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音乐和语言获取
音乐扩展到仅仅是娱乐性，具有增强众多能力的潜力，正如Schellenberg阐明的那样[8]。在这些功能中，音乐与语言技能之间的关联是显着的。大量个人坚持音乐可以有效地帮助语言获取的观念。作为Gerry等人。认为，音乐会培养神经系统的演变，因此经常帮助婴儿学习语言。另外，有人提出音乐允许儿童处于最早的发育阶段，可以理解其周围环境，而不是语言理解。鉴于两者都是表达方式，创造力可能会增强其获取和应用语言的能力。此外，Janus等人进行的研究。[7]建议，接受了音乐训练并成功掌握第二语言的个人在非语言执行控制任务中经常表现出卓越的表现。这导致了音乐和语言可能具有某些固有特征的推论。一些从业人员甚至采用音乐作为教学语言的教学策略，因为歌曲可能会增强记忆合并。这种语言学习的增强可能会进一步扩展到音乐引起的其他认知效果。尽管有足够的研究致力于探索音乐与认知能力之间的相互作用，但直接检查音乐和语言之间的相互关系仍然相对较少。因此，本文献综述打算仔细检查在认知能力，语言作品和神经发展的背景下研究个人与语言和音乐相遇的研究。
双语处理和获取 - 简介
如何发展对第一语言或第二语言的知识，以及在实时理解和一种或两种语言中使用的知识如何？双语开发和处理是本书探索的中心主题，最初是根据第一语言（S）（L1）而探讨的，然后是其他语言。人类的生长和发展必然涉及时间的流逝，刺激了这种正交因素，并导致观察到能力在整个寿命中可能会有所不同。两个理论框架在历史上已经归因于知识和使用语言，自然与养育方法的解释（Galton 1876）：前者归功于生物遗传的内在特征，而后者则将环境外在经验归因于发展变化的原因。te证据将导致更加细微，更复杂的观点，避开二分法，并赞成考虑一系列内部和外部影响的混合方法。的确，“没有两者都不会发生发展，并且由于自然而改变了自然而自然的变化”（Shulman 2016，75；另请参见Resende 2019）。双语者表明，根据何时以及如何获取两种语言的方式（语言获取，洛杉矶；有关儿童洛杉矶的讨论），请参见De Houwer 2021。te术语的开发，获取和学习通常在本书中互换使用，并包括“指导和非实施者，无论是隐式和明确的》（de Houwer＆Ortega 2019b，2，2）。第一个审查是同时学习两种语言（2l1a）的双语者，并且可以称为婴儿床双语者。从两种语言中获得大量意见并在两种语言中都具有稳固培训的教育机会的可比访问权限的孩子都认为平衡能力。但是，双语的两种语言永远不会完全平等或平衡（de Houwer 2018a，b; Grosjean 2008），因此该术语（尽管广泛使用）并不是真正准确的。第二个要研究的是幼儿，他们从三到六岁的年龄获得第二语言（CL2A）掌握其L1的核心特征；这样的个体被描述为早期顺序
麻省理工学院开放获取文章
摘要 — 激光交联可提供高数据速率通信和精确时间传输与测距，使用小尺寸、重量和功率 (SWaP) 终端来实现小型卫星星座。立方体卫星激光红外交联 (CLICK) 任务将演示能够进行全双工、高数据速率交联并实现低地球轨道 (LEO) 上 3U 立方体卫星高精度测距的终端。初始风险降低任务 CLICK-A 将演示至少 10 Mbps 的下行链路到 28 厘米孔径光学地面站。CLICK-B 和 CLICK-C 将随后演示激光交联，数据速率至少为 20 Mbps，间隔距离从 25 公里到 580 公里。CLICK-B/C 任务还将演示优于 50 厘米的高精度测距。实现这些能力的关键是发射机和精细指向、捕获和跟踪 (PAT) 系统的性能。我们介绍了最近对发射器和 PAT 子系统的测试和特性分析结果。发射器的测试包括确认种子激光器和半导体光放大器 (SOA) 的输出功率和调制，以及表征输出脉冲形状。对于 PAT 系统，测试重点是表征用于闭环精细 PAT 序列的象限光电二极管的噪声。该测试是使用专用的硬件在环测试台和光学测试装置进行的。CLICK-A 预计将于 2022 年 5 月之前发射，并于 2022 年 6 月从国际空间站 (ISS) 部署，而 CLICK-B/C 预计将于 2022 年底发射。索引术语 — 激光、光学、交联、卫星间、立方体卫星、通信
所罗门群岛能源获取计划
对于标准连接，客户需要支付 800 索马里兰元（100 美元）的预付费电表费用，如果距离服务线超过 20 米，还需支付服务线（和辅助杆，如果需要）的实际费用。对于住所距离最近的配电杆 20 米以内的客户的服务线费用，SP 会承担。通过该项目，SP 继续承担前 20 米的费用，符合条件的受益人则继续在霍尼亚拉支付 800 索马里兰元（100 美元）。但是，对于偏远地区的受益人，客户支付的费用减少到 400 索马里兰元（50 美元）。OBA 计划补贴每个连接的剩余金额，限制为服务线长度不超过 80 米、一个辅助杆和室内布线。
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。
语言获取为未来的核心
在迅速发展的人工智能领域（AI）中的摘要，自然语言处理中大型语言模型（LLM）的前所未有的进步（NLP）提供了一个机会，可以重新审视形式和内容的机器智能传统指标的整个方法。由于机器认知评估的领域已经达到了模仿，因此下一步是有效的语言获取和理解。我们的论文提出了从既定的图灵测试转变为借助语言获取的全构图框架的范式转变，并从LLMS最近的进步中汲取了灵感。目前的贡献是对各个学科的出色工作的深刻贡献，指出需要保持跨学科的桥梁开放，并描述一种更健壮和可持续的方法。引言过去十年在人工智能的发展中见证了一个显着的加速，尤其是在自然语言处理领域。开创性的体系结构，例如Word2Vec（Mikolov等人2013）已经突破了我们以前认为可行的界限，诞生了可以用语言与人类无缝互动的先进的AI系统（Sejnowski，2023）。这些系统，包括从语音激活的虚拟助手到高度精确的翻译工具的应用程序，代表LLM的功率的收敛以及数据驱动和动态的系统理论的当前数字时代的景观（Brunton等人。2022）。2023）和未来职业（Tolan等人2021）。2012）。他们发掘和预测人类交流中错综复杂的模式的能力已经看到了我们与机器的互动的范式转移，因此必须将评估成为我们生活中必不可少的一部分（Sohail等人。自1950年艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年成立以来，图灵测试一直是机器智能发展的标准（Turing，1950年）。然而，2014年勒布纳奖的公告声称该奖首次超过了图灵测试，这引发了有关该测试适当性的辩论（Shieber，2016年）。它引发了关于该测试是否确实评估机器智能还是仅仅是其模拟人类样子的能力的争议（Hoffmann，2022）。辩论的症结在于一个问题：机器是否能够理解人类语言，还是它的熟练程度仅反映了其模仿人类反应的程序能力？随着AI进步的当前轨迹，将这种对话从模仿转变为理解的时候已经成熟了（Cambria＆White，2014年）。本文的目的是根据当前的21世纪需求，为一般讨论提供了更新的多方面贡献，并解决了非常具体的范式转变。The AI roadmap requires an adequate assessment system of Efficient Language Acquisition and Understanding Capabilities in Intelligent Machines (Agüera y Arcas, 2022), because such instrument will allow to systematically retrieve evidence to better answer the next questions on the landscape (Adams et al.文章的其余结构如下：我们从该主题中的许多学术工作中揭示了一项选择，这是当前工作的基础，然后继续进行 - 毫无障碍但非常相关的提及最近的研究，该研究涉及从非凡的不同角度和范围中进行“新的图灵测试”的需求。在下一部分中说明了框架，定义了测试设计要求，并提出了构建良好指标的过程。列出了其他未来挑战，最后在讨论中，我们以综合和建筑设想得出结论。为了消除所使用的术语的操作含义，提供了词汇表和补充材料。
