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2025中语 + AI机器人暑期学校
1989。他获得了德国杜伊斯堡大学的学士和硕士学位，并获得了德国柏林技术大学的医生学位。之后，他曾在MSE担任博士后研究员。他的研究兴趣包括非线性动态，机器人智能控制和机器人加工技术。他被授予博士后海外人才介绍计划，博士后面部基金和自然科学青年基金会。
ca ptklf语言和扫盲发展
大约有59％的儿童年龄在加利福尼亚五岁的儿童生活在使用英语以外的其他语言的家庭中。3个学习多种语言的孩子称为多语言学习者。越来越多的研究得出的结论是，多语言学习是一种可以极大地促进许多技能的优势，包括儿童的学术，认知，语言和社交技能。4儿童家庭语言发展也支持他们的英语发展，作为一种语言的强大基础，在学习另一种语言时会转移。5此外，鼓励儿童家庭语言发展支持他们积极的文化和语言身份发展，并加强与家人和社区的联系。6也是如此，除了美国英语一般英语以外的各种英语的孩子，例如非裔美国人英语或奇卡诺英语，他们以知识和技能来上学，以支持他们持续的学习和发展。7
控制长格式大语模型输出
近年来，大型语言模型的能力大大提高，因此提高我们对其产出的控制能力非常重要。在本论文中，我讨论了我制定的几种此类控制方案，从纯推理时间控制到基于填充的对准方法。i将首先讨论适用于非结构化自然语言生成的高度通用方法，包括称为Fudge [164]的推理时间控制方案以及基于加强学习的基于加强学习的鉴定AP-称为RLCD [169]。i接下来将讨论可以在更结构化的域（例如分子设计，程序合成和语义解析）中用于控制的更多专业方法[167，163]。最后，我将通过提示将我们的控制扩展到更长的输出（在数千个单词的范围内）在自动故事生成应用程序中，通过提示将我们的控制扩展到更长的输出[168，166]。
吉尔吉斯斯坦的差距和冲突分析...
国家数字化。根据吉尔吉斯共和国宪法，社会和国家的发展以科学研究、现代技术和创新为基础，总统和议会始终奉行数字经济创新发展政策。2017年，吉尔吉斯共和国电子政务法和电子签名法获得通过，对吉尔吉斯共和国“个人信息法”、“国家和市政服务法”、“国家机关和地方自治机关管辖范围内的信息获取法”进行了修订。2018年，吉尔吉斯共和国政府决定启动“Tunduk”系统，这是电子政务的关键要素之一。在这方面，通过了一系列条例来实施“Tunduk”制度，并确定了其运营者。
非正式翻译经济部和...
吉尔吉斯共和国命令经济和商业部2023年1月19日，第05号比什基克市关于在起草国家行动和人权行动计划的组建，作为实施《国家行动和人权行动计划》的一部分，作为实施第2段的一部分遵守吉尔吉斯共和国的人权和公民权利以及2022年6月16日，编号307-vii，我订购：1。组成了一个部门间工作组，旨在根据附件制定商业和人权领域的国家行动计划草案（以下称为部门间工作组）。2。部门间工作组应按照既定程序制定有关商业和人权的国家行动计划草案，并制定吉尔吉斯共和国部长内阁的相应决定草案。3。在必要时授予部门间工作组的权利，根据既定的程序员工，行政部门，其他行政机构，独立专家和顾问参与工作。4。应将部门间工作组活动的组织和方法学支持委托给业务环境政策部门。5。根据既定程序的商业环境政策政策，应将吉尔吉斯共和国部长内阁的相关裁决派遣给吉尔吉斯共和国总统的政府。6。执法控制和记录管理部应将该命令引起第一副部长，副部长，该部结构和下属部门负责人以及部门间工作组的成员。7。副部长A.D. Usenbekova应负责监视执行此命令的执行。部长D.J.Amangeldiyev首位经济和商业部长Seyitov
爱丁堡市议会 2024 年盖尔语计划......
2005 年《盖尔语（苏格兰）法案》由苏格兰议会通过，旨在确保盖尔语作为苏格兰官方语言的地位，与英语享有同等的尊重。2005 年法案的主要特点之一是，该法案规定盖尔语委员会有权要求公共当局制定盖尔语计划。该规定旨在确保苏格兰公共部门通过提高盖尔语的地位和知名度以及为其使用创造实际机会，在为盖尔语创造可持续未来方面发挥自己的作用。本文件是爱丁堡市议会在 2005 年《盖尔语（苏格兰）法案》框架内制定的盖尔语计划。它阐述了我们将如何在履行职能时使用盖尔语，我们将如何在与公众和主要合作伙伴沟通时使用盖尔语，以及我们将如何推广和发展盖尔语。该计划是根据该法案规定的法定标准制定的，并考虑到国家盖尔语计划和盖尔语计划制定指南。这是爱丁堡市议会的第三个盖尔语计划。它根据国家盖尔语计划列出了未来五年的高级目标和行动，以确保盖尔语的可持续未来，并：
我们站立：基准测试乌尔都语ASR模型
本文介绍了乌尔都语自动语音识别（ASR）模型的全面评估。我们使用单词错误率（WER）分析了三个ASR模型家族的性能：耳语，MMS和无缝M4T，以及对最常见的错误单词和错误类型（包括插入，删除和下限）的详细检查。我们的分析是使用两种类型的数据集进行的，请阅读语音和文章。值得注意的是，我们提供了第一个用于基准乌尔都语ASR模型的对话性语音数据集。我们发现，无缝的大型在读取的语音数据集上的表现优于其他ASR模型，而在对话的语音数据集中，Whisper-Large的表现最佳。此外，这种评估强调了仅使用定量指标来评估乌尔都语（例如乌尔都语）的ASR模型的复杂性，并提出了对强大的乌尔都语文本正常ization系统的需求。我们的发现为乌尔都语等低资源语言开发强大的ASR系统提供了有价值的见解。
言语、语言和交流 (SLC) 交付计划
支持 SLC 的发展对于实现新课程的四个目标至关重要。作为语言、读写和交流学习和体验领域的一部分，已经制定了早期口语能力发展的学习描述，包括系统地发展语音意识。完善的读写框架将提供有关听力和口语的更多细节。总体指导将支持机构和学校发展他们的
叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。