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第7条十三条残疾类别MG
语言或语音障碍的特征是以下障碍之一，会对学生的教育表现产生不利影响：语言障碍是由有机或非有机原因引起的，是在自然界非成熟的，是由有机或非有机原因引起的。语言障碍会在以下一个或多个组成部分中影响学生的主要语言系统：单词检索，语音学，形态，语法，语义，语用学。语音障碍可能包括流利性，表达和语音障碍在多个语言本质上是非成熟的一项语言任务中的语音障碍，包括损害，包括损害，这些障碍是口腔外周机制缺乏结构和功能的结果。
探索基于计算机的浏览系统在教学中的应用...
要发出有意义的话语，需要语音、句法、语义和语用等微系统协同工作。传统和现代方法都承认发音在学习第二语言中非常重要。由于感知与发音密切相关，训练感知声音必然成为语言习得的重要组成部分。然而，在外语教学史上，发音在许多方法中被赋予了不同的地位。基于语法翻译的方法一直认为发音无关紧要。直接方法声称发音非常重要，并通过教师示范来呈现它。这种方法假设合唱或单独练习的声音将自动转换为学习者的“正确”发音。在听说法中，发音也非常重要。在这种方法中，教师示范，学生通常在最少的配对练习的帮助下重复。通过让学习者“提高”
精子DNA碎片：叙事评论
目标：本研究研究了精子DNA碎片化对男性生育能力，妊娠结局，辅助生殖技术（ART）的成功率以及可用治疗的影响。方法：这项研究是一项叙述性评论，重点是不育，“精子DNA碎片”和“精子计数”，使用PubMed，Scopus和Google Scholar中发表的论文，从2019年到2022年，用西班牙语，葡萄牙语和英语用西班牙语，葡萄牙语和英语。结果：总共选择了29项研究，表明活性氧在精子DNA损伤中起着核心作用，从而损害了受精。精子DNA片段化进一步受到诸如氧化应激，白细胞症，晚期父亲年龄和环境污染物等因素的影响。结论：虽然艺术可以帮助克服DNA破碎所带来的一些挑战，但它仍然是生育能力的重要障碍。
听觉和语言的解剖学和生理学
• 言语发音，包括发音、运动计划和执行、音系学和口音矫正 • 流畅性和流畅性障碍 • 声音和共鸣，包括呼吸和发声 • 接受性语言和表达性语言，包括音系学、形态学、句法学、语义学、语用学（语言使用和交流的社会方面）、语言前交流（如手势、符号、肢体语言）以及说、听、读、写的能力 • 听力，包括对言语和语言的影响 • 吞咽/喂食，包括（a）颌面肌的结构和功能和（b）口腔、咽喉、肺、食道、胃肠道和生命周期内的相关功能 • 沟通的认知方面，包括注意力、记忆力、排序、解决问题和执行功能 • 沟通的社会方面，包括挑战性行为、无效的社交技能和缺乏沟通机会 • 辅助和替代沟通方式
在...
dianpalupi@pnm.ac.id 4，athifauzani@pnm.ac.id 5摘要。发音是英语中的确定性方面之一，因为它可以改变单词和句子的含义。这项研究讨论了用英语用文字和句子用文字和句子发音的错误分析。这项研究的目的是了解在Madiun State Polytechnic的英语研究课程中，第二学期的学生在A级工作场所沟通讲座的A级中，在英语中的单词和句子的发音中常常出现的三倍类型。在研究过程中从分配中收集了几个单词和句子后，使用了定量性。研究结果以百分比描述。学生经常遇到的双重错误是//aʊə /= 34.6％， /aɪə /= 31.8％， /ɔɪə /= 20％， /əʊə /= 9％和 /eɪə /= 4.6％。替代分类中发生的错误= 43.64％，插入= 32.73％，遗漏= 23.63％。由于学生间语言和语言因素的影响而发生的错误。关键字错误分析，英语三重奏，发音。
对第五学期学生礼貌策略使用的分析
本研究旨在确定 UNDIKMA 第五学期学生使用的礼貌策略。研究采用定性描述方法进行。定性描述方法用于分析数据，因为数据将用单词、短语和句子来解释。数据基于 UNDIKMA 第五学期学生的言论。在收集数据时，研究人员采用观察和非参与式方法，做笔记。在分析数据时采用语用身份方法。用于解释礼貌策略分析的理论是 Brown 和 Levinson (1987) 的理论。Brown 和 Levinson 将礼貌策略分为四种，即直言不讳、积极礼貌、消极礼貌和不加记录。研究人员发现 UNDIKMA 第五学期学生使用了四种礼貌策略。结果表明，它们是直言不讳、积极礼貌、消极礼貌和不加记录。使用最主要的礼貌策略是积极礼貌。使用的另一种主要礼貌策略是直言不讳，消极礼貌，最后一种是非正式记录。
使用构造语法的人工智能：自动获取单词知识
摘要：本文讨论了一种使用原始构造语法 (CG) 格式的知识来深入理解文本的 AI 实现。CG 是一种处理知识片段（又称构造）的方法，这些知识片段描述了文本部分的形式和含义。理解在于自动在文本中查找构造所包含的知识，并创建反映文本信息结构的知识网络。通过在网络内传播知识可以实现更深入的理解，即一些构造可以与其他构造共享有关语法、语义、语用和其他文本属性的信息。这种信息丰富的方法的一个缺点是覆盖范围有限：只能理解 CG 数据库可用的文本；由于该数据库的复杂性，通常需要手动构建。作者尝试通过从外部（非 CG）知识库等来源自动获取词汇知识并将知识格式化为 CG 构造来增加覆盖率。由此产生的 CG 数据库已用于评估实验，以了解 Winograd 模式（WS）——一种 AI 测试。准确覆盖率增加了 28%，并且有进一步改进的机会。
语言概念的视觉类比及其含义
摘要 许多视觉生成人工智能 (AI) 模型使用文本“提示”作为输入来指导生成图像的开发。将文本转换为图像利用了语用学和语义学，这会对输出产生影响。为了促进更精确的提示，我们提出了文本相似性的三维向量空间，它使用文本表示、听觉表示和含义相似性作为轴。接下来，我们表明两个单词之间含义相似并不一定会导致相应的 AI 生成的这些单词图像之间视觉相似。我们利用八个图像生成器为抽象和具体的同义词、反义词和上义词-下义词对生成图像，并将它们的图像-图像 CLIPScore 与它们对应的文本-文本 CLIPScore 进行比较，从而定量地证明了这一点。在所有模型和关系类型中，文本与文本和图像与图像相似度的平均相似度同义词从 92.8% 下降到 70.1%，反义词从 89% 下降到 58.9%，上义词-下义词对的平均相似度从 85.6% 下降到 68.1%。