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获得中文作为第一语言和第二语言
过去二十年来，人们见证了将中文作为第二语言（L2中文）的兴趣激增。兴趣在多个方面都反映在包括教育，中文课程入学，学生体内复合材料和学习动机。中文课程和课程已经兴起，尤其是为了回应大学董事会的决定，即提前安置（AP）中文和文化考试将于2006年在美国实施。中文教育在许多美国学校都迅速制度化；例如，从2004年到2008年，在K-12美国公立学校中，汉语课程的入学率增加了195％（ACTFL 2011）。除了对中文兴趣的总体增长外，中文学习者种族背景的多样性也扩展了。二十多年前，L2学习者主要是高加索人。相比之下，最近的一项大规模调查发现，高加索人现在仅占学生团体的51％（Li等人2014）。中国遗产学生和来自亚裔美国人背景的学生占30％以上，来自拉丁美洲和非裔美国人背景的学生又占16％。遗产学习者中的一个特征是他们的语言背景和经验。以及学生团体的这些重大变化，学习中文的学习目标也在不断发展。与中国教育的迅速发展相反，对中文作为第一的研究以及其他语言的研究落后了。传统的目标，例如要上学和成为官方学家，已被语言的功能和工具使用以及中国文化和语言的能力取代（Comanaru and Noels 2009; Sung 2013; sung 2013; xie 2014; Xie 2014; Wen 2011; Wen and Piao 2020）。在回顾有关中文动机文献的当前状态时，WEN（2018）仅在详尽的搜索后才找到有关该主题的16项实证研究。自六十年前成立以来，只有五个中文教师协会（CLTA）专着就出版了。近年来，L2中国书籍实证研究的发展有了更多的发展（Everson and Shen 2010； Han 2014； Tao 2016； Wen 2012； Wen and Jiang 2019）和期刊。这些书和期刊中的文章提出了更严格的研究方法和更广泛的询问范围。然而，对汉语获取的研究，尤其是实证研究，是稀疏的，并且是一般语言习得的研究发展背后的滞后。缺乏对汉语获取的研究直接影响中文教学，这是一种障碍的缺乏效率，使学习并忽略了学生。需要在当前的研究发现中更新教师，以便进行有效的教学。什么决定课堂教学质量的是基于研究的学习者和学习过程的知识。知识渊博的讲师能够为学生选择适当的教学方法和教学条件。作者多归功于语言，这是一本主要的同行评审期刊，具有了解中文获取的急性要求要求对广泛的主题进行更多的实证研究，以审查中文学习和学习过程的本质。
使用大语模型的推理解决难题
探索大语模型（LLM）在解决难题中的能力（LLM）宣传对AI中潜在和挑战的洞察力，这标志着将其适用于复杂的重新执行任务迈出的重要一步。这项调查利用了独特的分类法 - 将难题分为基于规则和规则的类别 - 通过各种方法进行了严格的评估LLM，包括提示技术，神经符号符号和微调。通过对相关数据集和基准测试的批判性审查，我们评估了LLMS的性能，并在复杂的难题场景中确定了重大挑战。我们的发现突出了LLM功能和类似人类的推理之间的差异，尤其是在需要先进逻辑推断的推理的情况下。该调查强调了新型策略和更丰富的数据集的必要性，以提高LLMS的拼图解决能力，并有助于AI的逻辑推理和解决问题的问题。
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]。
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。
2025-01-02-英语至乌尔都语字典（v 2.8）
（m）男性（f）女性（sg）单数（pl）复数（adj）形容词（adv）副词（v.i.）不及物动词（完美时态未使用的“ NE”）（v.t。）及时动词（完美时态中使用的“ ne”）