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波尔克县学校基础读写能力计划...
在波尔克县学校系统中，基础技能教学是教授阅读的主要方法。在 K-3 年级，每天用于读写教学的时间是 90 分钟，其中基础技能至少占 45 分钟。在 3-5 年级，ELA 教学的时间通常为 80 分钟（因学校而异，最多可达 90 分钟）。K-3 年级强调基础技能的所有要素——语音意识、语音、流利度、词汇和理解。3-5 年级开始更多地转向词汇和理解，并在 ELA 时间中教授其他必要的基础技能。教学和课程符合 TN 标准。教师强调读写教学的五个组成部分：语音、语音意识、流利度、词汇和理解。我们还结合了形态、语法、拼写和写作方面的工作。
Georgia Perakis 教授 - 简历 2025 年 1 月
个人出生地：希腊语言：希腊语 - 流利、英语 - 流利、法语 - 中级国籍：美国电话办公室：617.253.8277 电话手机：781.354.1038 电子邮件：georgiap@mit.edu 网站：https://mitmgmtfaculty.mit.edu/gperakis/ Wikipedia：https://en.wikipedia.org/wiki/Georgia_Perakis Google Scholar：https://scholar.google.com/citations?user=SUwM5jUAAAAJ&hl=en (h-index 38)。教育雅典大学 - 数学学士，1987 年布朗大学 - 应用数学硕士，1988 年布朗大学 - 博士学位。应用数学，1993 博士论文导师：Thomas L. Magnanti 论文：“解决有限维变分不等式问题的几何、内点和经典方法” 主要研究兴趣 零售定价、收益管理、库存控制和供应链： - 线上和线下的动态定价、收益管理和库存管理
科学家R+D+I，Biointaxis SL（参考：位置BTX2502）
分析e）能够遵循实验室中的指示和自主权。f）流利的英语（书面和口语）。g）高度协作和强大的沟通能力。h）以前在生物技术方面的经验，尤其是在生成和验证
在高等教育中重新思考AI：教授如何利用AI来培养人文学科的批判性思维
“ AI可以模拟流利度，但它本质上并不是。由教育工作者确保学生了解其局限性并学会提出更好的问题。”“而不是将AI视为答案机，我们可以使用它来加深询问并重新定义人文学科的批判性思维。”
当您开始时，您说得和理解得越好
两年后，你将参加一系列非常有选择性和竞争性的考试，必须理解、总结、重新表述、分析、组织、综合和传达信息。要做好这些，你需要很强的语言灵活性和流利性。这是所有其他技能的基础。
CV Ilias Giannopoulos 2025 年 1 月.pdf
Ilias Giannopoulos 联系方式：ilias@roes.coop，+306947167887 出生日期：1998 年 6 月 5 日 国籍：希腊语 语言技能：英语流利、希腊语流利、基础西班牙语 个人资料 Ilias Giannopoulos 注重流程、以人为本，热爱个人发展，在 Erasmus+、国际培训、个人和职业发展等领域拥有丰富的专业知识。作为一个自信且善于表达的沟通者，我的方法围绕让事情“简单而重要”，激励个人全力以赴。致力于培育积极和平的文化，通过培训、指导和辅导来庆祝成就。Ilias 热衷于年轻人的积极参与和基于价值观的学习，他还将自己在欧洲培训战略 (ETS) 方面的专业知识带入个人和组织，以开发学习机会。作为国际青年工作培训师协会的成员，Ilias 守护着青年工作的实践，并支持高质量的培训和非正规教育。要点
创伤性脑损伤 (TBI) 后的增强和替代沟通。......
• 接受性失语症 - 无法理解口头或书面语言 • 韦尼克失语症 - 流利性失语症；损伤通常发生在左半球后部。 • 理解能力差，患者经常使用行话（无意义的词语，缺乏意义） • 可能没有意识到自己的缺陷。
基于科学证据的心理学
Olmos-Villaseñor，R.，Sepulda-Silva，C.，Julio-Ramos，T.，Fuentes-Lez，E.，Toloza-Ramirez，D.阿尔茨海默氏病的假听觉和语义流利性：收缩综述和元分析。阿尔茨海默氏病杂志，95（1），1-1
使用变压器Palanichamy Naveen 1，Rajasekaran Thangaraj 2和M. Maraga使用变压器的增强机器翻译的上下文增强学习
抽象机器翻译在桥接语言障碍中起着至关重要的作用，但是产生适当的翻译仍然是一个挑战。增强学习技术与变压器模型的集成，以增强上下文相关翻译的产生。通过合并上下文策略梯度方法，一种考虑流利性和上下文的奖励功能，多代理强化学习，课程学习和交互式用户反馈，旨在提高机器翻译的质量。强化学习技术与变压器模型的集成提供了几种关键贡献。它使模型能够通过考虑源句子上下文，目标语言细节和用户偏好来优化翻译决策。拟议的奖励功能设计既包含传统的度量标准得分，又结合了上下文感知的指标，以促进流利性和连贯性。多代理强化学习增强了专门从事不同翻译方面的代理之间的协作。课程学习和用户反馈的互动学习有助于有效的培训和人为指导的微调。实验结果表明，与基线模型相比，翻译质量的显着改善。所提出的方法在评估指标（例如BLEU，流星，胭脂和TER）中获得了更好的分数。此外，定性分析强调了该模型在产生流利，准确和上下文相关的翻译方面的优势。总体而言，增强学习技术与变压器模型的集成在增强机器翻译系统方面有希望，使其更适应能力，以用户为中心，并且能够产生适当的上下文翻译。关键字1机器翻译，增强学习，变压器，交互式学习。