XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System母语
cmu-isne.pdf
信息系统和网络工程（ISNE）是一项计划，旨在为我们的学生提供在国际环境中有效工作的技术和语言技能。ISNE整合了来自软件设计，项目管理，信息系统，计算机网络和数据分析等多个领域的知识，这使我们的毕业生能够从事各种IT职业。isne是一项国际计划。获得博士学位的教授将以英语教授学生。来自国际大学。这包括教授，他们说英语作为母语，以及该领域的专家，来自Chiang Mai大学和IT行业的工程学院。
授权经济运营商（AEO）手册
跨国公司通常由母公司和子公司或/和分支机构组成。子公司是个人合法人，即个人合法人或人协会。因此，如果母公司希望获得一部分或所有子公司的AEO状态，则必须由希望获得AEO身份的所有独立子公司提交AEO申请。但是，如果子公司为其与海关有关的活动应用相同的公司标准/程序，则母公司可以代表所有已提交申请的子公司完成自我评估问卷。但是，如果这些子公司中的一些在其他成员国中，则应注意，他们可以用自己的母语请求所有文档。
语言经验塑造了节奏声音序列的预测编码
摘要 感知系统严重依赖先验知识和预测来理解环境。预测可以来自多种信息源，包括基于孤立时间情况的上下文短期先验，以及由于长期接触统计规律而产生的上下文无关的长期先验。虽然短期预测对听觉感知的影响已得到充分证实，但长期预测如何影响早期听觉处理尚不清楚。为了解决这个问题，我们记录了两种不同语序（西班牙语：函子首字母 vs 巴斯克语：函子尾字母）的母语使用者的脑磁图数据，让他们聆听简单的二进制声音序列，这些声音持续时间交替，偶尔会省略。我们假设，听觉系统结合上下文转换概率，使用与母语语序相关的特征韵律线索（持续时间）作为内部模型，对传入的非语言声音进行长期预测。与我们的假设一致，我们发现由声音省略引起的不匹配负波的幅度随说话者的语言背景而变化，并且在左听觉皮层最为明显。重要的是，聆听音调而不是持续时间交替的二元声音不会产生群体差异，证实上述结果是由假设的长期“持续时间”先验驱动的。这些发现表明，对特定语言的体验可以塑造人类感知的一个基本方面——有节奏的声音的神经处理——并为听觉皮层中的长期预测编码系统提供了直接证据，该系统使用一生中学习到的听觉方案来处理传入的声音序列。
早期高剂量促红细胞生成素和学龄早产儿的认知功能
大多数儿童在瑞士苏黎世大学儿童医院接受评估，使用德语（n = 162）。一小部分儿童（n = 12）参加了日内瓦大学医院和瑞士日内瓦大学的简化评估，因为他们住得很近，而且他们的母语是法语。只有语言影响预计最小的测试（例如 Corsi Block Task）才进行评估。另一小部分儿童（n = 7）在家中接受评估，因为他们的家人无法参加现场评估。对于 33 名儿童，父母完成了研究问卷，包括执行功能行为评定量表 35
OTHM 7级人工智能研究生文凭OTHM 7级人工智能研究生文凭
本单元为学习者提供基本和先进的深度学习概念和应用，为他们评估技术并解决现实世界中的问题做好准备。具有相关管理经验的成熟学习者（21+）也可能有资格在交货中心验证。本单元介绍了基于代理的计算，对智能代理商的计算及其特工，理性的决策和实践经验编程为Python的交易代理编程，以进行模拟交易锦标赛。非母语说话者必须提供英语能力的证据；详细信息可在OTHM网站上找到。
音乐教育硕士 | USask 艺术与科学学院
• 获得经认可的学院或大学颁发的四年制学士或音乐学位，或同等学历，且专业与拟申请领域相关 • 过去两年的学习（即 60 个学分）累计加权平均成绩至少为 70%（相当于萨斯喀彻温大学成绩系统） • 语言能力要求：国际申请人和母语不是英语的申请人可能需要提供英语能力证明。有关语言能力要求的更多信息，请参阅研究生和博士后研究学院的学术政策。 • 完整的在线申请、申请费和所有支持申请文件
案例研究-EU -OSHA
为了开发这些案例研究，除了办公桌研究之外，还对关键线人进行了许多访谈，包括工人代表，安全官员，雇主和行业协会的代表。此外，在公司级别上，对经营者，数据保护官，健康与安全工程师，经理，工作委员会和技术官员进行了最多五次访谈。访谈的持续时间为1-1.5小时，并以参与者的母语（如果可能的话）进行，或者在英语中进行面试指南，而采访结果则是匿名的。涉及设计师结果的案例研究不包含有关工作场所实施的详细信息，因为从安装系统的公司那里收集了有限的信息。
退出 READ 计划
科罗拉多州《READ 法案》将证据体系定义为学生学业成绩的信息集合，从整体上看，这些信息记录了学生的学业成绩水平。除了中期阅读评估的分数外，证据体系还应至少包括学生在课堂上独立完成的作业，包括但不限于采用的入学准备评估。证据体系还可以包括其他形成性评估和/或总结性评估的分数。在为英语学习者编制证据体系时，应考虑其他评估数据，例如 ACCESS for ELLs®、母语中期阅读评估数据或其他当地确定的有效和可靠的 ELD 数据。
一般而言，那些在这些测试中表现最佳的人不仅在家中说了目标语言，而且在学校中使用目标语言作为他们的
聆听：足够的理解，可以理解近期需求领域的许多记忆的话语。可以理解的话语长度的略有增加，但需要在理解的短语之间频繁停顿，并且在听众的重复方面重复请求。只有在涉及简短记忆的话语或公式时，才能以合理的准确性理解。的话语的长度相对较短。误解是由于忽略或不准确听到的声音或单词结尾（拐点和非反射性）而引起的，从而扭曲了原始含义。即使像习惯与非母语说话者交谈的老师一样，也只能遇到困难。可以最好地理解上下文强烈支持话语含义的那些陈述。有一些主要想法。
ChatGPT 和其他人工智能应用程序加速科学写作
ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，OpenAI Limited Partnership，美国旧金山）于 2022 年 11 月 30 日推出，引发了一波热情。1,2各行各业的人们都渴望尝试这种新奇的应用，讨论也很热烈，尤其是在教育领域。3–5 相比之下，医学期刊对这个话题的讨论已经落后，6–9 大部分讨论集中在 ChatGPT 的代笔上，涉及学术伦理、原创性和作者身份。10–12 事实上，近年来，人工智能 (AI) 技术在文本中的使用日益成熟，13 极大地改变了科学写作的方式（表 1）。几十年来，英语一直是占主导地位的科学语言（通用语）。14 不可否认的是，绝大多数母语不是英语的科学家在用英语写作方面仍然有困难或不太熟练。机器翻译，尤其是使用神经网络和深度学习的自然语言处理，几乎可以帮助克服语言障碍。以下展示了三种人工智能驱动的帮助以中文为母语的人用英语写作的方法（图 1）。目前可用于写作辅助的工具，尤其是英语写作工具，远远超出了简单的语法、标点和拼写检查。它们可以提供即时同义词搜索来建议单词选择，以及释义以改变文本的语气和风格。以 DeepL Write（DeepL GmbH，德国科隆）为例，其公开测试版已于 2023 年 1 月 17 日发布。用户输入单词的那一刻，软件就会自动建议各种同义词或相关术语。一旦用户写了几个单词，软件就会提供许多额外的单词选择，可用于完成句子。对于整个句子，将有几十种不同的写法可供选择。