XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语言的
Cendol：印尼语言的开放指导调节的大型语言模型
大语言模型（LLMS）在各种领域和语言中表现出雄性的能力。然而，低资源语言（例如印尼 - 西安土著语言）出现了一个显着的质量差距，使它们在这种语言文本中具有无效和效率低下。为了弥合这一质量差距，我们介绍了Cendol，Cendol是印尼LLM的集合，其中包含了仅解码器和编码的解码器体系结构，这些架构遍布各种型号。我们强调了Cendol在各种任务中的有效性，取得了约20％的提高，并证明了其概括印度尼西亚看不见的任务和土著语言的能力。此外，Cendol模型展示了改善人类的偏爱，尽管它们在捕获印尼的知识知识和文化价值方面存在局限性。此外，我们讨论了用于语言适应的参数有效调谐（例如Lora）的缺点。另外，我们提出词汇适应的用法以提高效率。最后，我们评估了Cendol的安全性，并展示了一种语言（例如英语）的预训练的安全性，即使没有RLHF和安全性微调，也可以转移到低资源语言（例如印尼语）。1
我对建模语言的愿景
本文是我论文“优化中的建模语言：编程的新范式” [21] 25年前发表的。它揭示了我为什么需要新的编程语言范式的想法。In the meantime a lot has happened: The paradigm of constraint programming has been established, new “packages” in mathemati- cal modeling in modern programming languages, as Python, Julia, C++, a.o., have popped up recently, several commercial modeling systems are on the market, such as AIMMS, MOSEL, HEXALY, and several algebraic modeling languages, as AMPL, GAMS, LINGO, etc.已扩展。我用自己的建模语言（即LPL）做出了贡献。在我作为研究人员的职业生涯开始时，我实施了LPL（线性编程语言）作为制定几种较大LP（线性程序）的工具，我们在弗里博格大学信息学系的各种现实生活项目中使用了这些工具。很快我发现这种语言符号可以用于许多其他不同的应用程序。我在语言中添加并删除了许多功能，始终在任务中找出什么是制定和建模具体问题作为数学模型的“最简单，最短，最可读，高效）的方法。它已成为许多严重且不那么严重的应用和模型的主要操场和研究对象。寻求找到我想到的建模语言到现在还没有结束的。本文收集了我作为老师，研究人员和领事的实际问题所提出的一些想法和要求，我认为这是基本的。它可能会刺激具有正式语言设计能力更多的人，而不是我挑选这些想法并做得比到目前为止更好。尽管本文描述性而不是正式，但我坚信这些想法值得写下。未来将表明它们是否落在富有成果的土壤上。
DNA告知迁移和语言的传播
ash]建议，可能会产生多年冬季的火山造成的气候破坏，可能使与现代人类的竞争更加复杂，以造成危机，使尼安德特人灭绝。。。。剩下的现代人类考古文化仍然在灰烬层下方留下。”
多语言的经济效益 - NCELA
6 其他研究发现，多语言能力对收入没有统计学显著影响。一些研究表明，多语言能力的好处在当地劳动力市场中发挥的作用不同。参见 Chiswick, BR 和 Miller, PW (2016)。“双语能力对本土出生者有益吗？”，劳动经济研究所 (IZA) 讨论文件 9791 和 Robinson-Cimpian, J. (2014) 双语和单语西班牙裔劳动力市场差异。收录于 R. Callahan 和 P. Gándara (Eds.)。双语优势：语言素养和美国劳动力市场，（第 1-27 页），英国布里斯托尔：多语言事务。
具有手语和自然语言的双语社交机器人
随着技术的进步，机器人越来越多地进入我们的社会，在教育中找到使用[1] [6]，治疗[4] [3]，娱乐[21]和其他领域。在人类互动和人类机器人互动（HRI）领域中，语音是最友好，最自然的交流方式[20]，它促进了清晰而对话的交流，而语气和情感的表现力则有助于更具吸引力的互动[2]。同时，手势是人类通讯的组成部分，当机器人可以进行基于手势的通信时，它会增强人类与机器人之间的自然性和融洽关系[24] [22]。手势提供了视觉维度，补充语音以传达信息[9]，表达情绪[8]和指导动作[10]，使机器人更像人性化和引人入胜[19]。共同创造了更直观和相关的HRI体验。然而，当聋人在场时，言语和手势可能被证明是无效的交流手段。gibson [5]说明，在一个感觉系统中遇到损害的个体通常会提高替代感官渠道作为补偿机制的熟练程度。这种现象被称为感觉补偿，这意味着耳聋的人可能表现出视觉和触觉方式的灵敏度提高。在许多国家 /地区，手语是听力损失的人的第一语言[11]。因此，在同时聋哑人或听力障碍和非聋子的情况下，可以以自然语言进行交流的机器人具有重要意义。它可以帮助弥合那些主要使用口语语言的人与依靠手语的人之间的沟通差距，使每个人都可以有效地互动并参与各种社会，教育和专业背景。本文介绍了一项初步研究，旨在在胡椒机器人的平板电脑上展示带有手语和字幕的化身，同时使胡椒能够说出带有伴随的手势的自然语言，因为机器人的自由度限制了我们直接使用它的手语言。机器人通信系统的多模式性质可确保它可以满足不同的受众群体的需求，从而适应手语用户和熟练口语的个人。
将英语歌曲应用于第二语言的儿童
摘要：本研究探讨了在儿童中使用英语歌曲作为第二语言获取（SLA）的帮助。利用案例研究方法的定性方法，本研究观察了一群通过整个歌曲学习英语的年幼儿童的反应和语言进步，以提供全面的理解。结果表明，英语歌曲显着提高了儿童的听力技巧，词汇和发音。通过一种有趣而互动的方法，歌曲可以帮助孩子在学习新语言时克服情感障碍，创造一个支持性和压力较小的学习环境。此外，歌曲中的节奏和重复有助于对新单词和短语的记忆和理解。该研究还发现，使用歌曲时，儿童更有动力，对学习英语的兴趣更大。因此，建议使用英语歌曲作为教师和语言教师支持儿童第二语言发展的有效策略。这项研究强调了在语言教学方法中创新的重要性，并支持音乐媒体作为一种对儿童语言发展的积极影响的教育工具。关键字：儿童，歌曲，第二语言获取。
MapGuide：一种从大脑活动重建连续语言的简单而有效的方法
从大脑活动中解码连续语言是一个强大而有前途的研究领域。它对于帮助有言语障碍的人通过脑信号进行交流尤为重要。该领域解决了将脑信号映射到文本的复杂任务。之前的最佳尝试以间接的方式逆向工程了这个过程：它首先学习从文本中编码大脑活动，然后通过与预测的大脑反应对齐来指导文本生成。相比之下，我们提出了一种简单而有效的方法，通过直接将文本与从大脑活动映射的预测文本嵌入进行比较来指导文本重建。综合实验表明，我们的方法明显优于目前最先进的模型，BLEU 和 METEOR 分数平均提高了 77% 和 54%。我们通过详细的消融研究和案例分析进一步验证了所提出的模块，并强调了一个关键的相关性：我们将大脑活动映射到文本嵌入越精确，文本重建结果就越好。这种洞察力可以简化从大脑活动重建语言的任务以供未来工作，强调改进大脑到文本嵌入映射技术的重要性。
密码学中编程语言的比较分析
2理论背景7 2.1加密的简短历史。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2加密算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.1不对称算法。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.2对称算法。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3研究的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.1 AES。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10 2.3.1 AES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.2 RSA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3.3 3DE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.4编程语言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.4.1 Python。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.4.2 GO。 。 。 。12 2.4.2 GO。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.5相关作品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.5.1编程语言C＃中加密技术的分析和使用。。。。。。。。。。。。。。13 2.5.2软件中加密算法的实施：对有效性的分析。。。。。。。。13 2.5.3密码学算法的调查。。。。。。。。14
数字诊断：大语言的潜力...
GPT-4，Gemini和GPT-3.5等LLM最近的迅速发展提供了医学和医疗保健方面的变革机会，尤其是在数字诊断方面。这项研究通过解释症状并确定与常见疾病非常吻合的诊断来评估每个模型的诊断能力，并证明了这些模型中的每一个如何显着提高诊断准确性和效率。通过基于医疗数据库的症状的一系列诊断提示，GPT-4从其对医疗数据的培训的深刻而完整的历史中证明了更高的诊断准确性。同时，双子座作为疾病分类中的关键工具的高精度表现，表明当医生试图做出高风险诊断时，其潜力是可靠的模型。gpt-3.5虽然先进的程度略低，但它是医疗诊断的好工具。这项研究强调了需要更多的护理和关注来研究医疗保健和临床实践的LLM，以确保任何利用LLMS的系统都促进患者隐私，并符合HIPAA依从性等健康信息隐私法，以及在复杂医疗保健环境中影响各种个人的社会后果。这项研究标志着将来的更大努力的开始，以研究向LLMS从人类偏见学习的LLM任务的各种方式，可以发掘出新的方法来在复杂的医疗环境中应用AI。
成人学习第二语言的经验
目的：这项定性研究旨在探索成年人学习第二语言所面临的动机和挑战。通过深入研究成人学习者的个人经历，该研究试图揭示促使个人追求语言学习及其在这一旅程中遇到的障碍的因素。方法和材料：该研究采用了定性研究设计，对33名开始学习第二语言的成年学习者进行了半结构化访谈。通过有目的的抽样选择参与者，以确保年龄，性别，第一语言，第二语言学习和学习环境的多样性。实现了理论饱和，以确保对成人语言学习者的经验和观点的全面覆盖。主题分析是对访谈成绩单进行的，以识别与动机和挑战有关的主题和子主题。发现：分析中出现了两个主要主题：动机和挑战。在动机下，确定了五个类别：个人成就，专业进步，文化联系，社会互动以及认知和健康益处。挑战分为七个主题：语言复杂性，时间限制，资源缺乏，心理障碍，环境因素，学习策略和社会文化挑战。每个类别都得到了几个概念的支持，对影响成人语言学习的因素提供了详细的理解。结论：该研究揭示了成人第二语言习得的动机和挑战的复杂景观。虽然动机从个人成长到专业需求，但挑战涵盖了内部心理障碍和外部环境因素。这些发现突出了对成人语言学习者的量身定制支持和资源的重要性，解决了他们的多样化动机和他们面临的多方面挑战。关键词：成人语言学习，第二语言获取，动机，挑战，定性研究，主题分析。