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Bakuzufu：非洲基督教的复兴运动和本土占用
Bakuzufu 是卢干达语中“重新觉醒”或“更新”甚至“复活”的意思；它非常贴切地描述了英语单词“复兴”。复兴是基督教的一个地方特色。在某些时候，一场运动会爆发，因为福音中的某些元素，无论是其魅力/灵性资源还是其道德要求，都会得到足够的强调，迫使人们对其精神和结构进行新的表达。人们会感到非常兴奋，并引起人们的兴趣，这可能比多年来所见的还要多。正如 Efraim Anderson 谈到刚果的恩贡扎运动或复兴运动时所说，这是一种不同于正常的基督教接受方式的转变，正常的基督教接受方式是“安静的、几乎被动的，有时甚至是例行公事的基督教忏悔”。在复兴中，可能会有“一种强烈的情感表达，伴随着眼泪和哭喊，颤抖和抽搐，倒在地上，甚至失去知觉。” 433 有些人注意到这种皈依经历中的个人因素，但又不忽视其对社区的影响。复兴不仅仅是一种新版本的基督教的出现，而是一种引起广泛关注和接受的复兴；它带来了
威廉·R·莱本
姓名：William R. Leben 电子邮件：leben@stanford.edu 家庭住址：1007 41 st St., Apt. 133, Emeryville CA 94608 家庭电话：(510) 842-1134 出生：1943 年 3 月 20 日，伊利诺伊州芝加哥 国籍：美国 过去和现在的工作：在斯坦福大学工作 34 年后，我于 2006 年以语言学教授的身份退休，此后我偶尔会回来教课程。2017-18 年春季学期，我在语言学系教授语调和口音研讨会。2018-19 年春季学期，我在继续学习课程中教授英语单词的起源和结构。2019-2020 年春季，我在继续学习课程中教授广告和说服语言。我主要从事三个领域的工作：英语词汇、非洲语言学以及语言学在语言教学和营销中的应用。我曾在尼日尔、尼日利亚、加纳和科特迪瓦进行过实地工作，研究乍得语和夸语的声调和语调，还与他人合作编写过豪萨语教学书籍和数字材料。
语言能力调节L2拼字学学习机制：公开命名中与事件相关的大脑电位的证据
摘要本研究调查了双语者迅速建立第二语言（L2）新单词形式的记忆痕迹，这是L2语言能力的函数。一组具有各种英语能力水平的中文 - 英语双语者，由阅读工作介绍，其中包括16个伪单词和16个英语单词，在6个培训中反复出现。的行为和神经生理数据，并在重复范围内的单词长度效应中的调制量被衡量为从soblexical涉及到词汇参与的过渡指数。的结果表明，L2的较高能力与单词长度对新单词的影响降低有关，这反映在命名潜伏期以及早期的N1和P200脑反应中。相比之下，较低的能力学习者似乎参与了努力的字母对解码过程，对字母顺序的注意力分配较高，并且在跨暴露范围内更大程度地使用了Sublexical Processing。我们的发现突出了需要解决特定的字符至音量到词素技能以有效学习L2的必要性，尤其是在L1非字母内的人群中。
双耳节拍对工作记忆的影响
Kebira Khattak，西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）本文最初是为乔治·奥尔德（George Alder）心理学博士201W心理学研究方法的介绍。 作业要求学生上传他们的最终研究项目报告，并使用适当的统计数据分析其各自的TA提供的数据。 本文使用APA7引用样式。 摘要双耳节拍对工作记忆的影响是科学文献中越来越多的领域。 先前的研究报告混合了结果（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017; Shekar等，2018）。 在这项研究中，参与者（n = 60）被随机分配以聆听伽马频率或白噪声。 他们记住了英语单词列表，然后执行了分散任务以控制串行位置效果。 之后，他们完成了一个免费单词召回测试，以作为工作记忆的量度。 结果表明，在召回测试中，伽马频率状况的人的表现明显好于白噪声条件下的t（57）= 5.45，p <.01。 这些发现可能引起了学生的兴趣，他们可能希望在学习考试时听伽马节拍。 这些发现与先前研究的结果一致（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017）。 该报告包括当前研究的局限性。Kebira Khattak，西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）本文最初是为乔治·奥尔德（George Alder）心理学博士201W心理学研究方法的介绍。作业要求学生上传他们的最终研究项目报告，并使用适当的统计数据分析其各自的TA提供的数据。本文使用APA7引用样式。摘要双耳节拍对工作记忆的影响是科学文献中越来越多的领域。先前的研究报告混合了结果（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017; Shekar等，2018）。在这项研究中，参与者（n = 60）被随机分配以聆听伽马频率或白噪声。他们记住了英语单词列表，然后执行了分散任务以控制串行位置效果。之后，他们完成了一个免费单词召回测试，以作为工作记忆的量度。结果表明，在召回测试中，伽马频率状况的人的表现明显好于白噪声条件下的t（57）= 5.45，p <.01。这些发现可能引起了学生的兴趣，他们可能希望在学习考试时听伽马节拍。这些发现与先前研究的结果一致（Garcia-Argibay等，2019a； Jirakittayakorn＆Wongsawat，2017）。该报告包括当前研究的局限性。
使用多距离频域和连续波近红外获取的听觉皮层功能激活反应的比较
行为9-11并研究/实现脑机接口。12-14 fNIRS仪器特别适用于表征与听觉系统相关的功能性血流动力学变化。使用临床成像方式（例如X射线计算机断层扫描或磁共振成像）通常很难测量响应听觉皮层激活的大脑活动，因为仪器声音会增加背景噪音，这可能会破坏向受试者呈现的听觉刺激，从而严重影响实验结果。部分由于这些优势，最近的几项研究7、15-17已经使用商用 fNIRS 仪器来表征人类听觉皮层的功能刺激。例如，Chen 等人7 测量了听觉皮层对 440 和 554 Hz 纯音以及 1000 Hz 调频或颤音的血流动力学反应。 Hong 和 Santosa 16 进行了类似的实验，研究“自然”声音刺激（如英语和非英语单词、恼人的声音和自然声音）的血流动力学反应。Issa 等人 18 测量了在呈现 750 和 8000 Hz 的纯音刺激以及宽带噪声时听觉皮层的血流动力学变化。这些实验的主要目标是测量或成像听觉皮层内脑组织氧合的局部变化 - 这可以被认为是 fNIRS 实验的基本问题。人类的初级听觉皮层跨度约为 1650 mm3，位于颞叶的 Heschl 回内，并沿多个功能维度组织，其中最突出的是音调定位。19、20 因此，我们预计纯音刺激将激活听觉皮层的更局部区域，而宽带噪声将激活更广泛的区域。 19、21、22
2024 年 12 月英语 Matura 延长试用期
拼字比赛的历史 A. 每年五月，来自美国各地的数百名孩子来到华盛顿特区，花费数百小时进行一种特殊的学习。在最极端的情况下，他们会试图记住一本将近 3,000 页的词典中的每个单词。我知道那是什么感觉，因为我就是其中之一。1996 年，当我还是一个 12 岁的女孩时，我赢得了学校拼字比赛、地区拼字比赛和纽约市地区决赛。在那之后，我忐忑不安地站在华盛顿斯克里普斯全国拼字比赛的舞台上，拼了七轮，直到我拼错了“erythema”（意思是皮肤发红）。 B. 正确拼写的技能一直以来都受到美国人的高度重视，拼字比赛可以追溯到 19 世纪。他们可能受到了诺亚·韦伯斯特出版的《蓝背拼写者》的启发。这本书帮助标准化了美式英语单词的拼写。而教孩子拼写的最好方法就是让他们参与拼写比赛。19 世纪，拼写比赛习俗传遍美国，甚至在文学作品中也有提及，例如《汤姆索亚历险记》。C. 也是在 19 世纪，拼写比赛开始被称为“拼字比赛”。人们对拼字比赛的广泛兴趣导致了一项新的发展 — — 全国拼字比赛。第一届拼字比赛于 1925 年举行，只有一个 90 分钟的环节，参赛者只有 9 人。当时，组织者不可能知道接下来的比赛会吸引越来越多的学生，每年参赛人数将达到 1100 万。我应该为参加这样的活动而感到自豪。但在 1996 年我输了，只有这一点对我来说才重要。
柯尼卡美能达的数据科学家在Kaggle举办的世界上最大的AL比赛中赢得了金牌
利用在DX Tokyo生产中使用的优化技术（2025年3月13日） - 柯尼卡·米托尔塔（Konica Minolta，Inc。）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta））宣布，其数据科学家赢得了圣诞老人2024年获得第13奖，这是全球最大的AI竞争平台，与其他金色的Medal一起获得的困惑置换拼图 - 由世界上最大的AI竞争平台和其他奖项赢得。在Kaggle竞争中，许多世界领先的数据科学家和机器学习工程师都在争夺他们的技能。成为这项享有声望的竞争的获奖者之一，提高了国际对数据科学和AI工程技术的设计和技术能力的认识。柯尼卡美能达（Konica Minolta）的数据科学家和电通信大学的成员，包括Kei Harada教授（信息学系）组成了一个联合团队，参加比赛并获得了金牌。金牌得主柯尼卡美能省公司（Konica Minolta，Inc。Kaggle是全球数据科学家可以从事相同任务并分享各种方法的少数平台之一，使其成为非常有用的学习空间。“我将利用我的工作中竞争中获得的知识，并将继续加深我的知识，以赢得更高的Kaggle Master标题。”竞争的概述和结果竞争的任务称为“圣诞老人2024-困惑置换拼图”，是重新排列文本，最多包含100个英语单词，以创建大型语言模型（LLM）的最自然文本。这需要有效地从大量单词组合中搜索解决方案，这使竞争极为困难。
大脑刺激
背景：先前的研究表明，后默认模式网络（PDMN）中的活动，包括后扣带回皮层和前纹，与长期情节记忆检索的成功相关。但是，包括内侧前皮层在内的前DMN（ADMN）的作用尚不清楚。一些研究表明，激活内侧前额叶皮层可改善记忆的检索，而其他研究表明，在成功检索情节记忆中，内侧前额叶皮层失活，表明ADMN和PDMN之间可能存在功能解离。目的：在当前的研究中，我们旨在使用高定义经颅直流刺激（HD-TDC）来探索这种可能的解离。方法：我们对84名健康的年轻人进行了随机的双盲安慰剂对照研究。在访问1中，他们学习了75个Swahili英语单词交往。七天后，他们随机收到针对PDMN或ADMN的阳极，阴极或假HD-TDC，而他们回想起以前学到的东西。结果：我们证明了对PDMN的阳极刺激和对ADM的阴极刺激，同样提高了学习后7天召回的Swahili-English单词交往的百分比。结论：调节ADMN和PDMN的活性会影响记忆检索的性能。ADMN和PDMN的HD-TDC HD-TDC表明，对PDMN的阳极刺激和对ADMN的阴极刺激会在学习阶段一周后增加记忆的检索。 ©2021作者。 由Elsevier Inc.出版HD-TDC表明，对PDMN的阳极刺激和对ADMN的阴极刺激会在学习阶段一周后增加记忆的检索。©2021作者。由Elsevier Inc.出版给出一致的证据，我们很可能会通过阳极PDMN刺激增加PDMN的活性。但是，尚不清楚阴极HD-TDC是通过与PDMN解耦或通过间接抑制PDMN来靶向ADMN的。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
先天免疫：非特定免疫力
编译者：Dinesh Kumar Sharma博士简介免疫系统已进化以保护我们免受病原体的侵害。细胞内病原体感染各个细胞（例如病毒），而细胞外病原体在组织或体腔内细胞外分裂（例如许多细菌）。免疫力是多细胞生物抗药物微生物进入其细胞的能力。免疫力涉及特定和非特异性成分。非特异性组件充当多种病原体的障碍物或消除剂，无论其抗原构成如何。免疫系统的其他成分适应于遇到的每种新疾病，并可以产生特定于病原体的免疫力。免疫学的学科是从从某些传染病中恢复过来的个体受到疾病的保护。拉丁语疫苗，意思是“豁免”，是英语单词免疫的根源，即一种保护状态的传染病。先天免疫具有三个重要功能：1。先天免疫是对微生物的初步反应，可防止，控制或消除许多微生物感染宿主的感染，2。先天免疫机制识别受损和死亡宿主细胞的产物，并消除这些细胞并启动组织修复过程，3。先天免疫：非特定成分的先天免疫反应并不是针对特定病原体的特定方式，以适应性免疫反应的方式。对微生物的先天免疫力刺激适应性免疫反应，并可以影响适应性反应的性质，以使其对不同类型的微生物类型的免疫力最佳有效：免疫系统包括先天和适应性成分：免疫 - 免疫 - 免受感染性疾病的状态既具有非特异性和特定特定的成分和特定的成分。它们取决于一组蛋白质和吞噬细胞，这些蛋白质和吞噬细胞识别病原体的保守特征并迅速被激活以帮助破坏入侵者。不太具体的组成部分，先天免疫，为感染提供了第一道防线。大多数先天免疫的成分都存在于感染发作之前，并且构成了一组抗病机制，这些机制不是特定病原体的特定，但包括细胞和分子成分，识别经常遇到的病原体特有的分子类别。吞噬细胞，例如巨噬细胞和中性粒细胞，屏障，例如皮肤以及由宿主合成的多种抗菌化合物，在先天免疫中都起着重要作用。
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。