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SBI文员基于2023 PRE 2023 MOMER-01基于第一移动方向（1-5）：在以下问题中提供了一些句子，每个句子都有pH
sbi店员基于2023 PRE，基于第一个偏移方向的模拟-01（1-5）：以下问题中提供了一些句子，每个句子都以粗体突出显示。突出显示的短语中可能会有或可能没有错误。错误的短语可以用给定的替代方案之一代替。如果突出显示的短语正确，请选择“无需替换”作为响应。Q1。 传统上，患者历史在纸质记录中被忽略，通常存储在医疗设施中的笨重的文件柜中。 （a）纸质记录中损害了病史（b）纸记录中包含患者生物识别（c）纸记录所容纳的临床统计数据（d）纸质记录中的患者数据（e）无需替换。 肠道微生物群的组成改变了免疫系统，教会它以区分有益的微生物和有害病原体。 （a）人类胃肠道，通常（b）（b）（c）（c）肠道微生物群的最迷人的地区积极教育（d）在健康与保健领域（e）无需替换Q3。 人工智能，可以帮助育种者快速准确地开发农作物品种数据，从而彻底改变了农作物育种的领域。 （a）可以预测基于植物的绩效（b）是一个耗时且复杂的过程（c）涉及越过不同的植物品种（d），其能够分析大量（e）无需替换Q4。 讲故事超越了文化，语言和世代的边界，使其成为教育的普遍工具。 （a）好奇心并鼓励探索。Q1。传统上，患者历史在纸质记录中被忽略，通常存储在医疗设施中的笨重的文件柜中。（a）纸质记录中损害了病史（b）纸记录中包含患者生物识别（c）纸记录所容纳的临床统计数据（d）纸质记录中的患者数据（e）无需替换。肠道微生物群的组成改变了免疫系统，教会它以区分有益的微生物和有害病原体。（a）人类胃肠道，通常（b）（b）（c）（c）肠道微生物群的最迷人的地区积极教育（d）在健康与保健领域（e）无需替换Q3。人工智能，可以帮助育种者快速准确地开发农作物品种数据，从而彻底改变了农作物育种的领域。（a）可以预测基于植物的绩效（b）是一个耗时且复杂的过程（c）涉及越过不同的植物品种（d），其能够分析大量（e）无需替换Q4。讲故事超越了文化，语言和世代的边界，使其成为教育的普遍工具。（a）好奇心并鼓励探索。（b）他们经常围绕角色（c）培养对知识的终生热情（d）吸引和吸引老师（e）无需替换Q5。神经塑性是一个复杂的过程，涉及过程和情感，现有联系的加强以及未使用连接的修剪。（a）神经可塑性在心理健康中的作用
在青春期早期句子处理过程中γ振荡的发展：对语义处理成熟的见解
摘要：儿童能够检索单词含义并将其纳入句子的能力，以及支持这些技能的神经结构，在整个青春期都在不断发展。theta（4-8 Hz）活动与儿童的单词检索相对应减少，并随着年龄的增长而变得更加局部。这个自下而上的单词检索通常与伽马（31-70 Hz）的变化配对，这被认为反映了成人的语义统一。在这里，我们在句子处理过程中使用EEG时间 - 频率（8-15岁）研究了伽玛的参与度，以揭示句子处理期间伽马网络的发展轨迹。儿童在很大程度上依靠语义整合来理解句子，但是随着他们成熟，语义和句法处理单元的成熟和局部化。我们观察到11岁左右的γ振荡发生了类似的发育变化，年轻的组（8-9和10-11）表现出宽广的分布的伽马活性，具有较高的幅度，而年龄较大的组（12-13和14-15）（12-13和14-15）表现出较小，更局部的伽玛活性，尤其是在左中央和后部地区。我们将这些发现解释为支持以下论点：与年龄较大的孩子相比，年幼的孩子更严重地依赖语义过程来理解句子。和成人一样，儿童的语义处理与伽马活性有关。
维度和渐变：大脑和深度语言模型动态中句子整合的签名
1 Meta AI研究，法国75002，法国；以及91191，法国Gif-sur-Yvette，法国2个认知神经影像学单元Neurospin Center，Gif-Sur-Yvette，91191，法国，3个语言，交流学院和大脑，AIX-EN-ECH-EN-CON-13100，France，法国；和Aix-Marseille大学，国家科学研究中心，LPL，AIX-EN-PROVENCE，13100，法国，4个Meta AI研究，巴黎75002，法国，5 AIX MARSEILLE大学，国家健康研究所，国家健康研究所，CNRS，CNRS，LPL，LPL，AIX-EN-PRECERISE 13100；以及13005年的Marseille Inst Neurosci Syst，法国6 AIX Marseille大学，国家健康与医学研究所，CNRS，LPL，AIX-EN-PROVENCE 13100，法国；和Neurosci Sys Inst，Marseille，13005，法国； Marseille的公共援助医院，Timone医院，癫痫病和脑突照学，Marseille，13385，法国，7 AIX MARSEILLE大学，国家健康与医学研究所，CNRS，CNRS，LPL，AIX-EN-PROVENCE 13100，法国；和Neurosci Sys Inst，Marseille，13005，法国； Marseille，Timone医院，功能性和立体定向神经外科的公共援助医院，13385，法国，AIX Marseille University 8 Aix Marseille University，National Health and Medical Research，National of Health and Medical Research，CNRS，CNRS，LPL，AIX-en-Provence 13100，法国；和Neurosci Syst，Marseille，13005年，法国，巴黎萨克莱大学9号，美国国家健康研究所，原子能委员会，认知神经影像学院，Neurospin Center，Saclay，Saclay，91191，法国；法国学院，PSL大学，巴黎，法国75231，法国和10 LSP，écoleNormaleSupérieure，PSL（巴黎科学与文书）大学，CNRS，75005，法国巴黎，法国75005
伊利诺伊州斯科特空军基地 (AFB)。句子由...输入
上诉人的认罪协议除其他事项外规定，召集当局将在提审前授权从指控第 2 项（错误引入 LSD）中删除“意图分发”LSD，并在军事法官接受上诉人的认罪后授权撤销指控第 3 项（错误分发 LSD）。协议还规定军事法官将判处上诉人因行为不当而退伍；最低监禁 30 天，最高监禁 120 天；任何监禁期限将同时执行。军事法官判处上诉人因行为不当而退伍、因将 LSD 错误带入军事设施而监禁 31 天、因错误使用 LSD 而监禁 30 天、不监禁而进行 60 天苦役、降级为 E-1 并受到训斥。命令同时执行监禁。召集当局没有对调查结果或判决采取行动，但明确了训斥的措辞。
深度学习模型研究人脑中的句子理解
近期处理自然语言的人工神经网络在需要句子级别理解的任务中实现了前所未有的表现。因此，它们可能是人类大脑中语言信息整合的有趣模型。我们回顾了将这些人造语言模型与人脑活动进行比较的作品，并评估了这种方法在多大程度上改善了我们对自然语言理解中涉及的神经过程的理解。出现了两个主要结果。首先，单词含义的神经表示与人工神经网络使用的上下文相关的密集词向量一致。第二，在人工神经网络中出现的处理层次结构与大脑大致匹配，但在整个研究中令人惊讶的是不一致。我们讨论建立人工神经网络作为自然语言理解的过程模型时的当前挑战。我们建议在将表示形式映射到大脑数据时利用人工神经网络的高度结构化代表性几何形状。
综合有争议的句子来测试大脑...
最近的研究已经看到了强大的神经网络语言模型的兴起，这些模型在计算上足够精确且神经合理，可以作为我们对大脑中语言处理的理解的跳跃基础。由于这些模型是为了优化类似目标（单词预测）而开发的，因此它们的大脑预测通常是相关的，即使模型在几个建筑和概念特征上有所不同，这对测试哪些模型特征与预测大脑中的语言处理最相关。在这里，我们通过综合新的句子刺激来解决这一挑战，这些刺激在一组语言模型的预测（“有争议的刺激”）之间最大程度地揭示了这一挑战，这些刺激（“有争议的刺激”）不会自然地发生在大型语言语言中。为此，我们开发了一个系统化此句子合成过程的平台，提供了一种轻松有效地测试不同基于模型的假设的方法。对这个平台的初步探索已经开始为我们提供一些直觉，即从不同的候选单词中选择如何影响所产生的句子的种类，以及哪些变化往往会产生有争议的句子。例如，我们表明分歧分数或句子模型之间的最大分歧量收敛。这种方法最终将使我们能够以最类似人类的方式确定哪些模型在预测大脑中的语言处理方面最成功，因此希望能够深入了解人类语言理解的机制。
语音 'ai' 和 'oa' 句子复制
……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….……………………………………………………………………………………………………….…… 写一个带有“ee”字的句子，并包含一个副词（例如 - quietly, angrigally, cautionly）以使您的句子更令人兴奋。
使用分布语义模型解码与字面和隐喻句子理解相关的大脑活动
近年来，自然语言处理 (NLP) 社区对评估语义模型捕捉大脑中人类意义表征的能力的兴趣日益浓厚。现有研究主要集中于应用语义模型来解码与单个单词含义相关的大脑活动模式，最近，这种方法已扩展到句子和更大的文本片段。我们的工作是首次在此背景下研究大脑中的隐喻处理。我们评估了一系列语义模型（词嵌入、组合模型和视觉模型）解码与阅读字面和隐喻句子相关的大脑活动的能力。我们的结果表明，组合模型和词嵌入能够捕捉字面和隐喻句子处理中的差异，这为在熟悉的隐喻理解过程中无法完全理解字面含义的观点提供了支持。
b' 创作 产生\xc2\xa0想法、\xc2\xa0收集\xc2\xa0信息 规划\xc2\xa0和\xc2\xa0组织 审阅\xc2\xa0和\xc2\xa0编辑 句法 语法\xc2\xa0和\xc2\xa0句法\xc2\xa0意识 句子\xc2\xa0阐述 标点符号 文本\xc2\xa0结构 叙述、\xc2\xa0信息、\xc2\xa0观点\xc2\xa0结构 段落\xc2\xa0结构 模式\xc2\xa0组织\xc2\xa0（描述、序列、\xc2\xa0原因/结果、\xc2\xa0比较/对比、问题/解决方案） 链接\xc2\xa0和\xc2\xa0过渡\xc2\xa0单词/短语 写作\xc2\xa0工艺 文字\xc2\xa0选择 意识\xc2\xa0of\xc2\xa0任务、\xc2\xa0观众\xc2\xa0目的 文学\xc2\xa0设备 转录 拼写 手写、\xc2\xa0键盘输入'
b' 创作 产生\xc2\xa0想法、\xc2\xa0收集\xc2\xa0信息 规划\xc2\xa0和\xc2\xa0组织 审阅\xc2\xa0和\xc2\xa0编辑 句法 语法\xc2\xa0和\xc2\xa0句法\xc2\xa0意识 句子\xc2\xa0阐述 标点符号 文本\xc2\xa0结构 叙述、\xc2\xa0信息、\xc2\xa0观点\xc2\xa0结构 段落\xc2\xa0结构 模式\xc2\xa0组织\xc2\xa0（描述、序列、\xc2\xa0原因/结果、\xc2\xa0比较/对比、问题/解决方案） 链接\xc2\xa0和\xc2\xa0过渡\xc2\xa0单词/短语 写作\xc2\xa0工艺 文字\xc2\xa0选择 意识\xc2\xa0of\xc2\xa0任务、\xc2\xa0观众\xc2\xa0目的 文学\xc2\xa0设备 转录 拼写 手写、\xc2\xa0键盘输入'