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World File Search System词汇
使用大语言模型中使用生成技术的对话词汇实践
近年来，使用人工智能（AI）的聊天机器人（Dialogrobots）必须与爆炸的人进行交流。如果需要进行沟通，无论是客户服务还是教育，聊天机器人很快就会出现。在语言学习中，沟通是一个核心组成部分，有很大的机会使用生成的AI在与学生的对话中为聊天机器人创建自然而“自发”的答案。生成答案的机器学习模型的类型通常是大型语言模型（LLM），本研究检查了不同的技术以获取LLM，以在其生成的答案中包括特定的光泽。
定量词汇类型中的挑战
研究主题“意义的演变：定量词汇类型学的挑战”涉及对当前语言学兴趣越来越多的领域：关于单词含义演变的定量研究。这是语言学中增长趋势的一部分，在这种语言学中，已经发生了定量方法的重大转变，并且对语义变化的兴趣增加。外部语言学，我们可能会将这种定量转变与一般社区的兴趣联系起来，例如大型语料库和人工智能等领域，以及对语言在日常生活中的重要性的认识。当前的问题从跨语言和类型学的角度着重于词汇语义，重点是语义领域，多义和colexifient。总体主题是如何量化跨学科的变化的方式，其中所包括的论文实际上正在处理大型数据集或跨语言比较。研究主题包括八个论文，包括各种类型和内容，包括“概念分析”，“方法”以及“原始研究”论文。第一种类型的文章是由Haspelmath（2023年10月24日出版），标题为“跨语言的共表达和synexpression模式：比较概念和可能的解释”。在这里，定义并发展为进一步的区别，将基本的基本概念定义为定义。作者将概念扩大到共表达中，并定义如何使用该术语来覆盖词汇和语法模式，而在不同的上下文中出现了两种形式的含义。术语也与词汇类型学区域内的较早术语进行了比较。另外，介绍了术语synexpression，该术语涵盖了单个形式的两个含义的同时存在。使用各种语言的各种示例，进一步描述和开发了这些概念。最重要的是，本文指出了如何将术语区别用于定义类型学研究中可以对比的比较概念。这使得本文对于任何针对词汇或语法共表达的大型类型的大规模研究以及对研究主题的重要理论贡献非常有用。列表（2023年6月16日）撰写了“方法”论文，标题是“从多语言列表中推理了部分colexifations”。本文讨论了与
美国妊娠前期词汇：美国放射科医师协会……
妊娠早期超声是一种常见的诊断性影像学检查。孕早期超声检查的指征包括确认妊娠、确定妊娠日期、观察心脏活动、阴道出血、确定妊娠位置和数目、盆腔疼痛、临床因素以及对先前影像学发现的随访（1-3）。尽管多个学会都一致认同孕早期影像学指南（1），并且有基于共识的可靠超声检查结果标准来预测哪些妊娠不会进展（3），但对于病历（包括超声报告）和与患者沟通中常用的术语缺乏共识。许多当前使用的术语没有明确定义，使用不一致，含义随时间而演变，或者放射科医生、临床医生和患者可能对其有不同的解释。
内在奖励在青少年词汇学习中的作用
Anglin, JM, Miller, GA, & Wakefield, PC (1993)。词汇发展：形态分析。儿童发展研究学会专著，58 (10)，i–186。JSTOR。https://doi.org/10.2307/ 1166112 Angwin, AJ、Wilson, WJ、Ripollés, P.、Rodriguez-Fornells, A.、Arnott, WL、Barry, RJ、Cheng, BBY、Garden, K. 和 Copland, DA (2019)。白噪声有助于从上下文中学习新词。大脑与语言，199，104699。https://doi.org/10.1016/j.bandl.2019.104699 Bains, A.、Spaulding, C.、Ricketts, J. 和 Krishnan, S. (2023)。使用等待意愿设计来评估读者如何评价文本。Npj 学习科学，8 (1)，17。https://doi.org/10.1038/s41539-023-00160-3 Baker, FC、Willoughby, AR、de Massimiliano, Z.、Franzen, PL、Prouty, D.、Javitz, H.、Hasler, B.、Clark, DB 和 Colrain, IM (2016)。全国青少年酒精与神经发育联盟样本中青少年睡眠结构和脑电图的年龄相关差异。睡眠，39 (7)，1429–1439。https://doi.org/10.5665/sleep。5978 Berridge, KC, & Kringelbach, ML (2008)。愉悦的情感神经科学：人类和动物的奖励。精神药理学，199 (3)，457–480。https://doi.org/10.1007/s00213-008-1099-6 Bjork, RA, Dunlosky, J., & Kornell, N. (2013)。自我调节学习：信念、技巧和幻想。心理学年鉴，64 (1)，417–444。 https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143823 Blain, B., & Sharot, T. (2021)。内在奖励：潜在的认知和神经机制。当前行为科学观点，39，113–118。https:// doi.org/10.1016/j.cobeha.2021.03.008 Blakemore, S.-J., & Robbins, TW (2012)。青少年大脑中的决策。自然神经科学，15 (9)，1184–1191。https://doi.org/10.1038/nn.3177 Bloom, P. (2002)。儿童如何学习单词的含义。麻省理工学院出版社。
频谱词汇表
电信是现代社会的支柱，促进了全球的即时沟通和连通性。这一复杂的通信网络的核心是频谱的概念 - 一种有限的，无形的资源，可以通过电磁波传输数据。理解频谱不仅对于在电信部工作的人来说至关重要，而且对于依靠无缝连接到日常任务的决策者，商业领袖和消费者来说也是必不可少的。该电信频谱上的词汇表旨在揭开电信的这一关键方面的术语和概念的神秘面纱。它是一个全面的参考，提供了与频谱管理，分配和技术相关的术语的清晰明确的定义。无论您是经验丰富的专业人士还是该领域的新来者，该词汇表都将使您能够了解频谱的复杂性。5G技术的出现使Spectrum变得更加明显，强调了对该资源有效管理和创新使用的需求。当我们站在电信的新时代的边缘时，物联网（IoT），智能城市和连接的设备被设定为改变我们的生活，因此理解频谱的重要性不能被夸大。频谱不仅涉及带宽和频率；这是关于创新的潜力及其为经济增长和社会发展创造的机会。在一个技术以快速发展的时代，请了解诸如Spectrum之类的基本概念至关重要。Kunal Srivastava，Dy。这个词汇表的目的是成为一个值得信赖的同伴，指导您了解电信的不断变化的景观。当您深入研究这些页面中的定义和解释时，我希望您对频谱及其在塑造我们的联系世界中的关键作用有了更深入的了解。我要承认SH的贡献。dir。NICF研究助理Krittika女士的能力协助也值得一提。我也感谢SH。P. S. Shekhawat，Dir，WMTDC，出于其宝贵的投入。我还要感谢读者，您的好奇心和愿意探索迷人的电信频谱世界。
Li Auto Inc.理想汽车 业务 年度报告 战略合作协议 Ubot Holding Limited IMOTION汽车技术（Suzhou）有限公司（Suzhou）有限公司知行... 技术术语词汇表 行业概述 中国国际首都有限公司中国国际... 中国生物技术服务控股有限公司中国... Horizon Robotics 行业概述 Mirxes Holding Company Limited 00E250330826战争1..1 Hutchmed（中国）有限公司有限公司 Hangzhou Jiuyuan Gene Engineering Co。，Ltd。 /杭州九源基因⼯程股份有限公司 div> 全球发行 财务信息 2024年度业绩公告 江苏Zenergy电池技术集团有限公司。江苏...
“ Li L6的销售业绩不断超过20,000，并且已成为2000元人民币至300,000元的重磅炸弹随着7月的OTA版本6.0和6.1的推出，Li L Series和Li Mega进行了重大升级，可以在自主驾驶，智能空间和智能电动功能的产品优势方面进行全面的增强。”“尤其是，我们的自主驾驶技术在7月5日举行的2024年自动驾驶夏季发布会之后，我们的自主驾驶技术获得了更高的用户兴趣和认可。由于我们将NOA独立于5月份可用于测试用户可用的高清图，因此NOA测试驱动器的比例几乎翻了一番，并且配备了这种NOA功能的Li AD Max Max模型的订单也大大增长。此外，我们开始根据端到端模型，视觉语言模型和世界模型推出新的自动驾驶技术架构，并于7月底大约一千千名测试用户。我们很高兴看到我们在自动驾驶技术方面的进步正在为扩展的用户群创造价值，因为我们的产品通过OTA更新与家庭一起增长。”
SBTI词汇表V1.2
SBTI词汇表收集了术语和定义的非整合列表，并收集了基于科学目标计划（SBTI）的技术资源中使用的首字母缩写词清单。SBTI旨在使其条款和定义与最信誉的标准和资源保持一致。每当定义与其他外部标准和资源不同时，这通常是SBTI故意决定的结果。此词汇表中包含的术语和定义是指SBTI如何解释其资源和用户中的术语来理解SBTI框架。
eeg2Text：开放词汇eeg-to-Text用...
解密人类脑的复杂性已经吸引了好奇心已有几个世纪了。最近在脑部计算机界面（BCI）技术（尤其是使用运动图像）方面的进步已经恢复了运动功能，例如在瘫痪的个体中达到，抓握和行走。然而，从大脑信号中解开自然语言，这是一个巨大的挑战。脑电图（EEG）是一种非侵入性技术，用于通过将电极放置在头皮上来记录大脑中的电活动。先前对脑电图解码的研究已经在小型闭合词汇上实现了很高的准确性，但在处理大型开放词汇时仍然没有高精度。我们提出了一种新颖的方法EEG2T EXT，以提高开放词汇量表到文本解码的准确性。具体而言，EEG2T EXT利用EEG预训练以从脑电图中学习语义，并提出了一个多视图变压器来对大脑的不同T空间区域进行EEG信号处理模型。实验表明，EEG2T EXT具有较高的性能，在绝对BLEU和Rouge评分中，最大幅度高达5％的最先进的基线方法。eeg2t ext具有高性能开放式脑脑对文本系统的巨大潜力，以促进交流。
