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香港科技大学品牌指南
名称及标志 3.1 大学标志 - 香港科技大学 p.25 3.1.1 大学名称及头衔 p.26 3.1.2 标准大学组合标志 - 英文 p.27 3.1.3 标准大学组合标志 - 中文 p.29 3.1.4 标准大学组合标志 - 双语 p.31 3.1.5 缩写大学组合标志 p.34 3.1.6 大学标志 p.38 3.1.7 标志净空 p.40 3.1.8 标志最小尺寸 p.42 3.2 标准大学调色板 p.50 3.3 大学校徽 p.55 3.4 禁止使用大学组合标志 p.58
语言实体掩蔽可改善低资源语言的多语言模型的跨语言表示
按照掩蔽语言建模 (MLM) 目标进行训练的多语言预训练语言模型 (multiPLM) 通常用于双语文本挖掘等跨语言任务。然而，这些模型的性能对于低资源语言 (LRL) 仍然不是最优的。为了改进给定 multiPLM 的语言表示，可以进一步对其进行预训练。这称为持续预训练。先前的研究表明，使用 MLM 进行持续预训练，随后使用翻译语言建模 (TLM) 进行预训练可以改进 multiPLM 的跨语言表示。然而，在掩蔽期间，MLM 和 TLM 都会给予输入序列中的所有标记相同的权重，而不管标记的语言属性如何。在本文中，我们引入了一种新颖的掩蔽策略，即语言实体掩蔽 (LEM)，用于持续预训练步骤，以进一步改进现有 multiPLM 的跨语言表示。与 MLM 和 TLM 相比，LEM 将掩码限制在语言实体类型名词、动词和命名实体上，这些实体在句子中占据更重要的地位。其次，我们将掩码限制在语言实体范围内的单个标记上，从而保留更多上下文，而在 MLM 和 TLM 中，标记是随机掩码的。我们使用三个下游任务评估 LEM 的有效性，即双语挖掘、并行数据管理和代码混合情感分析，使用三种低资源语言对英语-僧伽罗语、英语-泰米尔语和僧伽罗语-泰米尔语。实验结果表明，在所有三个任务中，使用 LEM 持续预训练的多 PLM 优于使用 MLM+TLM 持续预训练的多 PLM。
西班牙中学早期引入人工智能。一项动机研究
摘要 本文介绍了在西班牙教育体系课程中从小引入人工智能 (AI) 的实际举措。这项提议符合目前世界各地在学校课程中引入人工智能的趋势。为此，我们提议在现有的技术、编程和机器人学科中为中学举办人工智能研讨会。为了测试从小引入人工智能的适用性，我们在马德里的一所双语中学开展了这些活动。作为评估工具，在引入活动之前和之后使用情境动机量表 (SIMS) 对学生进行了有关人工智能的测验和动机研究。分析了 84 名学生的回答，得出结论：从小引入人工智能略胜一筹。
儿童的学习和发展受益。
美国有许多类型的ECE。有些人是由公共资助的，例如联邦头启动和早期启动计划以及国家资助的幼儿园。其他人是私人资助的基于社区的企业，例如基于家庭和中心的托儿服务。鉴于幼儿在ECE中花费的大量时期，重要的是，父母和决策者必须了解ECE如何支持儿童的成长和学习。在此简介中，我们总结了有关ECE高质量的所有幼儿以及关键亚组的研究证据，例如双语言学习者和残疾儿童。我们还解释了研究发现的高质量ECE的具体特征，对于儿童的发展至关重要。最后，我们提供了有关本摘要中总结的研究证据的详细信息。
多语言学习者全州战略计划
这个多语言学习者全州战略计划促进了一种基于资产的方法，其主要行动和目标利用了多语言学习者及其家人的知识和技能。该计划列出了决策者，学校和地区领导人以及教育工作者必须采取成功做到这一点的关键步骤。这些步骤包括支持扩展双语言程序，这些计划被证明是英语学习者最有效的计划，并为所有学生建立双语技能。该计划还包括增加支持和教育工作者的专业发展，以增强为多语言学生服务的教学实践。最重要的是，它强调了与家庭和社区合作作为这项工作的关键伙伴的重要性。
2024 年影响报告
加速的技术变革、国际经济趋势、环境危机和加拿大人口老龄化都继续引发全球人才、创业和创新的竞争。了解这些趋势以及公平、多样性和包容性 (EDI) 如何支持实现我们的经济、社会和可持续发展目标是多样性研究所 (DI) 的重点。我们的行动导向研究正在改变创业和创新生态系统，并加强所有加拿大人的技能和就业前景。我们还在推动加拿大和世界各地的标准、政策和实践。DI 拥有 100 名全职员工、350 名合作伙伴和由 10 个区域中心组成的全国双语网络，正在创造教育、就业领导力和创业之路。