XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System句子
o r i g i n a rt i c l e解码增量语义解释的实时神经生物学特性
通过口语进行交流是一种中心的人类能力，涉及各种复杂的计算，这些计算将每个单词逐步解释为有意义的句子。然而，令人惊讶的是，对支持这些动态预测和整合计算的复杂神经生物学系统的时空特性知之甚少。在这里，我们专注于预测，这是一个核心增量处理操作，指导每个即将到来的单词对其先前的上下文的解释。在句子中，在句子中的每个单词随着时间的流逝而累积的语义约束如何变化和演变的神经生物学基础，在一项口语句子理解研究中，我们分析了通过使用计算模型捕获的单词捕获的单词，分析了源源自电化的电/磁源（EMEG）记录的神经活动的多变量模式。我们的结果提供了对双层系统中不同区域所承保的预测操作的见解，随着时间的流逝，这些区域会产生，完善和评估听到的每个单词的约束。
地方法律备案 - 波基普西 - eCode360
C. 本地法律的各项规定是可分割的，如果其中的任何规定、条款、句子、小节、字词或部分被认定为非法、无效或违宪，或不适用于任何人或情况，则此类非法、无效、违宪或不适用性不得影响或损害本地法律的其余规定、条款、句子、小节、字词或部分，或它们对其他人或情况的适用性。特此宣布，波基普西镇镇议会的立法意图是，如果本地法律中未包括此类非法、无效或违宪的规定、条款、句子、小节、字词或部分，并且如果被认定为不适用本地法律或其部分的个人或情况已得到明确豁免，则本地法律将会被采用。
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
使用 RNA 的 DNA 修复途径解码 ECoG 中的隐性语音的可行性经过公开语音训练的 Transformer
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如脑电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。16 名颅内植入电极的癫痫患者参与了这项研究，在八个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每个句子由三个标记组成。具体来说，Transformer 神经网络模型被用于从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务进行解码隐性语音训练时的性能。在隐蔽语音上训练的 Transformer 模型在解码隐蔽语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0 .05; d = 0 .07 )。因此，可以使用显性语音来解决收集隐蔽语音训练数据的挑战。通过使用几种显性语音可以提高隐蔽语音的性能。
Sainik School Rewa（MP）
印地语1。创建写作：基于神话特征或历史事件的短篇小说。2。语言和语法：（i）列出30个新的印地语单词及其含义。在句子中使用它们。（ii）写10个句子，每个句子使用不同的时态（现在，过去，未来）3。阅读理解：阅读印地语小说或短篇小说集，并撰写评论。4。文化意识：写一篇关于印度教或区域节的简短文章，强调其意义和传统。5。言语和辩论：（i）关于您选择的主题的简短演讲，例如“教育的重要性”或环境保护。（ii）为辩论选择一个主题，例如“技术：福音或祸根？”并为双方准备论点。
作者更正：量子光子处理器上的变分量子去采样
在本信函最初发布的版本中，致谢中缺少以下句子：“DL、IIF、JGR 和 MGT 感谢英国量子技术中心对量子通信技术的支持，该中心由 EPSRC 资助：EP/M013472/1；项目资助编号 EP/L024020/1。” 该句子现已添加到本信函的在线版本中。
推断大脑中语言计算的本质
句子包含决定其意义的结构，而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明，人类大脑对结构很敏感，因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起，人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应，从而产生了一个推理僵局，即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中，我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论，仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型，以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
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。
