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World File Search System字母表
基于网络的智能辅导结构策略（ITSS）
注意：改进指数可以解释为如果对照组中的普通学生接受了干预，其百分位排名的预期变化。例如，改进指数 +9 表示如果学生接受了 ITSS，则普通对照组学生的预期百分位排名将增加 9 分。改进指数值是通过对符合 WWC 组设计标准的结果分析结果进行平均得出的，如 Wijekumar、Meyer 和 Lei (2012, 2017) 所报告的那样。正改进指数并不一定意味着估计的效果具有统计意义。理解结果包括格雷默读测试和 13 项研究人员设计的测量方法，这些测量方法通过识别主要思想、问题和解决方案以及评估使用结构来组织正确思想来测试学生理解书面文本的能力。ITSS 对青少年识字主题领域内的其他结果的影响尚不清楚，包括字母表、阅读流畅度、一般识字成就、写作惯例、写作效率和写作质量。
基于拼写的语言神经解码 BCI 系统
摘要 — 脑机接口 (BCI) 通过将神经活动直接转换成文本，消除了身体动作的需要，从而提供了一种有前途的途径。然而，现有的非侵入式 BCI 系统尚未成功覆盖整个字母表，限制了它们的实用性。在本文中，我们提出了一种新型的非侵入式基于 EEG 的 BCI 系统，该系统具有基于课程的神经拼写框架，它首先通过解码与手写相关的神经信号来识别所有 26 个字母，然后应用生成式 AI (GenAI) 来增强基于拼写的神经语言解码任务。我们的方法结合了手写的便利性和 EEG 技术的可访问性，利用先进的神经解码算法和预训练的大型语言模型 (LLM) 将 EEG 模式高精度地转换为文本。该系统展示了 GenAI 如何提高典型的基于拼写的神经语言解码任务的性能，并解决了以前方法的局限性，为有沟通障碍的个人提供了可扩展且用户友好的解决方案，从而增强了包容性的沟通选择。
“人工智能（AI）的历史”
1308 加泰罗尼亚诗人兼神学家 Ramon Llull 出版了《Ars generalis ultima》（终极通用艺术），进一步完善了他使用纸质机械手段从概念组合中创造新知识的方法。1666 数学家兼哲学家 Gottfried Leibniz 出版了《Dissertatio de arte combinatoria》（论组合艺术），紧随 Ramon Llull 之后，他提出了人类思维的字母表，并认为所有想法都不过是相对较少数量的简单概念的组合。1763 托马斯·贝叶斯开发了一个推理事件概率的框架。贝叶斯推理将成为机器学习的主要方法。1898 在刚刚落成的麦迪逊广场花园的电气展览会上，尼古拉·特斯拉演示了世界上第一艘无线电遥控船。特斯拉称，这艘船配备了“借来的思想”。1914 年，西班牙工程师 Leonardo Torres y Quevedo 展示了第一台能够下棋的机器，它能够
壁架轻型健康区食品服务法规
食品服务法规背景本壁架轻型健康区（“区”）法规涉及允许准备食品的要求，卫生和安全实践，以及餐馆，餐饮服务，巡回食品或饮料自动售货机，农民的市场，农民的市场，零售食品机构和临时活动。这些规定最初是在1994年4月26日通过的，并于1998年1月1日，1999年1月1日，2001年1月1日，2001年1月1日，2003年1月1日，2012年6月14日，2012年3月10日，2023年，特此对2025年3月14日生效。权威本法规被根据第19A – 243条的授权，即修订的康涅狄格州一般法规（a）款。是由该地区董事会命令的：第1节。分配食品或饮料的范围和一般需求设施应符合康涅狄格州一般法规的19A-36F至19A-36O条款的要求，以及19A-36H-1至19A-36H-7节的要求，包括康涅狄格州机构规定的规定。第2节。定义（重新排序为字母表列表）
训练量子测量装置以辨别未知的非正交量子态
在这里，我们研究解码通过未知量子态传输的信息的问题。我们假设 Alice 将字母表编码为一组正交量子态，然后将其传输给 Bob。然而，介导传输的量子通道将正交状态映射到非正交状态，可能混合。如果没有准确的通道模型，那么 Bob 收到的状态是未知的。为了解码传输的信息，我们建议训练测量设备以在鉴别过程中实现尽可能最小的误差。这是通过用经典通道补充量子通道来实现的，经典通道允许传输训练所需的信息，并采用抗噪声优化算法。我们在最小误差鉴别策略的情况下演示了训练方法，并表明它实现了非常接近最优误差概率。特别是，在两个未知纯态的情况下，我们的建议接近 Helstrom 界限。对于更高维度中的大量状态，类似的结果也成立。我们还表明，减少训练过程中使用的搜索空间可以大大减少所需资源。最后，我们将我们的建议应用于相位翻转通道达到最佳误差概率的准确值的情况。
英语长期计划
能发出字母表每个字母和至少 10 个二合字母的声音。 通过声音融合阅读与他们的语音知识相符的单词。 大声朗读与他们的语音知识相符的简单句子和书籍，包括一些常见的例外词。 用自己的语言和最近学到的词汇复述故事和叙述，展示对所读内容的理解。 预测（在适当的情况下）故事中的关键事件。 在讨论故事、非小说、押韵诗和诗歌以及角色扮演期间使用和理解最近引入的词汇。 在朗读、全班讨论和小组互动时，认真聆听并通过相关问题、评论和行动回应他们所听到的内容。 在适当的情况下利用故事、非小说、押韵诗和诗歌中最近引入的词汇，解释事情发生的原因。 在扮演叙述和故事中的角色时使用道具和材料。 与同学和老师一起创作、改编和复述叙述和故事。 与他人一起表演歌曲、韵律、诗歌和故事，并且（在适当的时候）尝试随着音乐移动。
低功耗手持移动设备的自由空间光学通信
本研究展示了一种使用移动设备进行基于阵列的自由空间光 (FSO) 通信的机器学习 (ML) 方法。现代作战人员需要非射频 (RF) 通信方法来消除与 RF 通信相关的风险，例如检测、窃听和干扰。FSO 通信有望实现巨大的吞吐量，并具有其他优势，例如低拦截/检测概率和抗干扰性。然而，大气条件会通过在信道上引入衰落和噪声，从而显著降低实现的性能。为了提高信道弹性和吞吐量，我们在发射器处使用激光阵列采用空间代码，并在信道字母表上训练多个 ML 模型以在接收器处提供高效解码。我们在训练过程中比较了单次检测 (SSD) MobileNet 模型与 You-Only-Look-Once 模型的性能，并使用训练后的 SSD MobileNet 模型演示了通过概念验证系统进行的数据传输。我们详细介绍了概念验证的硬件和软件实现，它使用手持移动设备和一系列低成本、低功耗激光器。未来的实验计划将结合前向误差校正和在现实条件下进行更远距离的测试。
使用日语 50 音表的 SSVEP-BCI
摘要 - 在输入非字母语言的字母时，有两种输入界面：罗马输入或输入语言字母。当输入日文字母时，日文五十字母类型界面比字母界面更有效。在使用 EEG 输入字母的界面中，使用视觉诱发电位之一的稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的界面称为 SSVEP-脑机接口 (BCI)。本研究的目的是设计和评估使用日文五十字母类型的 SSVEP-BCI，它比使用字母表的罗马字母输入更有效。为了处理 SSVEP-BCI 中的 50 种不同输入类型，我们提出了刺激频率设计和显示空间融合和分析算法等方法。特别是，使用显示空间中的位置关系对 SSVEP-BCI 的分析方法包含许多新颖之处。结果，我们实现了 77.10% 的准确率和 75.08 位/分钟的 ITR。这相当于每分钟输入15.42个50字的日文字母。我们还评估了显示空间中输入和输出对象的位置关系。研究表明，由于选择了显示空间中水平相邻的对象，因此存在许多误判。
米亚克4
26 十二月 24 一般前线覆盖 01 26 十二月 24 26 十二月 24 前线覆盖 - 频率更正 01 回收 01 更新记录 02 26 十二月 24 检查清单 01-03 CL 26 十二月 24 26 十二月 24 图例 01 24 十二月 22 图例 02 10 八月 23 图例 03 05 十一月 20 缩写 01 AB 16 七月 20 缩写 02 AB 09 九月 21 缩写 03 AB 07 十二月 17 国际民航组织语音字母表 01 31 十月 24 警告 01 27 四月 17 机场运行最低标准 01 24 三月 22 降级设备 01 27 四月 17 ILS 接地区坐标 01 01 12 月 22 日 SIV 1 01 26 12 月 24 日 26 12 月 24 日 SIV 2 02 26 12 月 24 日 26 12 月 24 日 RWY 真航向 01 01 12 月 22 日 分钟至十进制转换 01 机场
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26 十二月 24 一般前线覆盖 01 26 十二月 24 26 十二月 24 前线覆盖 - 频率更正 01 回收 01 更新记录 02 26 十二月 24 检查清单 01-03 CL 26 十二月 24 26 十二月 24 图例 01 24 十二月 22 图例 02 10 八月 23 图例 03 05 十一月 20 缩写 01 AB 16 七月 20 缩写 02 AB 09 九月 21 缩写 03 AB 07 十二月 17 国际民航组织语音字母表 01 31 十月 24 警告 01 27 四月 17 机场运行最低标准 01 24 三月 22 降级设备 01 27 四月 17 ILS 接地区坐标 01 01 12 月 22 日 SIV 1 01 26 12 月 24 日 26 12 月 24 日 SIV 2 02 26 12 月 24 日 26 12 月 24 日 RWY 真航向 01 01 12 月 22 日 分钟至十进制转换 01 机场