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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
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。从具身理论与非模态理论的原始竞争开始，这篇共识论文讨论了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
有效计算普通语言的密度-LIX
摘要。如果长度m的分数m在某些固定的签名上，则称为浓密的语言l，如果m倾向于固定的签名。我们提出了一种算法，该算法在多项式时间内计算（f m）的（f m）的累积点数量，如果常规语言L由有限的确定性自动机给出，然后还可以效率地检查L是否密度。确定（f m）的最低认可点是否大于给定的有理数数字。如果常规语言由非确定性自动机给出，请检查L是否致密。我们将这些问题作为部分可观察到的马尔可夫链的收敛问题，并将其减少为结合有理数序列的问题。
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。
自动机理论和形式语言的半群
I.引言Semigroups是抽象代数中基本代数结构的基本代数结构，在数学和计算机科学的各个领域都有重要的应用。半群是配备了关联二进制操作的集合，使其成为代数中最简单但最通用的结构之一。半群的重要性不仅限于纯数学，而是扩展到理论计算机科学，尤其是在自动机理论和正式语言中[1，2，3]。Automata理论，理论计算机科学的基础区域，研究摘要机器及其解决的问题。有限的自动机是最简单的计算模型之一，通过句法半群的概念与半群密切相关，这些概念是自动机识别的语言[4，5]。具体来说，有限自动机的状态可以解释为半群的元素，并且状态之间的过渡是由半群操作定义的。自动机和半群之间的这种相互作用为理解计算过程和语言识别提供了一个强大的框架[6，7]。在正规语言的研究中，半群在形式语言理论中的应用尤其明显，这正是有限自动机识别的语言类别。普通语言可以通过正则表达式描述，又可以将其映射到有限的自动机。每种普通语言都有相关的句法半群，这是一个封装
教室中数学语言的定量研究
这项研究提供了对美国教室中数学语言使用的首次大规模定量探索。我们的方法采用了自然语言处理技术来描述在三年内有317个教室的教师和学生在1,657个四年级和五年级的数学语言中使用数学语言的变化。学生对数学语言的接触在教训和教师之间有很大的不同。老师使用更多数学语言的学生更有可能自己使用它，并且在标准化测试中表现更好。这些发现表明，教师在学生的数学语言使用中起着重要的作用。
人工智能生成语言的人类启发法存在缺陷
人类交流越来越多地与人工智能生成的语言混合在一起。在聊天、电子邮件和社交媒体中，人工智能系统可以生成智能回复、自动完成和翻译。人工智能生成的语言通常不会被识别为人类语言，而是冒充人类语言，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究人类如何辨别最个人化和最重要的语言形式之一——自我呈现——是否由人工智能生成。在六项实验中，参与者（N = 4,600）试图检测由最先进的语言模型生成的自我呈现。在专业、酒店和约会环境中，我们发现人类无法检测人工智能生成的自我呈现。我们的研究结果表明，人类对人工智能生成语言的判断受到直觉但有缺陷的启发式方法的限制，例如将第一人称代词、自发措辞或家庭话题与人性联系起来。我们证明这些启发式方法使人类对生成语言的判断变得可预测和可操纵，从而使人工智能系统能够生成被认为比人类更人性化的语言。我们讨论了诸如 AI 口音之类的解决方案，以减少生成语言的欺骗潜力，限制对人类直觉的颠覆。
大脑信号可以揭示与人类语言的内部对齐吗？
大脑信号（例如脑电图（EEG））和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务，但是，它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中，我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究，我们引入了MTAM，MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel，以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术，例如规范相关性分析和浪费stein距离，作为转化特征的损失函数。在下游应用程序，情感分析和关系检测上，我们在两个数据集中获得了新的最新结果，即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7％，对Zuco数据集的F1得分提高了9.3％，以进行分析，而Zuco的FON得分为7.4％。此外，我们还提供了性能改进的插入：（1）特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性； （2）对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响； （3）大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。
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。
用多种语言的可预防疾病术语的快速图表
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