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cflingo的设计，实施和评估...
摘要：生成人工智能（GAI）的最新进展已导致了GAI集成平台的发展，以增强外语学习。但是，这样的平台的有效设计，开发和评估需要强大的理论框架。这项基于设计的研究应用了基于任务的语言教学（TBLT） - 特别是认知假设（CH）和三合会组成框架（TCF），以告知CFLINGO的设计和实施，这是一个综合的中国语言学习平台。该研究解决了三个关键查询。首先，研究研究了认知假设如何为平台内的任务测序提供信息。通过逐步提高任务复杂性，平台脚手架学习者的认知负载，以结构化和支持的方式将其从更简单到更具挑战性的任务引导。第二，它探讨了三合会组成框架在通过迅速的工程技术增强平台适应性方面的作用，从而优化了任务条件，以解决学习者的不同熟练程度并提供量身定制的反馈，从而为有意义的语言实践创造了机会。第三，该研究通过开放式的回答和对26名使用CFLingo的大学生的访谈来评估平台的有效性。调查结果表明，任务测序和自适应反馈增强了任务真实性，提高了绩效并丰富了学习经验。这些见解为未来的GAI集成语言学习平台提供了宝贵的设计和教学意义。摘要: 近年来，生成式人工智能（ GAI ）的快速发展催生了多种旨在 提升外语学习效果的 GAI 集成平台。然而，这类平台的有效设计、 开发与评估需要一个坚实的理论框架作为支撑。本项设计型研究运用 任务型语言教学（ TBLT ），特别是认知假说（ CH ）和三元成分框架 （ TCF ），为 GAI 集成语言学习平台 —— 智语学伴 ( CFLingo ) 的设计 与实施提供理论指导。研究围绕三个核心问题展开探讨。首先，研究
应用人工智能很重要 AI4Code
近年来，人工智能 (AI) 技术与源代码生成、维护和使用相关问题的结合已成为 AI 的一个重要应用领域 1。最近这方面的关注很大程度上可以归因于自然语言处理 (NLP) 技术和子领域的同期进步。自然性假说认为“软件是人类交流的一种形式”，代码表现出与 (人类) 自然语言相似的模式（Devanbu，2015 年；Hindle、Barr、Gabel、Su 和 Devanbu，2016 年），这使得许多 NLP 进步能够应用于以代码为中心的用例。这一发展促进了社区的大量工作——其中大部分内容都记录在 Allamanis、Barr、Devanbu 和 Sutton (2018) 的一项调查中，该调查侧重于根据应用于源代码的概率模型类型对这些方法进行分类。
化学方面的指导研究CHMD90/91
阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性和不可逆的神经退行性痴呆，标志着情节记忆和认知功能的重大损害。所有晚期发作痴呆病例中约有60％归因于AD，据估计，这会遭受超过500,000名加拿大人的困扰。淀粉样蛋白级联假说将AD发病机理归因于淀粉样蛋白β（ABETA）的失衡，淀粉样蛋白β（Abeta）是一种小的4 kDa肽，能够进行自发的自我关联，形成神经毒性的超分子组件。值得注意的是，可溶性低聚物被确定为相对于后期纤维骨聚集体的ABETA的更相关的有毒物种，此后已成为未来药物治疗开发的关键目标。
认知工作负荷的综合评估滞后效应
技术的进步改变了安全关键任务中的工作动态。如今，许多系统都为操作员提供了通过将子任务转移给自动化技术来减轻复杂任务负担的选项。自适应自动化的目标是消除操作员启动/关闭自动化的需要，而是让子任务的自动控制实时适应操作员的需求。然而，自动化的每一次变化也会产生任务需求转变，这已被证明会对认知工作量指标产生意想不到的影响。自适应自动化系统需要准备好考虑操作员的工作量历史，以动态调整系统如何有效地帮助操作员。本研究的主要目的是研究认知工作量历史对最近经历的认知工作量感知的影响（即滞后）。本研究旨在通过任务控制的自动化交接来引发滞后效应，使用单-双-单任务呈现方法产生低-高-低任务需求序列。设计了两个可变需求计划序列来模拟高水平和低水平的认知需求条件。通过比较第一个和第二个低需求期，可以确定高需求期是否显著影响了第二个低需求期的认知工作量指标，表明存在滞后影响。本研究的结果表明，数据中没有出现滞后效应。多元分析表明，虽然高需求和低需求条件之间存在显著差异，但两个低需求期之间没有出现无法用其他因素解释的显著差异。这表明第二个低需求期没有受到前一个高需求期的显著影响。这些发现表明，滞后影响可能与动态自适应自动化任务卸载和重新加载条件不太相关。鉴于本研究的结果，对于滞后效应，资源耗竭假说或努力调节假说都无法提供显著的支持。需要做更多的工作来检查需求转变不太明显的任务中的滞后效应。
![arxiv：2406.12109v2 [CS.CL] 2025年2月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\04c4efeec9572554134acbb68770e164e7dbecc1.webp)
arxiv：2406.12109v2 [CS.CL] 2025年2月11日
摘要这项研究从经验上检验了叙事生态假设，该假说认为叙事（传播病毒并影响公众信仰的思想）会影响经济波动。我们介绍了两个策划的数据集，其中包含来自X（以前为Twitter）的帖子，这些数据集捕获了与经济有关的叙述。使用自然语言处理（NLP），我们从推文中提取和总结叙事。我们通过将推文或提取的叙述代表纳入下游财务预测任务中来测试其对宏观经济预测的预测能力。我们的工作强调了使用纳入数据改善宏观经济模型的挑战，为研究界真正解决这一重要挑战铺平了道路。从科学的角度来看，我们的调查提供了使用大语言模型（LLM）（LLM）的叙事提取和概括的宝贵见解和NLP工具，从而有助于对叙事在经济学中的作用的未来研究。1
理解通货膨胀周期
最后，当短缺缓解时，房价暴涨之后可能会出现住房活动的激增，这是合理的。这已经挤压了租金。由于疫情，这一切都处于非常早期的周期。我们上下班和度假旅行的次数越少，“强制储蓄”就越多。但这种对我们收入的积极冲击是暂时的还是某种程度上是永久的。“永久收入假说”认为，如果家庭认为冲击是永久性的，他们就会花掉这笔额外收入，如果是暂时的，他们就会把这笔额外收入存起来。住房是一种既是消费又是投资的资产。这就是为什么世界上许多不同经济体的房价大幅上涨的原因之一（图表 8）。然而，建筑材料短缺实际上导致了住房活动放缓。如果这些短缺得到缓解，我们可能会进入住房热潮，这将继续推高租金（图表 9），从而最终推高通胀。
音乐对学生注意力的影响：探索音乐类型和生产力
注意力是决定一个人效率和职业道德的最重要因素之一。目前还没有太多关于如何操纵注意力以确定其对效率的直接影响的研究。边学习边听音乐在 Z 世代中也变得很流行。本文致力于探索听音乐与青少年注意力水平之间的相关性。使用 Google Scholar 进行了文献综述，并对佐治亚州同一所学校的 25 名高中生进行了研究。在文献综述中探讨了莫扎特效应和唤醒情绪假说，以帮助理解音乐为何会影响人们。结果表明，效率较高的人往往较少听音乐。从研究中得出的这一负面结果并不支持当前边学习边听音乐的趋势。这项研究丰富了对音乐的研究，并引发了未来对流派等细节的必要调查。这些细节将加深我们的理解，从而使音乐成为一种更强大的工具。
喹啉 - 磺胺类酰胺作为认知能力下降的多靶向神经疗法：在体外，在硅研究中，对单胺氧化酶和胆碱酯酶抑制剂的ADME评估
阿尔茨海默氏病（AD）是一种多因素神经退行性疾病，会引起异常行为，认知能力受损，例如学习，记忆，感知和解决问题。1,2该疾病的病理生理非常融合，并提出了两个假设，例如“胆碱能”和“淀粉样蛋白”。根据淀粉样假说，AD的标志包括导致神经细胞死亡的淀粉样蛋白β凝集。3根据第二个假设，胆碱能假设，乙酰胆碱（ACH）在AD中未能产生，因为神经递质的产生较少，该神经递质的产生较少，该神经递质在睡眠，学习，注意力，注意力和灵敏度中起着重要作用。4 AD是由胆碱酯酶（乙酰胆碱酯酶：ACHE和丁酰胆碱酯酶：BCHE）和单胺氧化酶（MAO-A和MAO-B）异常表达引起的。5,6抑制酶可以升高5,6抑制酶可以升高