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APRJC 入学考试模拟试卷-2 第一部分 通用英语 50 个问题 50 分 问题编号 1-5： 确定斜体单词的词性。 1. 生命短暂，艺术长存。 1) 动词 2) 名词 3) 代词 4) 副词 2. 唉！VS Ramadevi 死了。 1) 连词 2) 介词 3) 名词 4) 感叹词 3. 她今天一定会来。 1) 形容词 2) 副词 3) 名词 4) 动名词 4. 黄金是一种贵重金属。 1) 名词 2) 代词 3) 副词 4) 介词 5. 给我一支钢笔或铅笔。 1) 副词 2) 介词 3) 连词 4) 名词 问题编号 6-10： 为给定的空白选择适当的介词。 6. 不要向玻璃门扔石头。 1) 至 2) 在 3) 在 4) 反对 7. 真正的朋友永远支持你。 1) 支持 2) 和 3) 支持 4) 在 8. 她总是抱怨她的丈夫。 1) 至 2) 支持 3) 反对 4) 在 9. 在这一点上，我同意你的看法。 1) 支持 2) 支持 3) 至 4) 在 10. L&T 已经建造地铁项目两年了。 1) 自从 2) 以来 3) 从 4) 到 Q.No. 11. 选择适当的冠词填入给定的空白。 11. 我买了两打……………苹果。 1) a 2) an 3) the 4) 无冠词 问题编号 12-16： 从下面给出的每个成语或短语的四个选项中，选出一个能表达该成语含义的选项。 12. 死信： 1) 送错的信 2) 没有地址的信 3) 不再使用的东西 4) 非常有用的东西 13. 一臂之遥： 1) 非常近 2) 在远处 3) 断臂 4) 用手臂测量
人类语言处理和深度语言模型的共享计算原理
自回归（预测）DLM 的杰出成功从理论和实践角度来看都是惊人的，因为它们来自与传统心理语言学模型截然不同的科学范式 1 。在传统的心理语言学方法中，人类语言用可解释模型来解释，这些模型将符号元素（例如名词、动词、形容词和副词）与基于规则的操作相结合 2、3 。相反，自回归 DLM 从“自然”的现实世界文本示例中学习语言，对语言结构有极少的或根本没有明确的先验知识。自回归 DLM 不会将单词解析为词性或应用明确的句法转换。相反，它们学习将一系列单词编码为数值向量（称为上下文嵌入），模型从中解码下一个单词。经过学习，下一个词预测原理可以生成格式良好、新颖、具有上下文感知的文本 1、4、5 。自回归 DLM 已被证明在捕捉语言结构方面非常有效 6 – 9 。然而，尚不清楚自回归 DLM 的核心计算原理是否与人类大脑处理语言的方式有关。过去的研究利用语言模型和机器学习来提取大脑中的语义表征 10 – 18 。但这些研究并没有将自回归 DLM 视为人类大脑如何编码语言的可行认知模型。相比之下，最近的理论论文认为 DLM 与大脑处理语言的方式之间存在根本联系 1 , 19 , 20 。
Zongfan Yang，Rebecca M. Twidale，Silvia Ger 敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：金属蛋白锌无处不在，具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心，涉及与配体和底物的相互作用，并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构，动力学，配体相互作用和催化的研究中越来越突出，但是锌构成了一个特殊的挑战，部分原因是它具有多功能，灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里，我们使用（非键）分子力学（MM）和量子力学/分子力学（QM/ mm）在半词性（DFTB3）（DFTB3）和理论的密度功能理论（DFTB3）和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平，以评估替代处理的能力。 （单核和二核），以及相互作用组的性质（特别是锌 - 硫相互作用的存在）。mM分子动力学（MD）模拟可以过度影响八面体的几何形状，将其他水分子引入锌配位壳，但可以通过随后的半经验（DFTB3）QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性，该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用，而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程，然后使用DFT（例如B3Lyp）进行QM/MM几何形状优化，很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合，并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
使用人工智能自然语言处理的 VR 读书应用程序提案
所提出的 VR 应用的特点是使用 AI 自然语言处理来阅读和理解书中的日语单词，并在 VR 眼镜中显示适当的图像。通过一款名为 Immersion VR Reader 的应用程序已经实现了在 VR 中阅读书籍的功能，该应用程序专为 Oculus GO (2) 提供。但是，这个应用程序存在一个问题。当我们开始开发本文提出的 VR 应用程序时，它仅支持英语。另一个原因是，还没有开发其他支持日语阅读理解的应用程序。作为回应，我们将注意力转向了 IBM 已经宣布的 Watson (3) 的使用。 Watson 的机器学习使用自然语言处理，具有理解文本的能力。在自然语言处理阶段，句子被分成几个单词，这个过程称为“分词”，然后每个单词被分配一个词性。此外，我们决定从中自动搜索名词，并将相应的搜索结果投影为VR。作为制作的第一步，我们将使用 Tone Analyzer 功能，这是 Watson 中可用的功能之一，可以提取阅读一段文本时感受到的情绪。此外，我们希望将获取到的情绪和对应的背景颜色投射到VR中。因此，本申请的特点是，利用Watson从文本中获得的情感数据，通过游戏引擎（Unity）获取，并构建相应的VR。这款应用程序的工作方式是，当你戴上 VR 眼镜时，空白处就会出现一个白色方块。然后，正在阅读的书的文本就会显示在空间的中心。接下来，系统自动搜索文本中的名词，并利用VR以360°视角投射与名词对应的图像和背景颜色。如果句子中除了名词之外还有您感兴趣的单词，您可以使用蓝牙遥控器手动选择它们。此外，用户还可以通过音调分析器阅读眼前书籍的全文，并根据自然语言处理的结果显示VR环境的背景颜色，从而通过声音表达场景的氛围。图像和颜色。这将实现。