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聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响单词识别中整体处理的发展出现
Aghababian，V。和Nazir，T。A.（2000）。发展正常的阅读技能：单词识别的视觉过程的各个方面。J Exp Child Psychol，76（2），123–150。https://doi.org/10.1006/jecp.1999.2540Ahlén，E.学习颠倒阅读：对知觉专业知识及其获取的研究。Exp Brain Res，232（3），1025–1036。https://doi.org/10.1007/ S00221-013-3813-9 Albonico，A.，Furubacke，A.（2018）。知觉有效性和面部，单词和房屋的反转效应。Vision Res，153，91–97。https://doi.org/10.1016/j.visres.2018.10.008 Arun，S。P.（2022）。使用组分性了解整个对象中的零件。开拓者Neurosci系列，https：//doi.org/10.1111/ejn.15746 Baker，C.I.，Liu，J.，Wald，L.W.，Kown，K.K。，＆Kanwisher，N。（2007）。人类外皮层中功能选择性的视觉文字处理和经验起源。Proc Natl Acad Sci USA，104（21），9087–9092。Bartlett，J。C.和Searcy，J。H.（1993）。面部的反转和配置。Cogn Psychol，25，281–316。https://doi.org/10.1006/cogp.1993.1007 Behrmann，M.，Avidan，G.，Marotta，J.J。，＆Kimchi，R。（2005）。先天性疾病中与面部相关处理的详细探索：1。行为发现。J Cogn Neurosci，17（7），1130–1149。https://doi.org/ 10.1162/0898929054475154 Behrmann，M。，＆Plaut，D.C。（2014）。双边半球处理单词和面部的处理：纯纯Alexia中的Prosopagnosia单词障碍和面部障碍的证据。Cereb Cortex，24（4），1102–1118。https：//doi.org/10.1093/cercor/bhs390 Behrmann，M。，＆Plaut，D.C。（2020）。半球视觉对象识别组织：理论上说明和经验证据。感知，49（4），373–404。https://doi.org/10.1177/0301006619899049 Ben-Yehudah，G.，Hirshorn，E.A.，Simcox，T.，T.，Perfetti，C.A。，＆Fiez，J.A。（2019）。中文英语双语者将L1词汇阅读程序和整体拼写编码转移到L2英语。J Neurolainist，50，136–148。https://doi.org/10.1016/j.jneuroling.2018.01.002
附录B：单词研究，阅读和拼写的letrs范围和序列
Louisa C. Moats和Carol A. Tolman此图表基于阅读和拼写课程的习惯位置。该场中没有一个接受的范围和序列。阅读和拼写的年级水平近似，并且根据学生的成就水平会有所不同。进展旨在逐渐从简单到更复杂的语言结构移动。
库提供的价值超出单词...
图书馆是公共资金最有效，最有影响力的用途之一。强大的图书馆平等强大的社区。图书馆有助于确保所有艾伯塔省都可以访问宽带互联网，权威信息，技术，工具和服务，以帮助我们省蓬勃发展。公平地访问图书馆提供的资源和材料“级别的竞争环境”，并使所有艾伯塔省都能学习，成长和繁荣。
单词学习成功的心理和电生理相关性
虽然已经研究了eN的单词形式学习，但单词含义的获取仍然在很大程度上得到了研究。在实验环境中，可以使用图片来确定新单词形式及其含义之间的联系（Apfel-Baum＆McMurray，2017;Bermúdez-Margaretto，Beltrán，Cuetos和Domínguez，2019年）;定义（Bakker，Takashima，Van Hell，Janzen和McQueen，2015年； Liu＆Van Hell，2020）；或有意义的句子上下文（Elgort，Brysbaert，Stevens和Van Assche，2018年； Lauro，Schwartz和Francis，2020； Mestres-Missé，Rodriguez-Fornells和Münte，＆Münte，2007年）。在自然情况下，新含义是通过探索指导或从其上下文中推断出来的（Jenkins＆Dixon，1983）； L1学习（Nagy，Herman和Anderson，1985年）普遍存在后者（上下文获取）。teRE至少是两种互联学习的认知机制：联想学习和假设检验（Yu＆Smith，2012年）。tes ose机制允许从模棱两可的学习环境中检索正确的单词参考配对。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
b'字母是符号，因为您无法仅凭其外观知道它们的含义。例如，符号 x 对您来说可能很陌生。它是什么意思？您仅凭看它就能知道吗？不，您需要有人告诉您它的含义。符号可能会令人困惑，因为其中许多符号都有名称（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d），并且它们也有发音（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在单词 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中发出的发音）。此外，符号的发音会根据其周围的其他符号而变化\xe2\x80\x94\xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中的发音与 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccake 中的发音不同。\xe2\x80\x9d 更令人困惑的是，符号的外观可能会发生很大变化。例如，这些都是字母 \xe2\x80\x9cA:\xe2\x80\x9d A、a、' 的不同版本
b'字母是符号，因为您无法仅凭其外观知道它们的含义。例如，符号 x 对您来说可能很陌生。它是什么意思？您仅凭看它就能知道吗？不，您需要有人告诉您它的含义。符号可能会令人困惑，因为其中许多符号都有名称（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d），并且它们也有发音（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在单词 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中发出的发音）。此外，符号的发音会根据其周围的其他符号而变化\xe2\x80\x94\xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中的发音与 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccake 中的发音不同。\xe2\x80\x9d 更令人困惑的是，符号的外观可能会发生很大变化。例如，这些都是字母 \xe2\x80\x9cA:\xe2\x80\x9d A、a、' 的不同版本
使用构造语法的人工智能：自动获取单词知识
摘要：本文讨论了一种使用原始构造语法 (CG) 格式的知识来深入理解文本的 AI 实现。CG 是一种处理知识片段（又称构造）的方法，这些知识片段描述了文本部分的形式和含义。理解在于自动在文本中查找构造所包含的知识，并创建反映文本信息结构的知识网络。通过在网络内传播知识可以实现更深入的理解，即一些构造可以与其他构造共享有关语法、语义、语用和其他文本属性的信息。这种信息丰富的方法的一个缺点是覆盖范围有限：只能理解 CG 数据库可用的文本；由于该数据库的复杂性，通常需要手动构建。作者尝试通过从外部（非 CG）知识库等来源自动获取词汇知识并将知识格式化为 CG 构造来增加覆盖率。由此产生的 CG 数据库已用于评估实验，以了解 Winograd 模式（WS）——一种 AI 测试。准确覆盖率增加了 28%，并且有进一步改进的机会。
电极选择和卷积注意力网络用于从脑电信号中识别无声单词
摘要 — 无声语音期间产生的脑信号已被证明可用于设计基于通信的脑机接口 (BCI)。然而，脑信号本质上是非平稳和复杂的，因此很难识别。我们提出了一个使用通过脑电图 (EEG) 传感器捕获的脑信号识别想象单词的框架。我们的方法包括两个主要部分：(i) 电极选择方法和 (ii) 卷积注意网络。电极选择方法为想象语音识别提供包含最具辨别力的时频信息的电极。此外，来自选定电极的声谱图被用作卷积注意网络的输入，该网络提取时频特征并通过将更高重要性归因于具有更高辨别能力的时间点来执行分类。使用 EEG 数据集的实验结果表明，所提出的方法能够有效识别心里说出的单词，并且性能优于最先进的方法。索引词 —EEG、脑机接口、卷积网络、注意力、内在语言、无声语言、电极选择、时频
使用卷积和复发性神经网络静音EEG语音识别，其精度为85％，为9个单词分类
1个实验ML系统细分，Sberdevices Department，PJSC Sberbank，121165俄罗斯莫斯科； dvvorontsova@sberbank.ru（d.v.）; aizubov@sberbank.ru（a.z.）; bernalis@yandex.ru（P.R.）; ensezvereva@sberbank.ru（E.Z.）; le tlipman@sberbank.ru（l.f.）; ablanikin@sberbank.ru（A.L.）; aalekokolova@sberbank.ru（A.S。）; Markov.s.s@sberbank.ru（S.M.）2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。
拼写规则 长元音 ā 的单词列表
e ee ea y ee 自我 啤酒 击败 婴儿 蜜蜂 埃及 爬行 欺骗 肚子 费用 平等 行为 奶油 爸爸 逃跑 甚至 鹿 梦想 小狗 免费 晚上 喂养 恐惧 快乐 李 邪恶 感觉 壮举 山丘 小便 唤起 脚 跳蚤 生气 看到 贪婪 齿轮 木乃伊 树 下面 脚跟 热 尿布 twee 细节 见面 餐 小狗 小猫 针 肉 流鼻涕 耶稣 窥视 豌豆 潮湿 仪表 女王 花生 湿漉漉的 报告 礁石 泥炭 阳光明媚 亮片 种子 恳求 泰迪熊 似乎 阅读 美味 渗透 印章 羊 座位 睡觉 小麦 速度 陡峭 扫掠 青少年 牙齿 杂草 哭泣 轮子