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人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
tiv语音中的epenthesis的效果和功能
08033117647抽象将声音插入单词的语音过程对TIV语言的说话者来说并不陌生，因为将贷款词引入了TIV语言。这些英语贷款 - 带来了元音和辅音插入。本文的目标是：对遗传进行分类；讨论标本对TIV音节结构的影响；在TIV语言中陈述标本的功能，并在TIV语音学中制定墓穴规则。本文采用了由Chomsky和Halle（1968）普及的生成语音理论，该理论标志着生成语音学的出现是一种新的理论和描述框架。已经观察到插入主要发生在贷款词中，原因是放松这种借来的词的发音。因此，建议向小学，中学和第三级机构的学生教授TIV语言，以便他们知道何时插入
2025投资者日 - 合并
本演讲包括某些前瞻性陈述和信息（FLI），以向Enbridge Inc.（Enbridge或公司）的潜在投资者和股东提供有关Enbridge及其子公司和分支机构的信息，包括管理层对他们未来计划和运营的评估，而FLI可能不适合其他目的。fli通常由诸如“预期”，“期望”，“项目”，“估计”，“预测”，“计划”，“计划”，“目标”，“目标”，“相信”，“可能”和类似的词表明未来的结果或陈述相似的词。除历史事实陈述以外的所有陈述都可能是FLI。
量子自然语言处理中的密度矩阵方法
尽管向量是计算编码单词含义最常用的结构，但它们无法表示对潜在含义的不确定性。模糊词可以通过其各种可能含义的概率分布来最好地描述。将它们放在上下文中应该可以消除其含义的歧义。同样，词汇蕴涵关系也可以使用概率分布来表征。然后，将层次顺序中较高位置的单词建模为其所包含单词含义的概率分布。DisCoCat 模型受到量子理论数学结构的启发，提出密度矩阵作为能够捕捉这种结构的词嵌入。在量子力学中，它们描述的是状态仅以不确定性已知的系统。初步实验已经证明了它们能够捕捉单词相似性、单词歧义性和词汇蕴涵结构。Word2Vec 模型的改编版 Word2DM 可以学习这种密度矩阵词嵌入。为了确保学习到的矩阵具有密度矩阵的属性，该模型学习中间矩阵并从中导出密度矩阵。这种策略导致参数更新不是最优的。本论文提出了一种用于学习密度矩阵词嵌入的混合量子-经典算法来解决这个问题。利用密度矩阵自然描述量子系统的事实，不需要中间矩阵，理论上可以规避经典 Word2DM 模型的缺点。变分量子电路的参数经过优化，使得量子比特的状态与单词的含义相对应。然后提取状态的密度矩阵描述并将其用作词嵌入。为词汇表中每个单词学习一组与其密度矩阵嵌入相对应的单独参数。在本论文中，已经在量子模拟器上执行了第一次实现。所利用的目标函数减少了同时出现的单词之间的距离，并增加了不同时出现的单词之间的距离。因此，可以通过评估学习到的词向量的相似性来衡量训练的成功程度。该模型是在词汇量较小的文本语料库上进行训练的。学习到的词向量显示了文本中单词之间的预期相似性。我们还将讨论在真实量子硬件上的实现问题，例如提取完整的状态表示和计算该模型的梯度。
NABET-CWA 与 KMEX 之间的 2016-2020 协议...
本协议双方的意图和目的是在此阐明双方之间的基本集体谈判协议（以下简称“该”或“本协议”），该协议涵盖了适用于几乎所有基本关系、工作时间和一般就业条件的主题，包括迅速、公平地解决申诉的程序，以确保在本协议有效期内不会出现停工或其他干扰运营的情况。本协议中的阳性词包括阴性和中性，当含义如此时，中性词可指任何性别。
2025投资者日 - 可再生能源
本演讲包括某些前瞻性陈述和信息（FLI），以向Enbridge Inc.（Enbridge或公司）的潜在投资者和股东提供有关Enbridge及其子公司和分支机构的信息，包括管理层对他们未来计划和运营的评估，而FLI可能不适合其他目的。fli通常由诸如“预期”，“期望”，“项目”，“估计”，“预测”，“计划”，“计划”，“目标”，“目标”，“相信”，“可能”和类似的词表明未来的结果或陈述相似的词。除历史事实陈述以外的所有陈述都可能是FLI。
2025投资者日 - 合并
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培养 C1 高级考试的听力技能
有些单词有强音形式和弱音形式。强音形式是指单词单独出现时，周围没有其他单词时的发音。例如，单词 as 的元音与单词 cat 和 man 相同。但是，像 as 这样的小语法词在连续语音中通常很难听清，因为说话者会更加强调那些含义更丰富的单词，如名词、动词和形容词。因此，像 as 这样的词会变成弱音，这意味着该词不重读，并且元音会发生变化。这种变化会使该词更难听清。