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使俄罗斯战略叙事有意义。拉脱维亚的年轻俄罗斯说话者的情感和接待
本文探讨了拉脱维亚讲俄罗斯的青年中俄罗斯战略叙事的接受。将媒体和传播研究，国际关系和波罗的海研究汇总在一起，从文化的角度探讨了叙事说服力及其接收。这项研究的主要数据包括12个焦点小组和13个个人后续访谈，与2021年至2022年之间的69名在里加（Riga），Daugavpils和Liepāja的俄罗斯年轻说话者进行了访谈。在战略叙事的概念框架上，与历史有关，言论自由和语言有关的叙述在俄罗斯外交政策文件，新闻发布会和人造卫星拉脱维亚媒体文本中得到了识别和分析。使用主题分析对这些叙述进行了预测和收到的媒体生态学，重点是参与者的媒体使用和对新闻的看法，作为接受叙事的社会和文化背景。使用卡罗琳·米歇尔（Carolyn Michelle）的接收模型，分析了参与者对这些叙述的感觉，并在含义的含义水平上进行了分析。通过调整米歇尔的模型，这项研究增加了影响叙事文本接受的因素。它证明了影响会增加叙事说服力的力量，促使参与者跳过含义的意义，并直接移至内含水平。这也是一支可以将读者推向中介模式并因其情感内容而变得批评文本的力量。增强或减少的影响会促进转移。现实介于两者之间。的发现表明，拉脱维亚的年轻俄罗斯说话者远非同质群体。通常，他们既不是俄罗斯战略叙事，也不是毫不因为务的心。因此，该研究项目将审查制度，“我们与他们”思考以及两极分化越来越多地接管公众话语的情况。
Mbwirabumva（“我对那些理解的人说话”）：西蒙·比金迪的三首歌曲以及卢旺达的战争和种族灭绝
������������������ � � ���������� ix � �������������������������� 1 ���������������� !��� "#$ 14 ��%��&������ �'� "'� 16 种族灭绝的历史和社会学研究 16 音乐与大规模暴行 22 音乐审查 25 Bikindi 文学作品 28 ����'�(!���)��*� �!������*��#� 33 童年 33 青春期 35 成年早期和职业生涯 36 Bikindi 名人 38 音乐和作曲方法 39 “Twasazareye” 和 Itorero Irindiro 的成立 40 经济崩溃、多党制、内战和种族灭绝 41 个人印象 44 �� !�#�)��$ 46 冲突后地区的研究伦理 51 �����( "�)��(('���!56 现场文本 57 多声部民族志 60 解释现象学 62 个人民族志 63 �!�( �'��'����+� ��� 64 ��������,���������������������������������������������������� ��������-����� 66 � � ����'�)��'�.�&�'*�����&��#�����/ �'$� 68 �!�������� ��'� 71 胡图族和图西族的起源 72 �!���0��$����$������'�!��)��'� 74 鲁甘祖·恩多里和阿巴尼吉尼亚王朝 74 庇护人=客户系统的开始 76 君主制的扩张和复杂性 77
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
脑电图和瞳孔测量证据
与单一连续说话者相比，不连续、混合说话者的语音处理效率较低，但人们对处理说话者变异性的神经机制知之甚少。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 和瞳孔测量法测量了听众在执行延迟回忆数字广度任务时对说话者变异性的心理生理反应。听众听到并回忆了七位数字序列，其中既有说话者不连续性（单个说话者数字与混合说话者数字），也有时间不连续性（0 毫秒与 500 毫秒数字间隔）。说话者不连续性降低了序列回忆准确性。说话者和时间不连续性都会引发类似 P3a 的神经诱发反应，而快速处理混合说话者的语音会导致相位瞳孔扩张增加。此外，混合说话者的语音在工作记忆维持期间产生的 alpha 振荡功率较低，但在语音编码期间不会产生。总体而言，这些结果与听觉注意力和流式框架一致，其中说话者的不连续性会导致不自愿的、刺激驱动的注意力重新定位到新的语音源，从而导致通常与说话者多变性相关的处理干扰。
《吉米》中话轮转换策略的分析
本研究旨在找出吉米·法伦今夜秀访谈中轮流说话策略的类型、这些策略的使用方式以及嘉宾和主持人最常使用的策略。数据取自吉米·法伦今夜秀的五个 Youtube 视频，并根据斯滕斯特罗姆的轮流说话策略理论进行分析。研究结果表明，嘉宾和主持人在访谈中有效地运用了斯滕斯特罗姆提出的所有轮流说话策略类别：轮流说话策略、保持轮流说话策略和让步轮流说话策略。使用这些策略的目的是为了打断说话者以安排谈话的时间和内容、向说话者解释或询问一些重要的事情、保持轮流说话并继续说话、鼓励听众做出回应以及向听众发出轮流说话并开始说话的信号。本研究还发现，数据中最常用的策略是轮流说话策略，这与斯滕斯特罗姆 (1994) 提出的理论一致。
A.A. 2024/2025 2025年1月8日的截止日期为12:00 Art。 口头2和评估 说话3
A.A. 2024/2025截止日期2025年1月8日，12:00艺术。 1 - Institution a competition notice is established for the selection of 24 students of the master's degree course in quantitative finance of the Department of Statistical Sciences of Bologna for participation in the following intensive program (IP): Advanced Topics in Artificial Intelligence in Finance (Alma Mater Studiorum University of Bologna) Advanced Topics in Risk Management (University of Economics in Economics in Katowice) Advanced Topics in Bank Risk Management (Alexandru Ioan库萨大学的库萨大学资产管理高级主题（应用科学大学BFI Vienna）课程将在上述从2025年3月17日至28日指出的相应位置并行举行，其中包括前面课程，实际练习进行了30小时的实际练习。 工业合作伙伴将根据所涵盖的主题（将在一个小组中分析和解决）提交实用案例的学生（案例研究）。 该课程将允许参与者与合作伙伴大学的国际学生以及工业界的指数合作。 所有参与者将获得参与证书，如果最终评估的积极成果，则来自6个学分“金融中人工互联的高级主题”或“风险管理中的高级主题”或“银行风险管理中的高级主题”或“资产管理中的高级主题”的活动将得到认可。 艺术。 2-奖学金萨拉诺（Sarano）向那些将被选为国外IP的人分配了6个奖学金，以部分覆盖与旅行和学习有关的费用。A.A. 2024/2025截止日期2025年1月8日，12:00艺术。1 - Institution a competition notice is established for the selection of 24 students of the master's degree course in quantitative finance of the Department of Statistical Sciences of Bologna for participation in the following intensive program (IP): Advanced Topics in Artificial Intelligence in Finance (Alma Mater Studiorum University of Bologna) Advanced Topics in Risk Management (University of Economics in Economics in Katowice) Advanced Topics in Bank Risk Management (Alexandru Ioan库萨大学的库萨大学资产管理高级主题（应用科学大学BFI Vienna）课程将在上述从2025年3月17日至28日指出的相应位置并行举行，其中包括前面课程，实际练习进行了30小时的实际练习。 工业合作伙伴将根据所涵盖的主题（将在一个小组中分析和解决）提交实用案例的学生（案例研究）。 该课程将允许参与者与合作伙伴大学的国际学生以及工业界的指数合作。 所有参与者将获得参与证书，如果最终评估的积极成果，则来自6个学分“金融中人工互联的高级主题”或“风险管理中的高级主题”或“银行风险管理中的高级主题”或“资产管理中的高级主题”的活动将得到认可。 艺术。 2-奖学金萨拉诺（Sarano）向那些将被选为国外IP的人分配了6个奖学金，以部分覆盖与旅行和学习有关的费用。1 - Institution a competition notice is established for the selection of 24 students of the master's degree course in quantitative finance of the Department of Statistical Sciences of Bologna for participation in the following intensive program (IP): Advanced Topics in Artificial Intelligence in Finance (Alma Mater Studiorum University of Bologna) Advanced Topics in Risk Management (University of Economics in Economics in Katowice) Advanced Topics in Bank Risk Management (Alexandru Ioan库萨大学的库萨大学资产管理高级主题（应用科学大学BFI Vienna）课程将在上述从2025年3月17日至28日指出的相应位置并行举行，其中包括前面课程，实际练习进行了30小时的实际练习。工业合作伙伴将根据所涵盖的主题（将在一个小组中分析和解决）提交实用案例的学生（案例研究）。该课程将允许参与者与合作伙伴大学的国际学生以及工业界的指数合作。所有参与者将获得参与证书，如果最终评估的积极成果，则来自6个学分“金融中人工互联的高级主题”或“风险管理中的高级主题”或“银行风险管理中的高级主题”或“资产管理中的高级主题”的活动将得到认可。艺术。2-奖学金萨拉诺（Sarano）向那些将被选为国外IP的人分配了6个奖学金，以部分覆盖与旅行和学习有关的费用。每个奖学金的金额等于300欧元，包括该机构要支付的费用。
在说话和聆听过程中，额颞区域的连接性在句法结构构建中的作用
已发现，句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中，会使用相同的区域，但根据模态的不同，它们的激活强度会有所不同。在本研究中，我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强，并且在生成过程中上调，可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低，并且仅在成分较大时才增强，这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此，这些结果表明，额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调，为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
常见问题解答优化COVID-19疫苗制备和安全性 疫苗的最后一英里制造 最大程度地减少稳定性研究对基因治疗批次产率的影响。 说话者传记 扩大非洲生产疫苗的能力 说话者传记
仅建议在患者满足年龄和体重要求的情况下，在注射器中提取剂量后，只建议更换针。在针头明显弯曲并阻止适当的IM给药的危急情况下，应更换针。撤回适当的体积后，将针从小瓶中取出，向后拉动柱塞，直到注射器中有一些空气，取下针并插入新针，然后慢慢将柱塞向后推回去以填充死亡空间。这不是一般应该在疫苗给药之前替换针的步骤。对于练习设置来说，主要使用相同的针头进行疫苗提取和给药至关重要，除非患者满足CDC的年龄和体重要求。4
国际诉讼大学Tulungagung 2024人工智能在克服挑战中的作用在学习英语说话技能
摘要：人工智能（AI）正在重塑语言教育，尤其是在提高英语技能方面。本研究调查了AI驱动的工具，例如Duolingo，Elsa讲话和CHATGPT如何帮助学习者克服常见的挑战，包括发音困难，缺乏说话机会和低信心。使用混合方法方法，通过调查和对用户和教育者的访谈收集数据。调查结果表明，在非判断环境中，AI提供了个性化的反馈，实时发音校正和模拟的对话实践。这些功能增强了学习者的流利性和信心，同时也打破了时间和可访问性的障碍。例如，语音识别技术使学习者可以练习并立即获得反馈，从而促进自进度的改进。尽管有这些优势，但该研究突出了局限性。AI缺乏情商，文化意识以及人类教师提供的细微理解。此外，AI反馈有时可能是不准确或过于简单的，强调了将AI与传统教学方法相结合的重要性。这项研究得出的结论是，尽管AI是语言学习的强大补充资源，但它不能完全取代人类的讲师。为了最大程度地发挥其潜力，开发人员应专注于增强AI系统的上下文理解和文化相关性。这项研究有助于对技术增强的学习的日益探索，并演示AI如何支持多样化的学习者掌握英语说话技能。
研究长期和短期的演讲者验证
摘要 - 说话者验证系统的性能可能会受到时域变化的不利影响。然而，由于没有适当的数据集，对时变的说话者的验证进行了有限的研究。本文旨在调查长期和短期时间变化在说话者验证中的影响，并提出解决这些影响的解决方案。对于长期说话者的验证（即跨年龄的说话者验证），我们引入了一种年龄段的对抗性学习方法，通过从voxceleb数据集中通过最小年龄信息来学习年龄不变的说话者的代表。对于短期演讲者的验证，我们收集了Smiip-pimevarying（SMIIP-TV）数据集，该数据集包括每天在连续90天的373位扬声器和其他相关元信息的录音中。使用此数据集，我们分析了说话者嵌入的时间变化，并提出了一种新颖但现实的时代的说话者的验证任务，称为增量序列 - 扬声器对扬声器的验证。此任务涉及注册音频和一系列测试音频之间的持续互动，目的是随着时间的推移提高性能。我们介绍了模板更新方法，以应对时间来应对负面影响，然后将模板更新处理作为马尔可夫决策过程，并提出基于深度强化学习（DRL）的模板更新方法。DRL的策略网络被视为确定是否以及应更新模板的代理。总而言之，本文释放了我们收集的数据库，研究了长期和短期时间变化的场景，并将洞察力和解决方案分解为随着时变的说话者的验证。