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地方规划条例 18 附录 1 词汇表
基础设施容量研究 (ICS)：基础设施容量研究将成为 HBBC 支持地方规划的证据的关键要素。通过汇集数据和专家利益相关者对当前基础设施供应、未来基础设施需求、预计成本和融资机制以及开发可行性的看法，基础设施容量研究将列出支持自治市镇未来增长所需的基础设施要求。基础设施容量研究由三个独立且相互关联的文件组成。这反映了理事会对地方规划的平行发展，这些阶段包括：第 1 阶段：基线容量评估报告，第 2a 阶段：开发可行性评估，第 2b 阶段：基础设施交付时间表。
表达词汇的分析
2018; Saffran等。，1996）。以前的研究044表明，语言模型可以有效地模拟语言获取方面的方面，例如音素分类（Lavechin 047等人。，2023），单词获取预测（Chang 048和Bergen，2022）和语法发展049（Evanson等人。，2023; Lavechin等。，2023; Pan-050 Nitto和Herbelot，2020）。然而，这些研究051主要集中于定性分析-052 SES，通常缺乏与Real-053 World人类数据的详细比较。054对于对语言获取的模拟的更定量方法，我们建议在两个方面符合056的学习环境和057的结果度量。首先，尽管058的社会经济因素和文化环境有所不同（Hart 059等人，1997; Cristia等。，2019年），目前的估计060表明，美国英语学习的儿童061每年收到300至1,000小时的演讲时间062输入，到三岁时总计3000万个单词063。与现代Lan-064的Guage模型相反，经过数万亿个单词的训练（Hart 065等人，1997; Cristia等。，2019年），我们在发育合理的输入上训练mod-066 EL，与067的数量匹配，与儿童暴露于068的输入相匹配。第二，语言mod-069 EL的评估方法应与可用表格070人类数据集一致。，2007年）。，2017年）或Grammat- 078 ICal可接受性判断（Warstadt等人目前，人类行为数据071主要源自儿童的言语生产-072（例如，Childes）或父母报告（Com-073 Muninicative Developting Contingries，此后Hu-074 Man CDI）（MacWhinney and Snow，1985年； Fenson 075等； Fenson 075等。相比之下，语言模型评估 - 076通常涉及零射击探测任务，例如077 Sote-the-the-the-the-word（Le Godais等人。，2019年），079，尽管受到心理语言甲基元素的启发，但与生产-081的人类数据本质上不同，并且通常依赖于仔细的082设计的探测集。083要解决这些问题，我们介绍了机器-084
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
词汇压力的视听感：拍打手势和关节提示
抽象的人类交流本质上是多模式的。听觉演讲，但视觉提示也可以用来理解另一个说话者。大多数视听语音感知的研究都集中在语音段的感知上（即语音）。然而，对视觉信息对词汇应力等语音上段方面的感知的影响鲜为人知。在两个实验中，我们研究了不同视觉提示（例如面部关节线索和手势）对词汇应力的视听感的影响。我们介绍了disyllabic荷兰压力对的听觉词法压力连续性以及在第一个或第二个音节上产生压力的扬声器的视频（例如，表达voornaam或voornaam）。此外，我们将扬声器的表面结合起来，在音节上产生词汇应力，并在第一个音节或第二个音节上产生节拍手势，从而产生词汇应力。结果表明，人们成功地使用了视觉发音线索来在静音视频中进行压力。但是，在视听条件下，我们无法找到视觉关节线索的影响。相比之下，我们发现节拍手势的时间对齐具有强烈的影响，从而影响了参与者对词汇压力的看法。这些结果强调了在多模式上下文中考虑语言上部方面的重要性。
技术术语词汇表
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Duolingo应用对英语词汇的影响...
1得分91-100很好0 0 5 13,9 2得分81-90好0 0 0 31 86,1 3得分71-80相当0 0 0 0 0 4得分61-70穷6 16,7 0 0 5得分小于
重演者：在故事重述实践中促进具有生成图像的词汇学习者
阅读并反复重述一个短篇小说是学习目标单词的含义和用法的常见和有效的方法。但是，学习者经常在理解，回忆和重述这些目标词的故事背景下努力。受到多媒体学习认知理论的启发，我们提出了一个计算工作流程，以生成与故事相关的相关图像。基于工作流程，我们与学习者和老师一起迭代设计了一个名为Retassist的交互式词汇学习系统。它可以生成故事的句子级图像，以促进故事重述实践中目标单词的理解和回忆。我们的受试者内研究（n = 24）表明，与没有生成图像的基线系统相比，雷达斯主义者显着提高了学习者在用目标词表达时的流利性。参与者还认为，Retassist会减轻他们的学习工作量，并且更有用。我们讨论了利用文本对图像生成模型来支持学习任务的见解。