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PSY209 大脑与行为 2024 年夏季 (05/13/24
每周都会有课堂活动工作表供学生完成。工作表问题将采用填空和匹配/排序格式，并提供词库。请注意拼写，因为如果拼写错误，D2L 会将您的答案标记为不正确，并且我们不会因为拼写错误而重新审查您的答案/成绩。正确的拼写将在词库中提供。每个模块的工作表将在模块打开时提供，并且必须在每个星期六美国东部时间晚上 11:59 之前提交给 D2L。您只有一次机会和 60 分钟的时间来完成每个活动测验。共有 7 个课堂活动测验，每个测验都将计入您的期末成绩。测验是开卷和开卷考试，但您必须独立完成这些作业。
十项帮助学生词汇的策略：
术语，您可以访问诸如Vocabulary.com之类的工具，该工具通过特定字段提供了有用术语的列表。一些工具还为测验提供单词。例如，vocabulary.com可以使用这些技术条款，并将其纳入学生的测验或向他们发送一天的话。Quizlet还将将单词收集放入测验中。您可以将单词集合在一起，也可以要求您的学生这样做，并且可以与整个班级共享收藏和测验。在线词典和词库可以帮助学生学习定义，查看示例并听到发音。在线词库wordsmyth.net对于查找相似的单词和含义很有用，并且它也具有测验函数。资源图形词可以视觉显示单词，显示了类似词汇术语的图片。您还可以使用在线浏览器（例如Google）查找可以解释或表示许多单词的图像。该工具Lingro可用于在线阅读。当学生进入网站上的URL时，他们可以阅读文本并单击他们不知道的任何单词。然后立即弹出定义，学生可以根据他们查找的单词来研究单词列表Lingro。但带有
文档中心和...
3.2。教育逻辑1 6 4 3.2.1。围绕阅读和写作的活动167 3.2.2。文献研究简介167 3.2.3。文献研究的轴169 3.2.3.1。学生熟悉计算机工具169 3.2.3.2。研究本身170 3.2.3.3。词库简介171 3.2.3.4。研究的上游和下游171 3.2.3.5。与教师的启动和合作的组织172 3.2.4。通过新技术增强文献活动174 3.2.5。Documentalists提供的帮助类型175 3.2.5.1。在第175组3.2.5.2中按班级启动了个人文献研究。与教师合作176 3.2.5.3。个人工作帮助176 3.2.5.4。方法论帮助176 3.2.5.5。方向协助178 3.2.5.6。阅读和文学178 3.2.6。文档是学科吗？178 3.2.7。学科的CDI，“教程” 182
文本分析和自动索引 - SIGIR
本书的前两章介绍了现有信息检索系统的设计和操作。在信息检索所需的所有操作中，最关键、也可能是最困难的操作是分配适当的术语和标识符，以表示集合项的内容。这项任务称为索引，通常由训练有素的专家手动执行。在现代环境中，索引任务可以自动执行。本章涉及用于自动索引的技术以及这些技术的效果和性能。首先描述基本的索引任务，然后比较手动和自动索引。然后研究选择好的内容术语和根据术语的假定值分配权重的基本技术，以便进行内容识别。然后提出了一种简单的自动索引程序，以及由使用术语短语和同义词库类别组成的改进。还简要介绍了语言和概率技术在自动索引中的使用。最后，包括评估输出以证明所提出的索引技术应用于小样本集合的有效性。
LREC 2020 研讨会论文集“第一届历史图像丰富与访问人工智能国际研讨会 (AI4HI-2020)”
语义网技术能够用所需的语义丰富数据；然而，现有的本体和可用模型不能完全支持用户的特定领域需求。随着更多特定领域语义的出现，研讨会吸引了大量关注，以使历史图像可供公众访问。AI4HI-2020 研讨会的总体重点是应用人工智能、语义网技术（如本体、同义词库和受控词汇表）和语言资源来丰富和改善对与历史和文化遗产相关（但不限于）图像的访问。该研讨会提供了一个讨论研究结果的平台，包括实验、用例、经验、最佳实践、方法和使用人工智能和语义网技术处理历史图像的建议。研讨会吸引了来自许多利益相关者的论文，包括人工智能研究人员、NLP 专家、数字人文主义者、语言学家、计算机科学家和本体工程师，他们一起展示他们的工作并分享他们的经验。
关于人工智能生成的文章以及其潜在风险和好处的一些注释。
从下面的内容中选取任意一段文本，这可能是一个有趣的实验 - 尤其是您怀疑的文本是否由没有明确语法理解、没有定义词典或同义词库类型的表格来查找要解释的单词的语言模型生成 - 选取任何这样的文本并将其粘贴到搜索引擎中。您会发现，AI 不仅仅是重复它在互联网上找到的文本片段；相反，它根据对前一个标记之后最有可能出现的标记的预测来生成“标记”（字符、字符串、“单词”），并按照指示尽可能长时间地重复。我所认识的最接近回收材料的东西是它对威廉·吉布森的“未来已经到来”的（错误）引用。它只是还没有均匀分布”，它也错误地归因于此（对 John Cusak 来说，真搞笑）。此外，在阅读时，重要的是要记住，虽然人工智能生成的文本大部分是第一人称，但说话的不是我，而是机器。
人工智能的前景与危险
幸运的是，情报界并不缺少这两种类型的工作，这可能是天作之合。正如美国中央情报局开源企业总监兰迪·尼克松所说，“人工智能是一个起点。” 24 如果情报界能够巧妙地应用人工智能，它将赋予人类权力，而不是让机器失去自主权。人工智能很快就能跨多个平台实时看到、听到、倾听我们并与我们交谈。这意味着分析师将能够与看似智能的数字助理进行真正的对话。我们的人工智能助理将生成我们的旅行报告、起草我们的电子邮件并提供编辑更正。它们将集百科全书、同义词库和搜索引擎于一体，同时管理我们的收件箱、消除会议日历冲突、监控我们最喜欢的新闻源，甚至提供建议或谴责我们写作时产生的偏见。不久前，约瑟夫·加廷 (Joseph Gartin) 在这些页面上勾勒出了这一未来的令人信服的愿景。25
比较差距分析 - 新南威尔士州消防和救援局
1.0 简介 比较差距分析是在与咨询小组代表协商后进行的，目的是捕捉所有司法管辖区内的机构预防、准备、响应和恢复 (PPRR) 活动（第 2 节）。第 3 节确定了机构希望纳入拟议数据模型的数据类别和项目。第 4 节包括验证保留当前数据类别和项目的价值，以及识别不应包含在拟议数据模型中的不必要或不适当的数据类别或项目。第 5 节确定了活动收集和记录系统的共性和差异，而第 6 节确定了各种系统中使用的定义、标准和分类的共性和差异。咨询小组和指导委员会成员被要求向 ABS 项目团队通报文件中的任何错误或遗漏。比较差距分析的详细程度受到主要机构提供的信息的详细程度的限制，特别是关于组织的端到端信息要求。因此，支持技术模式的上下文信息往往缺乏，特别是对于遗留系统。因此，对每个组织进行一对一的比较很困难，而且不可能提供一个表格来突出显示特定数据元素和机构间收集的信息的差异。使用提供的信息，ABS 已尝试根据 PPRR 对来自各种来源的信息进行分类。在与咨询小组和指导委员会成员协商期间，可以根据需要扩展或更改这些列表，并且可以将协商阶段的新列表作为附加附录。为了获得完整列表，一些机构认为需要更多时间来收集这些信息，因为这些信息无法从机构持有的文件中提取。2.0 捕获机构在所有司法管辖区开展的 PPRR 活动 2.1 PPRR 概念的差异 2.1.1 新南威尔士州紧急服务 (SES) 来源：州和领地紧急服务国家绩效指标。新南威尔士州 SES 使用澳大利亚紧急管理 (EMA) 对 PPRR 的定义，并在立法、计划或其他指示中指定了角色和任务。该部门可能会使用这些概念、原则和术语，但不会使用与特定紧急服务的特定领域相关的概念、原则和术语。有关概念和原则、词汇表和同义词库，请参阅 EMA 网站。2.1.2 新南威尔士消防队 (NSWFB) 出于不同目的，NSWFB 从以下来源为 PPRR 制定定义：EMA 提供已开发且全国认可的概念和原则、词汇表和同义词库，供包括 NSWFB 在内的整个应急管理部门使用。新南威尔士州安排 a) 1989 年《州紧急救援管理法》定义了“紧急情况”和“紧急情况阶段”。该法案还包含以下内容的定义： 认可的救援单位； 机构； 战斗机构； 控制协调； 计划；