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应用语言学中机器学习的方法论审查
应用语言学（AL）中传统的线性回归遭受严格假设引起的缺点：线性和正常性等。需要更高级的方法来克服传统方法的缺点，并努力处理复杂的语言问题。但是，以前没有关于机器学习（ML）在AL中的应用，可解释的ML和相关实用软件的应用。本文通过回顾AL中的ML的代表性算法来解决这些差距。结果表明ML适用于AL，并享有前途的未来。进一步讨论可解释的ML在报告AL中报告结果的应用。最后，它以实用的编程语言，软件和平台的建议结束，以实施AL研究人员的ML，以促进AL和ML之间的跨学科研究。
防卫省规格改正票 NDS Y 0001D(1) 弾薬用语
1002 整弹 根据预期用途组装有所有必要部件的弹药 1003 杀伤人员弹药 用于对付人员的弹药 1004 反坦克弹药 主要用于对付坦克和其他重装甲战车的弹药 1005 反装甲弹药 用于对付坦克、装甲车和其他硬目标的弹药 1006 防空弹药 用于对付飞机或导弹的弹药 1007 反舰弹药 用于对付舰船的弹药 1008 反导弹弹药 用于对付导弹的弹药 1009 多用途射弹 具有反装甲和杀伤人员等两种或两种以上效果的弹药1010 子母炸弹 货弹 集束炸弹
五级风险和需求系统：通过开发通用语言最大限度地提高矫正评估效果
风险和需求评估目前在美国惩教系统中被常规使用，以估计一个人重犯的可能性并就适当的惩教干预措施提供指导。1 具体来说，它们为量刑提供信息，确定康复计划的必要性和性质，为有条件释放的决定提供信息，并允许社区监督官员根据一个人的具体优势、技能缺陷和重返社会的挑战来量身定制条件。简而言之，风险和需求评估为有效的惩教康复计划提供了路线图。如果正确理解和实施，它们可以帮助惩教组织提供与减少重犯有经验相关的服务类型和剂量。2