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World File Search System拼写
第 21 单元：长 a 元音组：ai、ay
• 阅读 Beyond ABC 的 ai 故事页面。• 混合和二合字母歌曲 CD‘Vowels Out Walking Song’（第 30 首曲目，以及来自 TG TR\Lyrics 的打印歌词） • 阅读歌词并一起唱。每个人都应该在说 A 先生的名字 /ā/ 或第二节中 E 先生的名字 /ē / 时举手。• 一旦孩子们熟悉了这首歌，你就可以让三四个孩子扮演机器人并快速躲在教室周围。他们必须保持静止。然后 ai 和 ay 成对在房间里走动。当 I 先生或 Yo-yo Man 标记机器人时，他们必须返回座位。对于第二节，一对对孩子携带 ea 和 ee PCC 出去散步和寻找机器人。• 参考“长元音”海报：您现在知道了三种拼写 A 先生名字声音的方法。因此，当您想要拼写一个单词时，您必须考虑如何拼写它。
传感器
摘要：基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）拼写器因其高信息传输速率（ITR）而受到广泛研究。本文旨在提高SSVEP-BCI在高速拼写方面的实用性。系统从自行开发的专用EEG设备获取脑电图（EEG）数据，并将刺激布置为键盘。对任务相关成分分析（TRCA）空间滤波器进行修改（mTRCA）以进行目标分类，并且在离线分析中与原始TRCA相比表现出明显更高的性能。在在线系统中，利用基于贝叶斯后验概率的动态停止（DS）策略来实现可变的刺激时间。此外，还优化了时间滤波过程和程序以促进在线DS操作。值得注意的是，在线 ITR 平均达到 330.4 ± 45.4 比特/分钟，明显高于固定停止 (FS) 策略，峰值 420.2 比特/分钟是迄今为止使用 SSVEP-BCI 的最高在线拼写 ITR。所提出的系统具有便携式 EEG 采集、友好的交互和可变的命令输出时间，为基于 SSVEP 的 BCI 提供了更大的灵活性，并有望实现实际的高速拼写。
2024-25 小学和小学读写能力反思工具 (...
在 Bell's Crossing，读写教学以 2024 SCCCR ELA 标准为基础。在第 1 级环境中，教师在全班、小组和一对一教学中讲授阅读教学的五大支柱。我们的教师在所有年级都使用 GCS 课程图来解决 Scarborough's Rope 的两侧问题，并使用课程资源 HMH into Reading，强调语音意识、语音、词汇和理解的重要性。在 K5 年级，教师实施阅读视野发现计划，以解决明确、系统和连续的语音教学。在 1 年级、2 年级和 3 年级，使用由阅读研究科学支持的最佳实践补充语音/拼写教学，例如项目阅读语音和拼写和 UFLI 拼写/语音。每天都有专门的时间通过结构化讨论、大声朗读、伙伴“轮流交谈”和协作项目来发展口语。每天都有分享阅读体验、互动朗读、细读、共享写作的机会
语音课程 ay & ai
今天的课程：向学生展示拼写单词列表并一起阅读。然后询问学生他们注意到了前 6 个单词的什么。有什么相同之处吗？（他们应该听到每个单词中都有一个长 a 音。他们可能还会注意到，如果用“ay”拼写，它通常会在单词的末尾，而“ai”通常会在单词的中间。）让你的学生拿一支铅笔和纸。然后解释说你会读这个单词，他们会尝试正确地写这个单词。一次读一个单词，暂停让他们写。你可以进行的一些讨论是：
“你的头脑里有大脑。你的脚穿在鞋子里。...
语言、读写和交流 口语角色扮演：超级英雄总部 口语任务：关于我的全部介绍（个人） 说服：课堂讨论，提出建议，纳入小组电子邮件，说服邪恶豌豆归还伊万 DC 阅读 小说：Supertato 非小说：与现实生活中的超级英雄相关的书籍。超级英雄主题的漫画和故事。语音：Jolly Phonics。通过声音进行个人/小组进步。阅读：通过牛津阅读树计划进行个人进步。写作类型：说服 拼写：通过 NFER 拼写资源进行个人进步。高频词。拼写：半学期评估。手写 - 通过使用草书形成的连接进行个人进步。威尔士语发展 Tric a Chlic 语音和阅读方案。Fflic a Flac 方案书籍。Ffa La La 音乐。类型：Dyma Fi 类型：字母 包含超级英雄主题的句型 每日练习 班级吉祥物：Ioan Y Dafad
创伤性脑损伤 (TBI) 504 计划清单
可能的便利设施： __用于完成课堂或家庭作业的计算机/文字处理器；如果是，请说明 __录音机或课堂作业和课堂讲座 __使用通讯设备；如果是，请说明 __用于家庭和学校工作的校对程序 __单词预测文字处理程序 __拼写检查和缩写扩展程序 __用于文本和休闲材料的录音带书籍 __用于数学作业的发声计算器 __用于帮助写作和阅读的发声词典/拼写检查器 __单手键盘或控制开关 __使用 PDE（即手机、idevice 等）设置提醒和日历 __其他 其他
拥有超过 200 个目标的高速混合脑机接口
摘要 目的. 脑机接口（BCI）近年来在扩展其指令集方面取得了重大进展，引起了研究者的广泛关注。目标和命令的数量是BCI解码大脑意图能力的关键指标。目前尚无研究报道过具有超过200个目标的BCI系统。方法. 本研究开发了第一个具有多达216个目标的高速BCI系统，这些目标由多种脑电图特征编码，包括P300、运动视觉诱发电位（mVEP）和稳态视觉诱发电位（SSVEP）。具体而言，混合BCI范式使用时频分多址策略，用不同时间窗的P300和mVEP以及不同频率的SSVEP精心标记目标。然后通过任务判别成分分析和线性判别分析解码混合特征。十名受试者参加了离线和在线提示引导拼写实验。另外十名受试者参加了在线自由拼写实验。主要结果。离线结果显示，mVEP 和 P300 成分在中央、顶叶和枕叶区域突出，而最明显的 SSVEP 特征在枕叶区域。在线提示引导拼写和自由拼写结果表明，所提出的 BCI 系统对 216 个目标分类的平均准确率分别为 85.37% ± 7.49% 和 86.00% ± 5.98%，平均信息传输速率 (ITR) 分别为 302.83 ± 39.20 位分钟 -1 和 204.47 ± 37.56 位分钟 -1。值得注意的是，峰值 ITR 可达 367.83 位分钟 -1。意义。本研究开发了第一个超过 200 个目标的高速 BCI 系统，有望扩展 BCI 的应用场景。
通过词语预测自动校准 c-VEP BCI
摘要。代码调制的视觉诱发电位脑机接口 (c-VEP BCI) 允许从闪烁字符的虚拟键盘进行拼写。所有字符同时闪烁，每个字符根据预定义的伪随机二进制序列闪烁，循环移位不同的时间滞后。对于给定的字符，伪随机刺激序列会在受试者的脑电图 (EEG) 中唤起 VEP，可将其用作模板。此模板通常在校准阶段获得，并在拼写阶段应用于目标识别。c-VEP BCI 系统的一个缺点是它需要较长的校准阶段才能达到良好的性能。本文提出了一种无监督方法，通过从连续字符之间的 VEP 响应中提取相对滞后并使用字典预测完整单词，避免了 c-VEP BCI 中的校准阶段。我们在公共数据集上进行了离线实验。我们模拟了从英语词典中选择的四组单词的拼写，这些单词的总字符数不同。每个实验都由刺激周期数参数化。所得结果表明，基于单词预测的 c-VEP BCI 自动校准方法可以高效且有效。
