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爱丁堡市议会 2024 年盖尔语计划......
2005 年《盖尔语（苏格兰）法案》由苏格兰议会通过，旨在确保盖尔语作为苏格兰官方语言的地位，与英语享有同等的尊重。2005 年法案的主要特点之一是，该法案规定盖尔语委员会有权要求公共当局制定盖尔语计划。该规定旨在确保苏格兰公共部门通过提高盖尔语的地位和知名度以及为其使用创造实际机会，在为盖尔语创造可持续未来方面发挥自己的作用。本文件是爱丁堡市议会在 2005 年《盖尔语（苏格兰）法案》框架内制定的盖尔语计划。它阐述了我们将如何在履行职能时使用盖尔语，我们将如何在与公众和主要合作伙伴沟通时使用盖尔语，以及我们将如何推广和发展盖尔语。该计划是根据该法案规定的法定标准制定的，并考虑到国家盖尔语计划和盖尔语计划制定指南。这是爱丁堡市议会的第三个盖尔语计划。它根据国家盖尔语计划列出了未来五年的高级目标和行动，以确保盖尔语的可持续未来，并：
我们站立：基准测试乌尔都语ASR模型
本文介绍了乌尔都语自动语音识别（ASR）模型的全面评估。我们使用单词错误率（WER）分析了三个ASR模型家族的性能：耳语，MMS和无缝M4T，以及对最常见的错误单词和错误类型（包括插入，删除和下限）的详细检查。我们的分析是使用两种类型的数据集进行的，请阅读语音和文章。值得注意的是，我们提供了第一个用于基准乌尔都语ASR模型的对话性语音数据集。我们发现，无缝的大型在读取的语音数据集上的表现优于其他ASR模型，而在对话的语音数据集中，Whisper-Large的表现最佳。此外，这种评估强调了仅使用定量指标来评估乌尔都语（例如乌尔都语）的ASR模型的复杂性，并提出了对强大的乌尔都语文本正常ization系统的需求。我们的发现为乌尔都语等低资源语言开发强大的ASR系统提供了有价值的见解。
言语、语言和交流 (SLC) 交付计划
支持 SLC 的发展对于实现新课程的四个目标至关重要。作为语言、读写和交流学习和体验领域的一部分，已经制定了早期口语能力发展的学习描述，包括系统地发展语音意识。完善的读写框架将提供有关听力和口语的更多细节。总体指导将支持机构和学校发展他们的
叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。
2025-01-02-英语至乌尔都语字典（v 2.8）
（m）男性（f）女性（sg）单数（pl）复数（adj）形容词（adv）副词（v.i.）不及物动词（完美时态未使用的“ NE”）（v.t。）及时动词（完美时态中使用的“ ne”）
大语模型中各种性别的心理健康污名 - 摘要
抽象的心理健康污名表现出不同的性别的不同表现，通常与女性相关，并被男性忽视。NLP中的先前工作表明，性别心理健康污名是在大型语言模型（LLMS）中捕获的。但是，在过去的一年中，LLM发生了巨大变化：更新的，生成的模型不仅需要不同的方法来衡量偏见，而且它们在社会上也广泛流行，与数百万用户互动并增加了使性别心理健康刻板印象永久存在的风险。在本文中，我们研究了gpt3.5-turbo中的性别健康污名，该模型为Openai受欢迎的Chatgpt提供动力。在先前工作的基础上，我们进行了定量和定性分析，以测量二元性别之间的GPT3.5-Turbo的偏见，并在有关心理健康的对话中探索其周围非二元性别的行为。我们发现，尽管gpt3.5涡轮增压是明确假定性别的，但当被要求完成有关心理健康的句子时，它仍然包含隐性的性别偏见，始终偏爱女性名字而不是男性名字。此外，尽管GPT3.5-Turbo表明了对非二元人经历的细微差别的认识，但在自由回答提示中，它经常对非二元性别认同的固定过度。我们的初步结果表明，虽然现代生成的LLM含有防御公然性别偏见的保障措施，并且在非二进制身份的包容性方面取得了进步，但它们仍然隐式地编码性别的心理健康污名，因此有可能在心理健康环境中危害有害的刻板印象。