XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System句法
分析谈话的工具第2部分：氏族程序
如果您是研究对话互动，语言学习或语言障碍的研究人员，则需要学习使用氏族，因为它将帮助您解决基础研究问题并探索许多不同的语言类型。如果您是临床医生，则氏族可以帮助您分析来自单个客户的数据，并将其与大型成绩单的大数据库进行比较。出于这两个目的，氏族强调了MLU，TTR，DSS和IPSYN等指数的自动计算。它还提供了快速转录，将转录本链接到媒体，将数据链接到自动声学分析以及自动计算各种形态句法特征的强大方法。对于对话分析师，氏族在计算清晰的框架内提供了杰斐逊标记的全部范围。出于所有这些目的，氏族是免费的，与氏族分析兼容的巨大的Talkbank数据库也是如此。
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。
在语言处理中导航Wernicke的区域
在婴儿期和童年期间，Wernicke地区的发展是由早期语言暴露和环境刺激影响的快速增长和精致的特征。神经可塑性是大脑重组和适应能力，对于从诸如Wernicke失语症等语言障碍中恢复至关重要。重组的这种重组能力包括突触可塑性和轴突发芽，通过靶向康复和丰富的环境有助于恢复。使用先进的神经影像学和神经解剖学追踪技术的最新研究阐明了Wernicke地区与其他与语言有关的地区（例如Broca的区域）的连通性。功能研究揭示了其在处理语言不同方面（包括语音，语义和句法特征）中的专门作用。此外，对语言障碍和潜在治疗干预措施的调查强调了利用神经可塑性对有效治疗的重要性。
预测误差在语言学习和记忆发展中的作用
人类适应行为的综合解释越来越多地将预测作为解释个人目标（通过预测编码）和学习（通过预测误差）的核心组成部分。这些解释认为，人类大脑通过不断更新和整合来自外部和内部环境的自下而上的信息以及由个人目标决定或由先前经验塑造的自上而下的期望来对未来事件进行预测（Clark，2013）。在神经认知学习理论中，预测编码或预测误差被定义为一种基本机制，它将目标的内部表征与感知事件相一致，以指导感知和行动（Friston，2010）。预测的概念也影响了人类语言理解的理论模型，这些模型假设个体在语义、形态句法、词汇和话语层面不断形成对即将到来的语言内容的期望。因此，预测促进语言理解，
计算认知科学 2023 – 2024
课程代码 课程单元名称 ECTS WMCC007-05 应用认知工程 5 WMAI001-05 争论代理 5 WMCC001-05 认知工程 5 WMCC008-05 认知建模：复杂行为 5 WMAI003-05 认知机器人 5 WMCC010-05 计算认知神经科学 5 WMCC009-05 语言计算模拟 5 WMAI016-05 计算社会选择 5 WMAI017-05 深度学习 5 WMAI024-05 深度强化学习 5 WMAI004-05 多智能体系统设计 5 WMAI019-05 手写识别 5 WMCC003-05 语言建模 5 WMAI020-05 逻辑方面多智能体系统 5 WMCC014-05 人机句法处理模型 5 WMCC011-05 神经人体工程学 5 WMCC016-05 非侵入式脑机接口 5 WMAI011-05 人工智能机器人技术 5 WMCC004-05 用户模型 5 其他学位课程的预批准选修课程单元
缩回：形态学标准镜子中独立时期的乌兹别克克电影的语言
摘要：在文章中，在独立时期拍摄的一些乌兹别克电影的语言被选为研究对象，并从形态规范方面进行了检查。在检查期间，发现电影的语言还需要根据形态学标准进行检查。在电影的语言中观察到了形态手段的规范性和非规范案例。基于观测值的结论以图和表中的形式提出。注意到，与其他文学语言规范一样，形态规范在任何文学语言的形成和发展中都很重要。这是基于示例证明，电影的语言在这方面起着主导作用。得出的结论是，未来消除了示例中指出的缺点可能会导致文学语言的发展。关键词：文学语言，电影语言，文学标准，形态标准，单词建造者，词汇形式建筑商，句法形式的建筑商。
无标题 - 摩尔堡
稿件及其附图在 ARMOR 编辑部收到后即成为政府财产和公共领域。（稿件中的想法仍为作者的知识产权，作者可以重复使用，但作品本身 — — 想法的具体表达 — — 在收到稿件后即进入公共领域。）ARMOR 员工将对文本进行必要的语法、句法和风格更正以符合出版标准，并将根据需要重新设计插图和图表以提高清晰度和标准。ARMOR 员工可能会与作者协调更改，以确保内容保持准确和专业发展。作为非版权政府出版物，如果作品在 ARMOR 上发表，则不授予任何版权，并且一般而言，不应提交任何受版权保护的作品供考虑发表。但是，有时 ARMOR 可能希望发表受版权保护的材料，在这种情况下，个别作者的版权将受到特殊安排的保护。
在过程树上对齐的动态编程方法
摘要一致性检查的基本任务是计算给定事件日志和过程模型之间的最佳对齐。通常，众所周知，这种不可避免地会产生高计算成本，从而导致实践中的可扩展性差。攻击复杂性的一个角度是开发利用基础过程模型的特定句法限制的对齐算法。在本文中，我们研究具有独特标签的过程树的对齐。这些模型是感应矿工的输出，这是领先的过程挖掘工具也使用的最新过程发现算法家族。我们的主要贡献是一种新型算法，该算法可以有效地构建具有独特标签的过程树的操作对齐，即在多项式时间内。这与问题是NP完整的一般过程树相反，并且问题是PSPACE完整的，并且一般的工作流网络。我们在PM4PY中提供了算法的概念验证实现，并根据现实生活事件日志进行了评估。
无标题 - 美国陆军机动卓越中心
稿件及其附图在 ARMOR 编辑部收到后即成为政府财产和公共领域。（稿件中的想法仍为作者的知识产权，作者可以重复使用，但作品本身（想法的具体表达）在收到稿件后即进入公众领域。）ARMOR 工作人员将对文本进行必要的语法、句法和风格更正，以符合出版标准，并将根据需要重新设计插图和图表，以提高清晰度和标准。ARMOR 工作人员可能会与作者协调更改，以确保内容保持准确和专业发展，但这不是必需的。作为非版权政府出版物，如果作品在 ARMOR 上发表，则不授予任何版权，并且一般而言，不应提交任何受版权保护的作品以供考虑出版。但是，有时 ARMOR 可能希望出版受版权保护的材料，在这种情况下，个别作者的版权将受到特殊安排的保护。
生成语言学对人工智能的贡献
摘要 本文旨在描述生成语言学 (GL) 对人工智能 (AI) 的贡献，并暗指语言学家和人工智能科学家之间关于语言学是属于人文学科还是科学的争论。在本文中，我将尽量不带语言学家的偏见，从独立的科学视角研究这一现象。本文向研究人员/读者介绍了人工智能所涉及的科学定理和原理，这些定理和原理属于 GL，特别是“乔姆斯基学派”。因此，它从句法、语义、语言能力、普遍语法、人类语言的计算系统、语言习得、人脑、编程语言（例如 Python）、大型语言模型和公正的人工智能科学家等方面提供了充分的证据，证明这一贡献是巨大的，而且这一贡献是不可否认的。本文的结论是，尽管 GL 对人工智能的贡献巨大，但仍然存在分歧点，包括语言输入的性质和类型。