XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大语
单语和双语儿童的认知能力
方法：从2021年到2022年，当前病例对照研究的统计人群包括伊朗德黑兰省的所有单语和双语学生（8-11岁）。使用便利抽样方法，选择了56名单语小学生（28名男孩和28个女孩）和56名双语小学生（28个男孩和28个女孩），并就情报和社会经济地位进行了匹配。双语小组的所有成员在进入小学之前就学会了第二语言。我们使用了威斯康星州卡排序测试（WCST）的计算机版本，Stroop Color和Word Test的计算机化版本（SCWT），Kim Kim Karad Visual Memory Test（KKVMT），Wechsler的数字跨度测试（WDST）以及Raven的彩色渐进式矩阵（RCPM）测试。通过描述性统计数据和方差多变量分析（MANOVA）分析了数据。
语音，语言和交流策略2021-2025
未来需要涉及员工（400+）和家庭（250+）支持SLCN的审核的标题消息，包括：什么工作：接近的语音和语言治疗服务；让我们来谈话（卫生访客）；留下来玩耍（儿童中心）；早年支持团队（发送）；书本（图书馆），儿童的火花艺术和人才25提供创造性的参与机会。什么不起作用：增加贫困/压力，因此家庭不知道有哪些支持，不访问它，或者语调或语言无法使用；数字鸿沟，即没有ICT硬件，WiFi访问或数据以访问在线支持；父母花太长时间在电话上；扩展的COVID-19锁定的心理，经济和社会影响，缺乏双语支持。可能是可能的：最脆弱的人的基于地方的方法，例如照顾孩子，有派，BME和生活在贫困中的孩子；经过类似经验的同龄人的文化适当支持；增加和持续的支持对父母/护理人员参与资源丰富的社区服务和收益，例如在2年期间资助了早期教育权。
雷霆之语 - 内布拉斯加州雷鸟俱乐部
Prez 说：欢迎来到 2025 年，T-Bird 成立 71 周年！非常感谢 Marty 连续三年担任我们的总裁。他总是能做得很好！我期待与今年的官员合作，他们将在时事通讯的其他地方被提及。一如既往地感谢 Jack 担任我们屡获殊荣的时事通讯编辑！我一直很享受与 T-Bird 与我们众多知识渊博的成员的谈话。“T-Bird Tom”Woodman 说他已经退休了，但仍在继续从事自己的项目。他确实对我们中的许多人有很大的帮助，并将继续分享他的知识。在上次会议上，他向我们展示了 60 多年后的油箱过滤器是什么样子。我猜有几位成员从未见过它！我们的第一次 2025 年商务会议将于 3 月 20 日在奥马哈的 The Copper Kettle Café 举行。除非另行通知，否则我们的会议将在每个月的第三个星期四继续举行，从下午 6 点开始，在奥马哈和韦弗利的 Trackside Bar and Grill 之间交替举行。去年取消了几个活动，所以我们将重新安排。Marty 已同意主持技术会议并参观汽车展，Jim 和 Jeff 将为我们提供西部 IA 游览选项供我们考虑，希望与 IA 分会一起。请将其他游览建议带到会议上或打电话给我讨论。请记住，即使您没有驾驶 Thunderbird，也可以参加俱乐部活动。祝 25 年充满乐趣。Rob Kinsey，总裁
增援令牌 |卡斯蒂利亚语
1 名义团体。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2 外邦人。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 3 尖音词、平音词和近音词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 4 所有格。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 5 谚语。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 6 尖锐的言辞。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 7 指示词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 8 前缀。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 9 简单的话。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 10 数字。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 11 不确定的。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 12 后缀。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 13 副词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15 14 动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 15 字典中的名词和形容词。 。 。 。 。 。 。 17 16 以 v 结尾的形容词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 18 17 动词的数和人称。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 18 前缀in-、des-。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 20 19 以 -ger 和 -gir 结尾的动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 20 动词时态。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 22 21 前缀 sub- 和 inter- 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 22 动词中的 y。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 23 第一个动词变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 24 后缀-ista 和-dor。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 25 动词中的 b。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 26 第二种变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 27 后缀-oso。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 28 动词中的 v。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30 29 第三变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。字典中的 31 30 个动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 32 31 以 -bir 结尾的动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 33 32 复合时态。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 34 33 语义场。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。三十五
大语模型时代的建筑代理系统
建立可以推理，适应和与环境互动的智能自治系统一直是人工智能的长期目标。本文通过深度学习革命探索了代理系统的演变，从强化学习到现代大型语言模型（LLM），重点关注创建可靠的自主媒介所需的关键组成部分。首先，我们解决了深度强化学习（RL）中泛化的基本挑战，引入了一个系统的框架，用于评估和改善学习政治在环境中的掌握方式转移的方式。在此基础上，我们提出了事后的任务Relabeling（HTR），这是一种新颖的方法，它使Meta-RL算法能够在稀疏的奖励环境中学习适应策略，而无需在培训期间需要密集的奖励信号。最后，我们解决了使用大型语言模型建立可靠代理的新兴挑战。LLMS展示了前所未有的推理能力，但它们作为自主代理的有效性受其架构中的基本限制的限制 - 最值得注意的是，他们的无状态性质和固定上下文窗口。我们提出了一个由操作系统启发的框架，使LLMS能够管理自己的内存和状态，介绍虚拟上下文管理和自我指导的内存操作等概念。模因表明，通过将LLM视为一个新的计算基本单位 - 类似于CPU是传统操作系统中的基本单位 - 我们可以构建更可靠和有能力的自主剂。一起，这些系统追踪了代理AI系统的演变，并提供了创建更可靠和有能力的自主代理的关键构建块。通过解决概括，适应和内存管理方面的核心挑战，本文为工程设计下一代的AI系统建立了基础，该系统可以有效地推理并与世界互动。
大语模型（LLM）的威胁建模和风险分析
摘要 - 大型语言模型（LLM）的出现通过提供先进的自然语言处理能力彻底改变了各种应用。但是，这项创新引入了新的网络安全挑战。本文探讨了专门针对LLM驱动应用程序量身定制的威胁建模和风险分析。专注于数据中毒，及时注射，SQL注入，越狱和构图注入等潜在攻击，我们评估了它们对安全性的影响并提出缓解策略。我们引入了一个框架，结合了大步和恐惧方法，以进行主动威胁识别和风险评估。此外，我们通过定制的LLM驱动应用程序的案例研究来说明端到端威胁模型的可行性。该模型遵循Shostack的四个问题框架，并针对存在的独特威胁LLMS调整了。我们的目标是提出措施，以增强这些强大的AI工具的安全性，挫败攻击，并确保LLM集成系统的可靠性和完整性。
罗马尼亚双语的语言和认知发展...
研究程序旨在确保数据收集准确可靠。我们尽量减少参与者的压力或疲劳。该过程分为三个主要阶段：预测试、测试和数据分析。在预测试阶段，我们努力为孩子们营造一个舒适且有趣的环境。使用游戏和随意交谈等入门活动来建立融洽关系并缓解对测试过程的任何潜在焦虑。这些活动帮助孩子们熟悉研究人员。我们培养了一种积极的动态，鼓励合作和积极参与。向家长简要介绍了研究的目标和程序。我们确保他们理解并同意，同时深入了解孩子们的语言习惯。
与我交谈：语音，语言和交流（...
Royal College of Speech and Language Therapists, Early Years Public Health Clinical Excellence Network (CEN), Wales Early Language Pathway Task and Finish Group, DLD Task and Finish Group, Multilingualism Clinical Excellence Group, Wales Speech and Language Therapy Advisory Forum (WSLTAF), Midwifery, All Wales Health Visitors Forum, School Health Nurses, Public Health Wales, Psychology & Infant Mental Health Leads, Flying Start Leads – Health Leads & Education Leads, Families First Leads – Health Leads & Education Leads, Foundation Phase Professionals from Local Authorities and Regional Education Consortia, ALN Transformation Lead, Early Years Additional Learning Needs Lead Officer, ACES hub, Third Sector – Children in Wales, Barnardos, Save the Children, Bookstart, Mudiad Meithrin, Social Care Wales, Cwlwm, PACEY, National Day Nurseries Association, Early Years Wales, Clybiau Plant Cymru威尔士，威尔士，威尔士，埃斯汀，全威尔士儿童服务主管（AWHOCS），寄养网络，学生发展赠款（PDG）顾问和区域教育财团。
教学大纲剑桥IGCSE印地语是第二语言...
我们在课程，教学和评估方面的专业知识是认识我们计划和资格的基础。剑桥IGCSE印地语作为第二语言的知识和技能的结合为学习者提供了进一步学习的坚实基础。竞争A*升至C等级的候选人已经准备好遵循包括Cambridge International AS＆A Level Hindi或同等学位在内的各种课程。竞争A*升至C等级的候选人已经准备好遵循包括Cambridge International AS＆A Level Hindi或同等学位在内的各种课程。
威尔士语与经济：证据与方法的回顾
ABS 在线文献数据库搜索中使用的“摘要” APS 年度人口调查 EPPI 政策与实践信息和协调中心证据 GVA 总增加值 KEY 在线文献数据库搜索中使用的“关键词” LFS 劳动力调查 REA 快速证据评估 RSP 区域技能伙伴关系 UKRI 英国研究与创新 WoE 证据权重