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![arxiv：2406.00006v1 [CS.RO] 2024年5月14日](/simg/1\16227b3aa1b55c22d24698ac8ed1fed0c9197829.webp)
arxiv：2406.00006v1 [CS.RO] 2024年5月14日
随着无人机技术的快速开发，多人的应用在各个领域变得越来越普遍。但是，多个无人机的任务计划技术仍然面临着挑战，例如远程操作的复杂性和人机互动的便利性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于大语言模型的多个无人机的及时驱动的任务计划方法。通过介绍及时技术，为多无人机系统提供了适当的及时信息。利用大型语言模型的强大语义理解能力，无人机可以准确地理解用户的自然语言任务，从而实现更简单，更高效，更安全的多式无人机控制，从而增强飞行性能和多漏机的应用范围。测试视频：https：//www.youtube.com/watch?v=yu1ivilbh24。
学习交流2024-25家庭参与目录
“阅读综述！提示要记住您阅读的内容。这发生在您的孩子身上吗？您或您的孩子可以阅读所有单词，但您或他们不知道他们刚刚读什么？在页面上阅读单词是一回事，但是记住并保留我们阅读的内容是另一回事。仅仅因为孩子能够在故事中发出单词并不一定意味着他或她理解含义。读者需要互动并与单词互动，以更彻底地理解它并记住它。在这个研讨会中，您和您的孩子将学习并练习积极的阅读策略和技术，以提高理解能力。使页面上的单词生动起来，以便它们坚持下去！与您的孩子合作，学会避开那些流浪的想法，捕捉印刷品的含义，并学会使用阅读技术。将您的思想放回马鞍上，以帮助您记住您阅读的内容！
物流与供应链文化 - FSU 巴拿马
描述 本课程为期 16 周，为学员提供全球物流场景概览，提高学员对国际物流和运输中使用的技术英语的掌握。 目标 本课程将通过讲座、自学案例、讨论和演示等主动学习框架，让学员熟悉国际物流的作用。学员将培养分析理解能力和设计和实施供应链战略的技能。 课程结构 两个 8 周的模块。 每周上课两次，从晚上 6:00 到晚上 8:45 课程由“现场”教师通过 Zoom 授课。 成功完成课程后，学生将获得佛罗里达州立大学颁发的证书。 针对来自物流和运输领域的人员，他们的职责需要英语技术知识。 要求 学员必须具有中级英语水平。将进行在线分班测试以确定学员的英语水平。
促使采取行动
虽然这听起来与独立的 LLM 或 GenAI 应用程序的功能大致相同，但 AI 代理与 LLM 之间存在一些关键区别，这些区别使得 AI 代理更加强大。（见第 6 页表格）例如，典型的 LLM 驱动聊天机器人通常对多步骤提示的理解能力有限，更不用说根据单个提示规划和执行整个工作流程了。本质上，它们符合传统应用程序的“输入-输出”范式，在收到必须分解为多个较小任务的请求时会感到困惑。它们还难以推理序列，例如需要考虑时间和文本上下文的组合任务。这些限制在使用小型语言模型 (SLM) 时更加明显，因为它们是在较小量的数据上进行训练的，通常会牺牲知识深度和/或输出质量来提高计算成本和速度。
ISAE3402 类型 2 鉴证报告
Enalyzer A/S 根据关于 Enalyzer SaaS 解决方案运行的数据处理器协议，代表数据控制者处理个人数据。随附的说明是为使用过 Enalyzer A/S SaaS 解决方案的客户及其审计师准备的，他们有足够的理解能力，能够在评估是否遵守控制环境的要求以及《通用数据保护条例》中规定的要求时，将说明与其他信息（包括有关客户即数据控制者自己操作的控制的信息）一起考虑。Enalyzer A/S 在此确认：（A）随附的说明第 2 章（包括附录 1）真实公正地描述了 Enalyzer A/S 在 2023 年 12 月 1 日至 2024 年 11 月 30 日期间与 Enalyzer SaaS 解决方案运行有关的控制环境。此断言的标准是以下描述：
使用AI应用程序开发EFL
当前的研究试图确定人工智能（AI）技术可以开发大学生的EFL听力理解能力。一百名学生参加了研究，分为两组：接受传统教育的对照组（n = 50）和实验组（n = 50），该组使用人工智能系统接受了教学。该研究的工具包括EFL听力理解技能清单，以确定哪种听力技能对于一年级的大学生最重要。使用聊天机器人和磨损的AI应用程序和更正的校正之前和之后，以测量学生的聆听能力和校正标题。进行了统计分析以确认研究的假设。该研究的发现表明，通过使用人工智能（聊天机器人和Duoling），实验组学生的EFL听力技巧得到了提高。关键字：人工智能应用，EFL听力理解技能，大学生。
生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？
摘要随着大型语言模型（LLM）继续以惊人的速度前进并越来越广泛地采用，人们越来越难以辨别给定文本是由人类还是机器编写的。作者身份验证已成为一项至关重要且具有挑战性的任务。本文采用了一种文本分类模型，该模型结合了BERT和卷积神经网络（CNN），以利用Bert强大的上下文理解能力和CNN有效的本地功能提取能力来增强文本分类性能。CNN的引入有效地弥补了Bert在短语级别提取特征的缺点，尤其是在捕获文本中的本地特征（例如捕获N-gram特征）时。实验结果表明，我们的方法的表现高于基线模型，在ROC-AUC度量中提高了高达6％，平均度量指标近3％。因此，我们验证了这种方法的有效性。
MTR V3：2024 Waymo Open DataSet挑战的第一名解决方案 - 运动预测
我们介绍了Gemma 3，这是吉玛（Gemma）的轻型开放模型家族的多模式，规模从1到270亿个参数不等。此版本介绍了视觉理解能力，更广泛的语言覆盖范围和更长的上下文 - 至少128K令牌。我们还更改了模型的体系结构，以减少往往会在长上下文中爆炸的KV-CACHE内存。这是通过增加本地注意层与全球注意力层的比率并保持局部注意力的范围来实现的。Gemma 3型号经过蒸馏训练，并为预训练和指令固定版本提供了超过Gemma 2的性能。，我们的新型培训后食谱可显着改善数学，聊天，指导跟踪和多语言能力，从而使Gemma3-4B-IT与Gemma2-27b-it和gemma3-27b-it和gemma3-27b-it竞争与Geminii-1.5-Pro可比。我们将所有模型都发布给社区。
b'听力测试纯音测听（听力测试）此测试确定您能听到声音的音量必须达到多大。测试期间，将以不同音量呈现低频和高频音调。您将被要求确认何时能够听到声音。测试将单独评估每个频率。测试将使用插入式耳机（放入耳道的泡沫插入物）、耳罩和/或耳后骨头进行。这允许测试确定听力问题是源于内耳故障（感音神经性听力损失）还是源于声波传输到内耳的问题（传导性听力损失）或两者兼而有之（混合性听力损失）。在许多情况下，有必要将声音或噪音引入未测试的耳朵。这种分散注意力的方式使听力学家能够确保在评估的耳朵中听到测试音。 （时间 20 到 30 分钟）言语听力测试 这些测试用于评估您的耳朵对所听到内容的理解能力。 通过耳机或扬声器呈现两组不同的单词列表。 一种测试以不同的响度级别管理单词列表。 它用于确定您的耳朵第一次接收语音的声级。（言语接收阈值） 第二组单词使用纯音听力检查中确定的阈值来设置呈现的声级。 这样，我们可以确定您的耳朵听到了这些单词。 然后，通过呈现一组单词，我们可以确定您的耳朵对所听到内容的理解能力。（言语辨别分数）（时间 15 到 20 分钟） 阻抗和声反射测试 这组测试用于评估中耳结构和听觉神经的声音传输特性、耳咽管的工作情况、中耳肌肉的工作情况以及中耳压力的状态。 将一个小耳塞插入耳道。耳中会传来低沉的嗡嗡声。嗡嗡声的响度可能有所不同，有时听起来可能很大。此外，还会引入微小的压力变化。这些测试中获得的信息不需要您的回应。（时间 15-20 分钟）'
b'听力测试纯音测听（听力测试）此测试确定您能听到声音的音量必须达到多大。测试期间，将以不同音量呈现低频和高频音调。您将被要求确认何时能够听到声音。测试将单独评估每个频率。测试将使用插入式耳机（放入耳道的泡沫插入物）、耳罩和/或耳后骨头进行。这允许测试确定听力问题是源于内耳故障（感音神经性听力损失）还是源于声波传输到内耳的问题（传导性听力损失）或两者兼而有之（混合性听力损失）。在许多情况下，有必要将声音或噪音引入未测试的耳朵。这种分散注意力的方式使听力学家能够确保在评估的耳朵中听到测试音。 （时间 20 到 30 分钟）言语听力测试 这些测试用于评估您的耳朵对所听到内容的理解能力。 通过耳机或扬声器呈现两组不同的单词列表。 一种测试以不同的响度级别管理单词列表。 它用于确定您的耳朵第一次接收语音的声级。（言语接收阈值） 第二组单词使用纯音听力检查中确定的阈值来设置呈现的声级。 这样，我们可以确定您的耳朵听到了这些单词。 然后，通过呈现一组单词，我们可以确定您的耳朵对所听到内容的理解能力。（言语辨别分数）（时间 15 到 20 分钟） 阻抗和声反射测试 这组测试用于评估中耳结构和听觉神经的声音传输特性、耳咽管的工作情况、中耳肌肉的工作情况以及中耳压力的状态。 将一个小耳塞插入耳道。耳中会传来低沉的嗡嗡声。嗡嗡声的响度可能有所不同，有时听起来可能很大。此外，还会引入微小的压力变化。这些测试中获得的信息不需要您的回应。（时间 15-20 分钟）'
人工智能在教学和...中的应用
英语学习是个人、学术和职业层面的必要教育目标之一。它依赖于注重建立对语言学习的激励和积极态度以及运用交流、教学和学习技能的教育计划和方法。使用人工智能应用程序创建书面文本、培养学生构造句子和构建文本的技能以及练习写作和阅读技能的重要性。同样，他补充说，使用人工智能应用程序有助于通过智能对话框培养英语语言技能和语言交流技能。语言发展处理器通过各种智能源、对话和讨论窗口、智能通信工具、生成阅读文本的程序以及从阅读段落中提取信息的程序得到增强。这些道具培养阅读理解能力。人工智能是传输到计算机的能力，使许多性能系统变得聪明并在行为上类似于人类。它也被定义为计算机和信息技术领域之一，它