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文本域最新娱乐体验_文本域怎么设置(2024年12月深度解析)

内容来源：兔耳朵在线影院所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

文本域

如何高效利用听力材料提升口语能力即将加入MQ ELC语言班的小伙伴们，很多人都会遇到上课听不懂老师讲课的问题。那么，如何高效利用听力材料来提升我们的听力水平和口语能力呢？ 𐟓– 推荐的听力材料 1⃣ 音频应用：Audible/BBC Learning English - 6 minute English 2⃣ 视频网站：TED PS：BBC 6 minute English被誉为最实用、最新的英文材料，内容涵盖不同等级，适合不同水平的学生。而TED则以专业领域的演讲著称，可以帮助大家积累雅思写作和口语素材。 𐟓– 如何高效使用听力材料，提升口语和听力水平 𐟎“ 精听+口语五步法 1⃣ 先听音频，不看文本，记下没听懂的地方 2⃣ 重复听，不懂的地方可以多次回放 3⃣ 阅读文本，记下生词和新短语 4⃣ 边听音频，边跟读字幕，同步练习口语 5⃣ 只听音频，不看文本，尝试无字幕跟读 𐟎“ 日常泛听练习 • 切换不同场景，练习泛听，尝试影子跟读 • 利用碎片化时间，比如坐车、洗漱、吃饭的时间，练习泛听磨耳朵 𐟓 如果大家有任何英语学习上的问题，欢迎随时交流！希望大家都能顺利留学！𐟘˜𐟘˜𐟘˜

金泽古镇桥庙空间重塑：从历史到现代 𐟌‰作品名称：桥庙新百景——金泽古镇历史文化街区滨水空间景观规划设计 𐟏†获奖情况：2021年广联达之星第三届上海市大学生建筑设计竞赛佳作奖；2021届上海交通大学优异学士学位论文 𐟎“学历背景：本科四年级 𐟓œ设计背景：金泽古镇位于上海青浦区西南部，是环淀山湖众多古镇之一，自宋初建镇以来，享有“江南第一桥乡”的美誉。然而，上世纪大量寺庙的拆毁导致古镇桥庙空间关系解体，节事活动减少，历史文脉断裂。在旅游开发中，如何平衡历史文脉的延续与旅游开发需求，避免“千镇一面”，成为开发的难点。 𐟒ᨮ𞨮᧭–略：基于游客感知，运用网络文本分析法，准确获取游客对古镇空间、活动与情感的认知及需求。结合古镇桥庙文化，进行针对性的旅游策划及空间规划设计，保护既有历史文化空间和地域特色，同时打造符合游客需求的旅游目的地。 𐟓ˆ设计目标：提出空间设计、活动引入、情感处理三大设计策略，从空间连接、活动重塑、情感延续三个层面重新构建起金泽古镇的桥庙空间格局。旨在将金泽古镇历史融合于现代的语境，展现桥庙文化特色，形成新时代下的桥庙新百景。 𐟒᦯•业设计+竞赛项目，对于设计保持思考是最重要的！

大V解读国产芯片现状目前国产芯片产业发展态势良好，但也面临一些挑战。在核心技术方面，我国在机器学习、深度学习等 AI 相关技术上的研发与应用不断深入，国内企业在半导体领域的创新步伐加快，如华为、阿里巴巴和中兴等公司在自研芯片方面已取得显著成果，从传统芯片到新型的 AI 芯片，逐步实现了从跟跑到并跑的转变，在处理速度、能耗效率上达到国际先进水平，并具备良好的可扩展性。国产芯片的应用场景也在不断扩展，为 AI 绘画、文本生成等领域提供了重要支持。例如基于生成对抗网络（GAN）技术的 AI 绘画工具，以及文本生成领域中的大型语言模型等，都依赖于强大的算力和优良的芯片架构。然而，国产芯片产业也存在一些问题。比如在车载芯片领域，根据相关数据，国内市场上大约90%的车载芯片依赖进口，国产芯片仅占10%，且这10%中的很多产品只能满足低端需求，在关键领域仍面临巨大的技术瓶颈和对进口的依赖。不过，在功率半导体方面，中国的自给率有所提升，国产化比例达到了15%。尽管汽车芯片的对外依存度依然较高，比如目前仍达95%，但这也意味着国产替代的潜力巨大。为解决芯片依赖问题，国家对半导体产业大力支持，四大行业协会联合发声，呼吁采购国产芯片，力求在关键技术上实现自给自足，这将推动通信和汽车行业模拟芯片的国产化进程。总体而言，国产芯片产业在技术进步、应用拓展等方面取得了一定成绩，但在某些领域仍需进一步突破和发展，以提高自给率和市场竞争力。同时，国际形势和技术变革也给国产芯片产业带来了机遇与挑战，需要持续投入研发、加强创新，以应对不断变化的市场需求和竞争环境。以上内容仅为基于部分报道和数据的综合解读，国产芯片现状较为复杂，涉及多个领域和层面，且处于不断发展变化中。如需了解更详细准确的信息，建议参考专业的行业报告和相关研究。#芯片# #半导体# #国产芯片#

留学生必备7款翻译和文献神器大家好！今天给大家推荐一些留学生必备的app，助你轻松应对学习和生活。翻译类app推荐 𐟌 Google Translate 功能：提供多种语言的实时翻译，包括文本、语音和图像识别翻译。还支持离线翻译。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ DeepL Translator 功能：提供高质量的机器翻译服务，尤其在欧洲语言之间表现出色。支持文本和网页翻译。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ Papago (by Naver) 功能：提供英语、韩语、中文等多语言的翻译服务，还支持实时对话模式。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 文献管理类app推荐 𐟓š EndNote 功能：管理和引用文献、创建参考文献列表，支持多种引文样式。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ Mendeley 功能：文献管理、引用、协作和文献阅读工具，支持跨平台使用。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ Zotero 功能：文献管理、引用、生成参考文献，支持插件用于浏览器和文字处理软件。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 学术搜索类app推荐 𐟔 Google Scholar 功能：搜索学术文献、期刊论文和学术出版物，提供学术引用和相关文章推荐。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ JSTOR 功能：提供学术期刊、书籍和原始研究材料的访问，覆盖多个学科领域。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ Scopus 功能：提供跨学科的文献检索和引文分析工具，帮助留学生追踪学术趋势。推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这些app都是留学生们的好帮手，无论是翻译还是文献管理，都能让你在学习上更加得心应手。希望这些推荐对大家有所帮助！

Apple笔二代，为何难卖？最近真是搞不懂了，那些在二手市场上花200多买有保修的，300多买未拆封的Apple Pencil，你们就不怕买到假货吗？ Apple Pencil二代具有多项功能：轻点两下切换工具：可以在当前工具和橡皮擦之间轻松切换。显示调色盘和墨水属性：让你随时调整颜色和墨水浓度。关闭功能：需要的时候再打开。中文和英语随手写：在任何文本区域都可以手写并转换为文本。触控笔手势：轻扫左侧角落截屏，轻扫右侧角落返回主屏幕。还有这些设置：蓝牙设置：确保你的设备连接正常。我的设备：显示已连接的Apple Pencil。未连接设备：显示未连接的Apple Pencil。希望有识之士能珍惜这样的好货，别再错过了！

五大论文写作神器，提升效率必备！ 𐟓š 论文写作是一项需要技巧和耐心的任务，但有了这些神器，你的写作过程将变得更加高效和顺畅。 1️⃣ Triivi：这个强大的英文联想输入法不仅具备单词和词组的自动完成功能，还能智能学习，提供专业词库支持。无论是学术写作还是日常沟通，它都能帮你快速补齐词汇，甚至还能翻译专业领域的词汇。 2️⃣ CopyTranslator：这个一键翻译工具不仅能翻译PDF文献，还针对中英语系PDF的换行和句尾进行了优化，解决了乱码问题，让翻译结果更符合阅读习惯。 3️⃣ Grammarly：这个英语语法改错工具不仅能检测潜在的语法、拼写、标点符号和单词选择错误，还能自动检测写作风格错误。它是你英语写作的得力助手。 4️⃣ 1Checker：这款本土化的英语文本纠错和润色软件，提供了拼写、语法、样式和句子不完整的检查功能。无论是在线版本还是Windows和Mac客户端，甚至是Word插件，都能帮助你优化文本。 5️⃣ 论文降重助手：这个免费且无限次使用的软件，能帮你标红重复的句子，让你有针对性地进行修改，轻松降低论文重复率。这些工具不仅提升了写作效率，还能帮助你避免常见的写作错误，让你的论文更加专业和出色。快来试试吧！

快讯：中国电信年度最大会议召开！究竟讲了什么？ 12月3日，中国电信2024数字生态大会在广州正式开幕。作为中国电信每年规格最高、规模最大的盛会，柯瑞文董事长与集团一众高层，多位世界500强企业、国内外名企董事长、CEO齐聚广州。那么，这样一场会议，中国电信发布了哪些重磅创新成果和战略？通过公开信息，我们将中国电信近几天一系列“大招”做了梳理，让大家可以更加直观观察这家全球通信巨头。一、首个央企自研视频生成大模型发布首届“TeleAI 开发者大会”上，中国电信推出了首个央企全自研视频生成大模型，该模型通过创新的VAST技术，能够实现从文本到视频的精准生成，覆盖短剧及影视制作全流程，显著提升效率并降低成本，在权威评测榜单中排名第一。二、视觉大模型及一体化平台升级中国电信发布了基于知识的视图万物布控视觉大模型TeleSearch 2.0，实现了动态知识挂载和行业事件认知，打破了模态间信息孤岛。同时，构建了视觉大模型产用一体化平台，支持0训练数据直接推理和小样本训练，降低了算法应用门槛。三、“低空智能网联实验室”揭牌大会期间，中国电信举办了低空经济生态合作论坛，发布了低空信息基础设施能力体系，并揭牌“低空智能网联实验室”。中国电信通过构建低空通信网、感知网和算力网，为低空经济提供坚实基础设施，推动产业链深度融合。四、中国2024年度重大投资项目发布在资本生态合作论坛上，中国电信发布了2024年度重大投资项目，包括国盾量子、荣耀等7个项目，投资金额超30亿元。中国电信表示将继续加大产业投资力度，推进专业公司股权多元化改革，完善产投协同体系，以资本为纽带构建开放协同新生态。五、AI+云网生态合作专题论坛中国电信在AI+云网生态合作论坛上，发布了昆仑生态开发者平台2.0和基于网络大模型的启明平台，推动AI与网络技术的融合创新。中国电信倡议推进关键核心技术攻关，提升云网运营自智水平，强化昆仑生态联盟合作，共筑云网合作繁荣生态。六、北斗短报文终端伙伴合作计划启动中国电信正式启动北斗短报文终端伙伴合作计划，旨在推动北斗短报文业务创新应用和产业发展。该计划将利用北斗卫星导航系统特有的短报文能力，开发建设新一代北斗短报文融合通信平台，实现无信号覆盖区域的通信服务。七、中国电信发布美好家品牌在数字生活创新应用合作论坛上，中国电信发布了美好家品牌及系列新产品，包括家庭智脑、AI视频锁等创新成果。同时，发布了350亿参数的家庭垂类大语言模型“星辰ⷥ𚭥䧦补ž‹”，并启动了美好家机器人生态共建计划，推动机器人技术在家庭场景的应用。八、天翼视联十大科技成果及创新应用发布天翼视联在大会上发布了十大科技成果和十大创新应用，展示了其在城市视联网、行业视联网、视图大数据等方面的全方位升级。天翼视联与生态合作伙伴共同推动视联网生态体系的繁荣发展，助力千行百业数字化转型。九、2025终端技术发展策略及创新实验室启动中国电信发布了2025终端技术发展策略，聚焦AI、5G和卫星三个方面提出七项重点技术攻关需求。同时，启动了5G增强通话SDK开源及5G新通信创新实验室合作招募计划，推动终端技术创新与产业发展。十、翼支付多项成果和品牌发布在2024数字科技生态大会上，翼支付发布了多项重要内容。国资委共链服务平台2.0升级，翼支付接入多家支付机构，连接超1.2亿商户。央企支付品牌“翼企智付”亮相，提供支付+赋能综合解决方案。同时，启动“权益商城共赢计划”，打造“支付一座城”品牌，覆盖多重消费场景。翼支付还展示了移动支付定制化解决方案，推动国家支付基础设施建设。

#大模型日报# ai前沿动态【上下文化文本嵌入】链接：论文概述：本文旨在解决现有神经检索模型在处理特定领域和域外数据时上下文信息不足的问题，提出了一种上下文文档嵌入 (CDE) 方法，以提高检索模型的性能和泛化能力。本文的创新在于提出了两种互补的创新方法来实现上下文文档嵌入：一种是基于文档邻居的对抗性对比学习方法，另一种是显式编码邻居信息的上下文架构。这两种方法共同克服了现有双编码器模型在处理上下文信息方面的不足。

IPA揭秘：探生活经历在前几篇笔记中，我们介绍了定性研究中一些常用的数据分析方法，比如主题分析、内容分析和批判性话语分析。今天，我们来聊聊解释性现象学分析（Interpretative Phenomenological Analysis，IPA）。什么是解释性现象学分析（IPA）？ IPA最初源于心理学研究，它强调人们对现实的感知差异，并试图解释人们如何描述自己的生活经历。简单来说，IPA关注的是个人如何理解世界和自己经历的事情。现象学和解释学的理论基础 𐟌 现象学（Phenomenology）是IPA的一个重要理论基础。它强调理解个人如何体验世界和自己的经历。解释学（Hermeneutics）则是另一个关键理论方向，它强调解释文本的理论和实践，考虑语境、语言、文化和解释者自己的观点。解释学承认解释的主观性，也就是说，研究人员在探索个人生活经历的细节时，也承认自己的经历和偏见可能会影响对数据的解释。 IPA与其他数据分析方法的区别 𐟎IPA与其他数据分析方法的一个重要区别在于，它不关注日常的普遍生活经验，而是关注人的特定、特殊的生活经历及其相关的情感态度和看法。它探索这些经历、情感和看法背后的意义。 IPA的应用领域 𐟏尟능🃧†学：探索一系列心理现象，例如应对慢性疾病、创伤经历以及残疾对身份的影响。社会学：探索个人如何构建其社会身份，以及这些身份是如何由更广泛的文化和社会背景塑造的。医疗保健：探索患者和医疗保健专业人员的体验，特别注重了解个人如何理解疾病和医疗保健互动。 IPA关注的经验 𐟌Ÿ 生活发生重大变化，例如成为父母或搬到新的国家。与健康相关的经历，例如接受医疗诊断或患有慢性病。心理健康问题，例如患有抑郁症或从精神病中恢复。情感体验，例如惊奇或愤怒的感觉。专业经验，例如成为治疗师或医护人员。身份问题，例如作为音乐家或无家可归。图2展示了一些使用IPA的研究案例。下一篇笔记，我们将介绍IPA的具体步骤。敬请期待！

ACT-SQL：LLMs新突破！大型语言模型（LLMs）在各个领域和任务中展现了强大的能力。然而，在文本到SQL的任务中，提示设计是一个关键问题。我们提出了一种名为ACT-SQL的方法，旨在通过自动生成思维链（CoT）实例来改进LLMs的推理能力。ACT-SQL利用LLMs的API进行一次调用，生成自动CoT实例，从而节省了手动标注的成本。我们的方法不仅适用于单轮文本到SQL任务，还扩展到了多轮任务中。实验结果表明，ACT-SQL在Spider开发集上实现了SOTA性能，证明了LLMs的性能可以通过我们的方法得到显著提升。此外，我们还研究了如何将LLMs作为可扩展的评判者（JudgeLM）进行微调，以在开放式基准中高效评估LLMs。我们首先提出了一个全面、大规模、高质量的数据集，其中包含任务种子、LLMs生成的答案以及GPT-4生成的评判结果。我们训练了不同规模的JudgeLM，包括7B、13B和33B个参数，并对其能力和行为进行了系统分析。在微调过程中，我们发现了将LLM作为评判者时的关键偏差，包括位置偏差、知识偏差和格式偏差。为了解决这些问题，JudgeLM引入了一系列技术，如交换增强、参考支持和参考丢弃，显著提升了评判者的性能。 JudgeLM在现有的PandaLM基准和我们提出的新基准上取得了最先进的评判者性能。它不仅效率高，仅需3分钟即可使用8个A100 GPU对5K个样本进行评判，而且与教师评判者达成了高度一致，协议超过了90%。JudgeLM还展示了作为单一答案、多模态模型、多个答案和多轮对话评判者的扩展能力。

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