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World File Search System口语
通过 Lyra Virtual 提高学生的口语表现...
本研究旨在衡量人工智能应用程序在英语作为外语 (EFL) 课堂环境中的有效性。本实验研究中使用的 AI 应用程序是 Lyra 虚拟助手 (LVA)，之所以选择它，是因为它可以帮助学生提高口语能力。LVA 之所以被选中，是因为它具有众多独特的功能，但使用简单、成本低廉，并且是 2018 年虚拟助手中排名最高的之一。本研究的样本是教育部推荐的中学，因为该校规定允许学生将手机带入课堂，并且根据考试结果，该校的英语口语能力一直较弱。本研究记录了来自两个不同七年级班级的 65 名学生，他们被分为实验组和对照组。研究方法采用准实验，包括前测和后测，重点关注口语技能的四个组成部分，即发音、语法、词汇和流利度。结果显示，使用 LVA 的实验组在后测中取得了显著的成绩（69.59），而使用传统教学方式的对照组（63.61）的成绩则要好得多。这意味着 LVA 是一款有效的 AI 应用，可以帮助 EFL 学生提高口语能力。
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。
医学生物学口语考试题目清单
1 医学生物学作为一门科学，是生物学和遗传学史上的标志 2 细胞和人体的化学组成。生物分子中的化学键 3 生物聚合物、一般结构、脂质、多糖 4 蛋白质结构 5 蛋白质功能 6 原核细胞和真核细胞的结构 7 生物膜（结构、功能） 8 膜蛋白和膜转运 9 细胞器（概述、结构、功能） 10 细胞骨架系统 - 概述、中间丝 11 细胞骨架系统 - 微管、微丝 12 导致发现 DNA 作为遗传信息载体的实验 13 核酸结构 14 原核生物和真核生物基因组（特征和差异） 15 人类基因组的结构（组蛋白、核小体、染色质） 16 线粒体基因组 17 DNA 复制 18 原核生物和真核生物中 DNA 复制的比较 19 DNA 损伤的类型及其原因 20 DNA 修复机制（NER、BER、错配修复 21 DNA 双链断裂修复 22 染色体不稳定性和非整倍性 23 分子生物学的中心法则，原核和真核基因 24 RNA 分子的类型和转录的一般特征 25 原核生物的转录 26 真核生物的转录 27 真核生物的转录后修饰 28 RNA 编辑和逆转录 29 遗传密码 30 tRNA 和氨酰基-tRNA 合成酶，核糖体结构 31 翻译 32 翻译后修饰 33 蛋白质折叠和蛋白质降解，蛋白质分选 34 原核生物基因表达调控-操纵子模型，示例 35 真核生物基因表达调控（概述） 36 转录水平的调控，转录因子 37 转录后水平的表达调控（从细胞核输出，mRNA退化，非
解码想象，听到和口语语音：分类...
摘要我们研究了14通道的移动脑电图设备在脑电波数据中解码，想象和铰接的英式手机中的使用。为此，我们介绍了一个数据集，该数据集在可用的开放式脑电图数据集范围内填补了当前差距，以使用为消费者市场制作的轻巧，负担得起的EEG设备进行语音处理。我们研究了两个分类模型的有效性和用于重构原始语音信号光谱特征的回归模型。我们表明，我们的分类性能几乎与使用研究级设备收集的EEG数据相似的发现。我们得出的结论是，商业级设备可以用作用最小信号处理的语音定型BCI。索引术语：脑电图，脑部计算机界面，想象的语音，神经解码，刺激重建
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
签名：桥接符号和口语之间的差距
摘要：本文介绍了欧洲项目签名，该项目旨在在标志和口头语言的标志之间开发自动翻译技术。 div>为了实现这一目标，该项目通过涉及符号语言，符号语言的语言，签名语言的自动识别技术，自动语音识别，自然语言处理和自动翻译，3D成像以及Aff的技术以及应用程序的发展以及应用程序的开发来采用多个替代方法。 div>该项目遵循以用户为中心的方法，并由聋人社区推广，以开发适当的技术。 div>关键字：神经元自动翻译；标志语言；自动了解手语；简化文本；头像。 div>
B2 First for Schools 口语第二部分（长篇）
1. 设定一个一分钟的计时器。（你可以使用厨房计时器、手机上的时钟应用程序，或者在线搜索“一分钟计时器”。） 2. 准备录音。（大多数手机和电脑都有免费且简单的软件，你可以用它来录制自己的声音。） 3. 看看下面人们试图赢得体育赛事的照片。谈谈他们彼此的相同之处和不同之处。 4. 启动计时器，开始录音，并谈论照片，直到计时器响起。 5. 这是一次练习，而不是测试。录下你的讲话几次，直到你对自己的讲话和录音感到满意为止。 6. 保存你最喜欢的录音。你稍后会回来查看它。
ESL 261/461– 低级高级听力和口语
本课程将帮助您提高英语沟通能力，让您在学校、工作和个人生活中取得更大的成功。我们将教授听力、口语、发音和笔记技能。我们将使用在线语言学习平台和课堂视频一起学习。您每周至少需要完成 4 小时的家庭作业，因此请确保在您的日程安排中留出足够的时间来完成作业。我将在 Zoom 上为您提供任何您需要的信息！
C1 高级口语第二部分自学课程
• 使用数字设备（例如手机或平板电脑）录制您的口语。 • 通过电子邮件、Dropbox、Google Drive 或类似工具相互分享本课程计划的录音。 • 进行现场口语练习，例如在 Zoom 上，您可以在那里录制您的口语。 • 轮流扮演学生 A 和学生 B 的角色。 • 在屏幕上分享图片并创建自己的练习任务。 • 互相给予建设性的反馈。如果我没有学习伙伴，我该怎么办？
NIH工具箱听觉口语学习测试（REY）...
管理$至$ study $参与者$ 3 $ 3 $至$ 85 $ of age $ age $ nage $ in 2 $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $多样性$ $ study $