XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System元语言
是时候改进系统了吗... - 爱荷华州立大学
为了构建系统，工程师将从库中检查组件模型，每个模型都有指标，允许在设计组成时跟踪整个系统的灵活性和适应性。“元语言可以预先识别潜在的系统交互，因此我们可以设计一个不太复杂的系统，”波音研究与技术公司网络系统技术首席工程师 David Corman 说。“新的设计流程和工具可以跟踪复杂性，并使我们能够构建一个设计正确的系统，其软件和硬件行为可以在一定的概率水平上进行验证。”
![arXiv:2107.12144v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 10 日](/simg/7\7d6120328cd0b85d80d24b16fe1af6ddddfc3201.webp)
arXiv:2107.12144v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 10 日
我们研究了两种双重量子信息效应，以操纵量子计算中的信息量：隐藏和分配。由此产生的类型和效果系统完全可以表达不可逆量子计算，包括测量。我们提供通用范畴构造，以语义解释这种具有选择的箭头元语言，从任何解释可逆基语言的装备群开始。量子测量的几个特性通常遵循，我们将（非迭代）量子流程图翻译成我们的语言。语义构造将希尔伯特空间之间的幺正类别转变为完全正迹保持映射类别，并将有限集之间的双射类别转变为具有选择垃圾的函数类别。因此，它们捕捉了 Toffili 和 Stinespring 的经典和量子可逆计算的基本定理。
使用低成本PM2.5空气质量增强机器学习...
在这项研究中，我们提出了一种基于机器学习的转移学习技术，用于通过参考监视器的共同部署进行快速传感器校准，将其保持在最低限度。此方法整合了来自少数传感器（包括目标传感器）的数据，从而降低了对参考监视器的依赖性。我们的研究表明，在最近的研究中，已经提出了一种使用元语言模型的转移学习方法，结果证明，结果比以前的方法更有效。在试验中，与最佳的原始和基线观测值相比，校准误差成功降低了32％和15％。这表明了转移学习方法的巨大潜力，从而提高了学习的有效性。这些结果突出了这种创新转移学习技术的潜力，可以使用机器学习快速和凝固地校准低成本物质传感器。
策略的元级转换
反射可以直观地定义为系统通过使用自己的语言表示和操作其对象来推理自身的能力。反射的经典例子可以在哥德尔的一阶算术编码和通用图灵机中看到，但许多现代编程语言也提供了反射元编程特性[25]。重写逻辑[29]及其实现Maude[10]是反射语言，它可以表示其自身元理论的重要方面[12]。因此，在Maude中可以轻松地操作、转换和分析在Maude中指定的重写逻辑理论。在Maude的整个历史中，反射被广泛应用于特定的元语言应用、扩展和原型化语言的新特性以及设计推理Maude程序的形式化工具。重要的例子是完整 Maude [ 10 ，第二部分] 和 Maude 形式环境 [ 17 ]。前者是用 Maude 本身编写的扩展 Maude 解释器，后者允许检查 Maude 规范上的汇合和终止等属性。重写系统由连续且独立的规则应用执行，其中规则和位置的选择是不确定的。但是，出于语义或效率目的，有时限制和控制规则的应用方式很方便。这可以在更高的层次上表达，而无需修改原始系统，方法是
工程和物理科学学院（EPS）课程Vitae Julian Warner 2024年6月
2007描述和搜索工作以获取信息检索。美国信息科学与技术学会杂志。58，12，1783-1790。选择功能和选择劳动以进行信息检索。美国信息科学与技术学会杂志。58、7、915-923。语言学和信息理论之间的类比。美国信息科学与技术学会杂志。58、3、309-321。语言学和信息理论：分析优势。美国信息科学与技术学会杂志。58，2，275-285。信息动态：书面话语复制的技术。Aslib诉讼。57、5、412-423。信息系统中的劳动。信息科学和技术的年度审查。39，551-573。元语言和对象语言用于信息检索研究：区别的提案。Aslib诉讼。56、2、112-117。 Theseus传说中的信息和冗余。 文档杂志。 59、5、540-557。 建模专业知识的扩散。 Aslib诉讼。 55，1-2，75-83。 信息系统中的劳动形式。 信息研究。 7，4。 可用：56、2、112-117。Theseus传说中的信息和冗余。文档杂志。59、5、540-557。建模专业知识的扩散。Aslib诉讼。55，1-2，75-83。 信息系统中的劳动形式。 信息研究。 7，4。 可用：55，1-2，75-83。信息系统中的劳动形式。信息研究。7，4。可用：
语言研究理论与实践目录
摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用
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摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用
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摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用
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摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用