Недорогие Университеты в Xiaoying — Справочник — Список — Руководство — университеты — Недорогие — Другие города цзилинь шэн — Цзилинь шэн — Китай

Является ли ваша школа присутствует в наших записях? Заметили ли вы какие-либо ошибки в информации? Пожалуйста, свяжитесь с Universitiesintheworld, чтобы данные, скорректированные с целью обеспечения будущих студентов с правильной информацией и повысить шансы вашей школы должны быть выбраны из всех Недорогие Университеты в Xiaoying перечислены на этом сайте.

Много раз критерии, что будущие студенты используют, чтобы выбрать университет в Xiaoying не учитываются ими, когда речь идет о предоставлении информации. Студенты посещают сайты различных центров и бесчисленное количество раз, они не находят ответы на вопросы, которые они имеют. Если вы считаете, что ваш университет является лучшим выбором, они могли бы сделать и еще не зарегистрирован в данном руководстве, публиковать свои данные и помочь им решить,.

Если вы уже знаете , что вы хотите учиться , но вы до сих пор не знаю , где, Universitiesintheworld ставит в вашем распоряжении список Недорогие Университеты в Xiaoying со всей информацией о каждом центре и его точное местонахождение в мире, который можно просмотреть с карта, которая находится ниже. Это нормально, что сейчас вы чувствуете себя немного потерянным и страх, так как это момент имеет жизненно важное значение и актуальность в вашей жизни. Тем не менее, самое лучшее, что вы можете сделать, это тщательно изучить информацию о центре, где вы планируете начать свою карьеру и убедитесь, что вы сделать лучший выбор университетов в Xiaoying.

Если вы находитесь в трудный момент принятия решения , где жить и выполнять свои университетские занятия вы должны знать , что в дополнении к поиску Недорогие Университеты в Xiaoying, это не достаточно , чтобы знать больше общие данные о Xiaoying. С населением 0, он может предложить вам именно то, что вы искали из новое место, чтобы жить. Но прежде чем вы должны выбрать в какой именно университет вы хотите, чтобы начать свои исследования, и для этого вы должны взвесить все, с учетом особенностей каждого из них по отдельности.

Синтаксический анализ строк в кавычках, имеющих вложенные Escape-последовательности в jsoncpp

Экранирующие Разделители

Причина экранирования кавычек с помощью \ заключается в том, чтобы позволить синтаксическому анализатору различать кавычки, которые должны быть символом внутри строки в кавычках, и разделительные кавычки, которые должны закрывать строку.

Как вы знаете, в языке C++ двойные кавычки " используются для разграничения символьных строк. Но если вы хотите создать строку, содержащую двойную кавычку ", то \ используется в качестве экранирующего символа, поэтому синтаксический анализатор C++ знает, что следующий символ должен интерпретироваться как символ, а не как закрывающий разделитель:

const std::string double_quote = """;     // WRONG!

const std::string double_quote = "\"";    // good

С Двумя Парсерами

В вашем коде задействованы два парсера: парсер C++, который является частью компилятора C++, который будет компилировать этот код, и парсер JSON, который является частью библиотеки jsoncpp. Синтаксический анализатор C++ интерпретирует этот код во время компиляции, в то время как синтаксический анализатор jsoncpp интерпретирует строки во время выполнения.

Как и C++, JSON также использует двойные кавычки " для разграничения строк. Простой документ JSON, как видно из парсера jsoncpp, выглядит примерно так:

{"name":"Xiaoying"}

Чтобы заключить этот документ JSON в строку C++, двойные кавычки " в документе JSON должны быть экранированы с помощью \ следующим образом:

const std::string json_name = "{\"name\":\"Xiaoying\"}";    // good

Это говорит C++ создать строку с содержимым {"name":"Xiaoying"} .

Вложенных разделителей

Все начинает усложняться, когда сам документ JSON содержит разделители, которые также должны быть экранированы. Как и C++, JSON также использует обратную косую черту \ в качестве побега. Теперь возникает вопрос, как отличить обратную косую черту \ , предназначенную как побег для парсера jsoncpp, от обратной косой черты \ , предназначенной как побег для парсера C++? Способ сделать это-использовать двойную последовательность обратной косой черты \\ , которая переводится синтаксическим анализатором C++ в один символ обратной косой черты '\' внутри строки. Эта единственная обратная косая черта, передаваемая синтаксическому анализатору jsoncpp во время выполнения, будет интерпретироваться как escape-символ.

Дело осложняется еще и тем, что правила использования обратной косой черты в JSON отличаются от правил для C++. В частности, в C++ одинарные кавычки ' могут быть экранированы обратной косой чертой (как в \'), но это не является законным шаблоном в JSON.

Вот объяснение для каждого из пяти представленных вами случаев:

1. json_str1

В C заявление++

const std::string json_str1 = "{\"name\":\"Say \\\"Hello\\\"!\"}";

создает документ JSON, который выглядит следующим образом

{"name":"Say \"Hello\"!"}

Когда синтаксический анализатор jsoncpp увидит это, он будет знать по обратным косым чертам, что "Say \"Hello\"!" означает, что это строка, содержащая Say "Hello"!

2. json_str2

Заявление C++

const std::string json_str2 = "{\"name\":\"Say \"Hello\"!\"}";

создает документ JSON, который выглядит следующим образом

{"name":"Say "Hello"!"}

Поскольку кавычки вокруг "Hello" не экранированы, синтаксический анализатор jsoncpp завершится неудачей.

3. json_str3

Заявление C++

const std::string json_str3 = "{\"name\":\"Say \\\'hi\\\'!\"}";

создает документ JSON, который выглядит следующим образом

{"name":"Say \'hi\'!"}

Поскольку шаблон \' не распознается в JSON, это приведет к сбою в синтаксическом анализаторе jsoncpp.

4. json_str4

В C заявление++

const std::string json_str4 = "{\"name\":\"Say \'hi\'!\"}";

создает документ JSON, который выглядит следующим образом

{"name":"Say 'hi'!"}

Это связано с тем, что синтаксический анализатор C++ интерпретировал последовательность \' как один символ ' .

5. json_str5

В C заявление++

const std::string json_str5 = "{\"name\":\"Say 'hi'!\"}";

создает документ JSON, который выглядит следующим образом

{"name":"Say 'hi'!"}

См. также

Для правил escape-последовательности C++: http:/ / en.cppreference.com/w/cpp / language/escape

Для правил escape-последовательности JSON: http:/ / www.json.org/

115-я Кантонская ярмарка: в центре роста покупательской способности — развивающиеся рынки — Пресс-релизы

ГУАНЧЖОУ (GUANGZHOU), Китай, 25 апреля 2014 г. /PRNewswire/ — Первый этап 115-ой Кантонской ярмарки открылся на высокой ноте — количество зарубежных покупателей возросло на 10%. Число европейских посетителей выставки сократилось, но при этом наблюдается значительное увеличение количества гостей из Африки и Азии – азиатские покупатели составляют 50% всех иностранных предпринимателей, посещающих выставку. Общее количество экспонентов составило 24 581, что на 64 больше, чем в прошлом году.

Ярмарка приобретает все большее значение для покупателей из Африки: рост числа посетителей и размещаемых заказов стимулируется стабилизацией политической ситуации. По отзывам экспонентов, в первый день работы выставки было размещено гораздо больше заказов, чем на весенней сессии в 2013 году. Особенно отчетливый рост ощущался в секторе строительных материалов и электроники. Один из южноафриканских покупателей уже завершил переговоры с поставщиком и заключил договор поставки металлоизделий на сумму 2 млн. долл. США.

«Для покупателей и производителей Кантонская ярмарка – это место встречи со старыми друзьями», — отметила Ян Цзюнь (Yang Jun), генеральный директор Hefei Rongshida Sanyo Electric Co., Ltd. Ее компания получила заказы на общую сумму 300 млн. юаней КНР.

Предприниматель Мохамед (Mohamyed) из Судана так прокомментировал свой визит: «Я приезжаю сюда уже пятый год. Китайские товары отличаются низкой ценой при гарантированно высоком качестве и пользуются хорошим спросом в Судане». Нигерийский коммерсант Крис (Chris) добавил: «Это мой второй визит на ярмарку в поисках аксессуаров для ТВ и бытовой техники».

С каждым годом все больше африканских участников выставки находят, что Кантонская ярмарка открывает перед ними новые коммерческие возможности. Далия Саад (Dalia Saad), вице-президент по вопросам экспорта египетской компании Unionaire, специализирующейся на производстве кухонной посуды и утвари, отметила: «Эта выставка представляет собой крупнейшую международную платформу. Здесь мы ведем дела со всем миром».

Пакистанский предприниматель Муззафар (Muzzafar) импортирует одежду, шлемы и перчатки для велоспорта. По его словам:  «Производственный потенциал Пакистана очень слаб. Это обусловлено неразвитой инфраструктурой, перебоями с подачей электроэнергии и высокими ценами на топливо. Эта выставка – крупнейшее в мире мероприятие такого рода».

Пресс-секретарь Кантонской ярмарки Лю Цзяньцзюнь (Liu Jianjun) заявил: «Количество африканских покупателей, посещающих выставку, неуклонно растет. На сегодняшний день они уже занимают важное место. По нашим расчетам, число зарубежных посетителей этой сессии ярмарки составит около 200 000, как и на 113-й Ярмарке». Г-н Лю добавил: «Весенняя сессия удачно совпадает с пиком покупательского сезона в Африке».

Организаторы Кантонской ярмарки представили несколько новых инициатив, направленных на привлечение покупателей. Среди самых значимых — сотрудничество с авиакомпанией China Southern Airlines для снижения стоимости авиаперелетов для австралийских посетителей выставки, а также стимулирование привлечения новых покупателей экспонентами. Сотрудничество с торгово-промышленными палатами иностранных государств в сфере медийного обмена также дает плодотворные результаты.

Организаторы выставки с нетерпением ждут возможности приветствовать новых покупателей и экспонентов на втором и третьем этапах Ярмарки в период с 23 апреля по 5 мая этого года.

Для получения более подробной информации посетите: www.cantonfair. org.cn

Контакты:

Ву Сяоин (Wu Xiaoying)

Тел.: +86-20-8913-8628

[email protected]

о дистанционном обучении

Большое спасибо учителям которые проделывают такую сложную работу.  Я бы не хотела, чтобы мои дети учились так постоянно. Живое общение не только с учителем, но и с одноклассниками важно для формирования личности.»

Прогресс не стоит на месте, с каждым днем появляются новые технологии для облегчения жизни человека. Причем захватываются все сферы – и образование в том числе.

Для нас дистанционное обучение – это новинка, которая имеет свои положительные и отрицательные стороны.

Преимущество такого обучения заключается, на мой взгляд, в том, что школьник в любой момент может заниматься своим образованием. Ребенок не привязан к временным рамкам и может уже сам распределять свое время.

В нашей школе данный вид обучения организован замечательно.

В любое время мой сын имеет доступ к изучаемым материалам. Корректно подобраны ссылки к изучаемым предметам. Преподаватели нашей школы всегда остаются на связи с детьми посредством всевозможных технических устройств, таких как телефон и компьютер, с помощью программ «Skype», «WhatsApp», помогая детям в случае возникновения вопросов, связанных с изучением новых тем и материалов. Всегда своевременно проверяют домашние задания. И детей такой подход дисциплинирует.

Но есть и не очень хорошие моменты. Очень сложно таким образом изучать точные науки. Не хватает подробных объяснений учителя. Приходится много времени терять для подробного и тщательного изучения нового материала.

Плохо детям и без «живого» общения. Ведь это так же является немаловажной частью жизни ребят. Социализация в обществе детьми разного возраста просто необходима.

Тем не менее, я искренне благодарна всему педагогическому составу за организацию учебного процесса в кратчайший период в столь нелегкое время.

Спасибо огромное за Ваш нелегкий труд.

С огромным уважением, Гурова Лилия Юрьевна.

Наши истории — Сяо Ин Чжао Линь

«Все мои повседневные дела были в китайском квартале. Я не только жила в китайском квартале, я также работала в китайском квартале до дня выхода на пенсию », — сказала она. «Такое ощущение, что я все еще связан со своим родным городом».

К сожалению, многим жителям китайского квартала может быть трудно установить такую ​​культурную связь, если они не могут найти и сохранить доступное жилье в этом районе. По словам Винг Ху Люна, президента Ассоциации арендаторов сообществ, организации, которая часто сотрудничает с CDC китайского квартала по вопросам прав арендаторов, многие пожилые люди и семьи с низкими доходами сталкиваются с постоянной угрозой выселения.

«Многие пожилые люди платят относительно низкую арендную плату по сравнению с текущими рыночными ставками», — сказал он. «Арендодатели хотят выселить долгосрочных арендаторов, потому что тогда они могут поднять арендную плату до гораздо более высокой цены. Тем, кого выселяют, очень трудно найти новое место для жизни ».

Именно это и случилось с бабушкой Precious в 2011 году.

«Внезапно они захотели, чтобы я переехала, — сказала она. «Я тогда был напуган и волновался, я не знал, что делать.

Потом я вспомнил, что была организация, которая помогает решать проблемы, связанные с арендаторами, и это был Чайнатаун ​​CDC.”

Бабушка Драгоценная узнала через Центр контроля заболеваний в китайском квартале, что у нее есть права арендатора. Бабушке Драгоценности в конце концов пришлось переехать, но она переехала в собственность, которая вскоре была передана под управление китайскому кварталу CDC — 990 Pacific. Центр контроля заболеваний китайского квартала отремонтировал здание, и, хотя жителям пришлось переехать на год, бабушка Драгоценная сказала, что сотрудники Центра контроля заболеваний китайского квартала облегчили временный переезд. Когда она вернулась домой, она сказала, что здание полностью изменилось: исчезли лопнувшие трубы, паразиты и покрытые плесенью стены, которые она видела, когда впервые въехала. Отремонтированные квартиры были оснащены новой техникой и садом, в котором жители могли общаться и заниматься спортом.

«У нас прекрасная среда, в которой можно наслаждаться жизнью», — сказала она. «Мне очень повезло, что Центр контроля заболеваний Китая помог мне, когда я больше всего нуждался в помощи. Я действительно не знаю, что бы произошло без помощи китайского центра контроля заболеваний «.

Медсестра Orbis Сяо Инь помогает коллегам по всему миру защитить себя от коронавируса

Через несколько месяцев Сяо Ин Лю будет отмечать целое десятилетие работы медсестрой на борту больницы «Орбис».К настоящему времени обучение медсестер со всего мира стало привычной задачей, но она никогда не могла предположить, что знания, которыми она делится, станут особенно ценными во время коронавируса.

« Стерилизация и инфекционный контроль — важные аспекты того, чему мы всегда обучаем медсестер в больнице Flying Eye Hospital, но сейчас эти навыки стали важнее, чем когда-либо, », — говорит Сяо Ин.

Недавно медсестра, которую она обучила, обратилась к ней, чтобы спросить, как ей следует подготовиться к вспышке коронавируса в ее стране, и это пролило свет на необходимость убедиться, что медсестры повсюду имеют доступ к знаниям, необходимым им для безопасного ухода за своими пациенты, одновременно защищая себя.

С тех пор она объединилась с друзьями, которые работают медсестрами на передовой, чтобы составить статью о роли инфекционного контроля медсестер в условиях больницы во время COVID-19, которая вскоре будет опубликована в рецензируемом медицинском журнале. Советы охватывают все: от правильного использования средств индивидуальной защиты, обычно называемых СИЗ, до создания больничных зон для снижения риска распространения инфекции.

Сяо Ин обучает жизненно важным навыкам инфекционного контроля с медсестрами по всему миру из дома

Стерилизация и инфекционный контроль являются важными аспектами того, чему мы всегда обучаем медсестер в больнице Flying Eye, но сейчас эти навыки стали важнее, чем когда-либо

Сяо Ин Лю

Старшая медсестра, Орбисская больница летающих глаз

Конечно, при написании статьи работа велась удаленно. Как и многие люди во всем мире, Сяо Ин сейчас работает из дома, чтобы дистанцироваться от общества и сдерживать распространение вируса. Но то, что недавно стало нормой для многих из нас, уже какое-то время стало ее реальностью.

Это потому, что Сяо Инь живет в Ухане, Китай, где в мире были зарегистрированы самые первые случаи коронавируса. Она вспоминает, как в декабре приехала домой из Ганы после своей последней программы Orbis в 2019 году. Тогда все еще казалось нормальным, но к концу месяца она начала слышать новости о людях, заболевших неизвестным источником пневмонии.Затем, 23 января, за день до китайского Нового года, Ухань был заблокирован, и все изменилось.

« У меня есть друзья, медсестры на передовой. Обстоятельства, с которыми они столкнулись в начале вспышки здесь, похожи на те, с которыми сейчас сталкиваются многие медицинские работники во всем мире: они работают сверхурочно в очень тяжелых условиях с ограниченными запасами СИЗ », — поясняет она. « Самая грустная вещь, которую я услышал, — это узнать, что некоторые из моих друзей начали носить подгузники для взрослых, чтобы не менять СИЗ при посещении туалета, тем самым экономя расходные материалы.Они такие замечательные люди. Чтобы защитить других, они многим жертвуют ».

Сяо Инь привыкла работать из дома в перерывах между миссиями Орбиса, поэтому в некотором смысле пребывание дома казалось ей знакомым. « Я был очень занят работой в Орбисе. Время пролетело, потому что я чувствую себя полезной », — говорит она. Помимо статьи о контроле за инфекциями, она также работала со своими коллегами-медсестрами по Orbis, чтобы расширить учебные материалы, доступные на тот момент, когда они вернутся в больницу Flying Eye.

Совет Сяо Ин: социальная дистанция, наденьте маску и соблюдайте правила

Сяо Ин не понаслышке знает, насколько качественное обучение может изменить ход карьеры медсестры; она прошла обучение в больнице «Летающий глаз» за много лет до того, как стала штатной медсестрой в самолете.

Она проработала пять лет в партнерской больнице Orbis в Ухане, когда узнала, что больница Flying Eye приехала с визитом. После двух недель обучения на борту она говорит: « Мне снилось, что, может быть, однажды я смогу сделать то же самое. ”

Была только одна загвоздка: она не говорила по-английски. Но она была настолько мотивирована, что начала учиться в Китае, а затем два года проработала в больнице в Саудовской Аравии, главным образом потому, что английский был основным языком, на котором говорили там, и это была возможность еще больше отточить свои навыки. Когда она вернулась домой, она вновь убедилась в своих англоговорящих способностях и сразу же подала заявку на работу в Orbis.

« Я считаю, что это очень важная работа, которую мы выполняем — обучать всех офтальмологов, а не только медсестер, », — говорит Сяо Ин.

Галерея: Прекрасная работа медсестры Сяо Инь с Orbis

В то время как дела в Ухане постепенно приходят в норму — общественный транспорт снова открыт, и сотрудники, чьи обязанности нельзя выполнять удаленно, получили разрешение вернуться на работу — Сяо Ин начала беспокоиться о своих друзьях по всему миру как о вирус распространяется по всему миру.

Тем, кто живет в районах, которые только начинают ощущать последствия коронавируса, ее совет показывает, что она настоящая медсестра: социальная дистанция, надевание маски и следование правилам.Она также рекомендует людям защищать свое психическое здоровье, ища доступные инструменты консультирования и разговаривая с друзьями и семьей.

Помимо лучших практик, она надеется, что мир найдет поддержку в прогрессе, достигнутом в Ухане.

« Лично я была очень позитивна и изо всех сил старалась рассказать своей семье и друзьям о важности сохранять спокойствие », — говорит она. « Мы должны сохранить веру, потому что мы выиграем эту битву с коронавирусом.Здесь, в Ухани, есть хороший пример. Мы еще не совсем там, но я очень рад видеть, как далеко мы продвинулись. ”

Автор: Сяоин Лян

MA Graphic Communication Design, занявший второе место, 2019

Проект

Сяоин исследует концепции прескриптивизма и дескриптивизма в лингвистической теории с точки зрения графического дизайнера.

Мой проект исследует концепции прескриптивизма и дескриптивизма в лингвистической теории с точки зрения графического дизайнера.Моя работа — это набор движущихся изображений слов из алфавита. Это текущий проект, и в настоящее время я закончил буквы A, B, C и P (стрелка, кнопка, стул и ручка). Каждое из движущихся изображений — это эксперимент по дестабилизации, растяжению и исследованию границ повседневных объектов, созданных их определениями из Оксфордского словаря английского языка, чтобы справиться с двусмысленностью и сложностью слов, которые либо относительно статичны, либо Чисто’.

Язык — это начало познания мира.Он классифицирует все, что мы видим и понимаем, переводит их в определения и маркирует их словами. Поэтому в своем первоначальном исследовании я полагал, что словарь всегда был авторитетным языком. Однако мир постоянно меняется. Реальный мир обладает большей сложностью и двусмысленностью, чем то, что дает словарь посредством своих определений. Я считал, что словарные определения представляют большинство элементов, принадлежащих категориальной системе. Моя работа играет с тем, что находится на границах слова, а также с элементами, которые пересекают эти границы.

В ходе дальнейших исследований я обнаружил спор, связанный с лингвистической теорией: прескриптивистской и дескриптивистской. Прескриптивизм утверждает, что люди должны следовать всем инструкциям и правилам, написанным в книгах. Дескриптивизм описывает язык и его использование в течение определенного периода времени. Однако дескриптивизм не требует, чтобы язык использовался определенным образом. Несмотря на то, что люди считают словарь правильным, в действительности Оксфордский словарь английского языка носит не предписывающий, а описательный характер.Он добавляет слова каждый год, обновляет свои определения и представляет только то, что считается точным.

Эту концептуальную пару можно понять в лингвистической перспективе, а также в более широком смысле. Сам предмет также является проекцией моего определения графического коммуникационного дизайна как дисциплины. Ярлык графического коммуникационного дизайна включает в себя не только переплет книг, изготовление плакатов и т. Д., Но также анимацию, звуковой дизайн и любые другие возможности. После нескольких лет изучения графического дизайна перед магистерским курсом у меня появилась возможность самому определять графический дизайн, что делает этот проект больше для меня.

Спасибо, что приняли участие в YourNOVA — ваш голос принят!

Помните, вы можете проголосовать один раз за каждую работу, включенную в окончательный список, и можете изменить свой голос в любое время, так что не стесняйтесь продолжать просмотр. Пожалуйста, обратитесь к инструкциям по голосованию в верхней части этой страницы для получения дополнительной информации и T&C

.
Ok

Спасибо — ваш голос удален.

Помните, что вы можете проголосовать только один раз за каждую работу, включенную в шорт-лист.Пожалуйста, обратитесь к инструкциям по голосованию в верхней части страницы для получения дополнительной информации и условий.

Ok

Ой! Похоже, что-то пошло не так!

 Ваш код ошибки - 

Ваш голос не может быть сохранен или удален. Обновите страницу и попробуйте еще раз.

Ok

Ваш голос не был сохранен

Похоже, вы уже голосовали за этого художника.

Ok

Сяоин Чен: Изучение стратегий лечения инсульта

Сяоин Чен в настоящее время работает над исследованием ENCHANTED — глобальным исследованием общественного здравоохранения острого ишемического инсульта.

Как долго вы работаете в Институте Джорджа?

Впервые я начал работать в The George Clinical China в 2008 году, а затем переехал в Сидней, где начал работать в Институте Джорджа в 2012 году.

Каков ваш профессиональный опыт?

В 2004 году я получил степень бакалавра менеджмента Пекинского университета международных исследований, а в 2011 году — вторую степень бакалавра фармации Пекинского университета. В настоящее время я учусь в аспирантуре Сиднейского университета.

Что привлекло вас в работе в Институте Джорджа?

Меня привлекла идея быть частью команды, работающей над крупными клиническими испытаниями.

В Институте Джорджа я принимал участие в основной фазе исследования «Интенсивное снижение артериального давления при остром мозговом кровотечении» (INTERACT2), одного из крупнейших клинических исследований, посвященных инсульту. Исследование ответило на важный клинический вопрос о том, повысит ли раннее и интенсивное снижение высокого кровяного давления после межмозгового кровоизлияния шансы пациента на выживание без серьезной инвалидности.

Другим было исследование конечных точек сердечно-сосудистой системы при апноэ во сне (SAVE), которое представляет собой многоцентровое рандомизированное контролируемое исследование для определения эффектов нехирургического лечения, которое обеспечивает постоянный поток воздуха в легкие через нос, также называемый назальное постоянное положительное давление в дыхательных путях (CPAP) для предотвращения сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с высоким риском обструктивного апноэ во сне.

Почему вам нравится работать в Институте Джорджа?

В Институте Джорджа работает много очень профессиональных и преданных своему делу исследователей и сотрудников.Работать с ними — это большой и ценный опыт. Мне действительно это нравится.

Над чем вы сейчас работаете?

В настоящее время я работаю над исследованием ENCHANTED, которое представляет собой глобальное исследование общественного здравоохранения острого ишемического инсульта. При ишемическом инсульте кровоснабжение части мозга снижается, что приводит к дисфункции ткани мозга в этой области. Судебный процесс установлен для изучения;

1. дает ли низкая доза (0,6 мг / кг) рекомбинантных тканевых активаторов плазминогена (rtPA) такой же или лучший шанс выжить человеку после инсульта и жить без инвалидности по сравнению со стандартной дозой (0.9 мг / кг) rtPA, который используется в большинстве стран мира;
2. Быстрое снижение уровня артериального давления с последующим его контролем до уровня ниже, чем обычно рекомендуется, повысит шансы человека пережить инсульт и жить без инвалидности.

Какое значение это имеет для здравоохранения и почему?

Исследование ENCHANTED — это глобальное исследование общественного здравоохранения острого ишемического инсульта, направленное на улучшение лечения инсульта, от которого страдают 15 миллионов человек во всем мире, что приводит к преждевременной смерти и инвалидности.

Каждый десятый человек, страдающий инсультом, умирает в больнице, а многие другие остаются инвалидами, что подчеркивает необходимость более эффективного лечения. В этом исследовании изучается использование двух стратегий управления лечением, которые в настоящее время используются в повседневной клинической практике. Более эффективное лечение острого ишемического инсульта потенциально может повысить шансы на выживание и жизнь без инвалидности.

Сяо-Ин — Значение имени — Помогает ли вам имя Сяо-Инь?

Хотите большего от жизни? Вы можете узнать свою основную цель и
воплотить его в жизнь с помощью сбалансированного имени — древней мудрости для современного мира.

Обновлено 22 февраля 2021 г.

Сяо-Ин, имена, которые вы используете, создают
ваш жизненный опыт. Все имена не равны .

Мысль на день

• Большая часть насилия основана на иллюзии, что жизнь — это собственность, которую нужно защищать, а не делить. –Будда

• Любовь — величайшее в мире противоядие от эгоизма.
  –Альфред Дж. Паркер

• Вселенная не может быть прочитана, пока мы не выучим язык и не познакомимся с иероглифами, которыми она написана.Он написан математическим языком, а буквы представляют собой треугольники, круги и другие геометрические фигуры, без которых невозможно понять ни одного слова по-человечески.
  –Галилео Галилей

• В каждой ситуации есть урок, который нужно усвоить.
  –Альфред Дж. Паркер

Ссылка на основной список котировок

Новаторский метод субъективной оценки Microsoft Xiaoying Team с помощью хитроумного использования порядковой регрессии

Примечание редактора: Как мы можем оценить уровень владения языком? Помимо оценки с помощью объективных вопросов, также требуется субъективная оценка, например оценка эссе и устная оценка. Однако субъективная оценка часто обходится дорого, а результаты часто бывают разными. Чтобы решить эту проблему, команда Microsoft Xiaoying предложила новый метод: использование порядковой регрессии, которая применялась для оценки произношения, беглости речи и оценки эссе на английском языке.

В изучении языков ключевой вопрос — как оценить успеваемость учащихся. Как правило, оценка может состоять как из объективной, так и из субъективной оценки. Объективная оценка проводится с помощью объективных тестов, которые включают заполнение пробелов, множественный выбор и т. Д., и отмечает учащихся как квалифицированных, если их ответы на эти вопросы верны, в то время как субъективная оценка обычно проводится в форме вопросов и ответов, где оценщики дают субъективную оценку ответов тестировщиков, например, путем выставления оценок за сочинение, устного оценка и др.

Субъективная оценка часто требует очень больших затрат времени и труда. Кроме того, непросто поддерживать последовательность результатов оценки из-за различий в оборудовании для оценки, психическом состоянии рейтеров и личных предпочтениях. Чтобы решить эти проблемы, субъективная оценка была определена как важный проект в области компьютерного обучения языку (CALL).

Мы расскажем об опыте команды Microsoft Xiaoying в использовании метода порядковой регрессии (OR) для решения проблемы субъективной оценки в CALL, а также о применении этого метода при оценке произношения, беглости речи и оценке письма на английском языке. Затем мы предоставим краткое изложение и обзор связанных методов.

Порядковая регрессия и субъективная оценка

В задачах субъективной оценки разные баллы отражают разные уровни успеваемости. Например, в системе 5-балльной средней оценки мнения (MOS) цифры от 1 до 5 используются для обозначения очень плохих, плохих, средних, хороших и выдающихся результатов. Традиционные методы обычно решают проблему через классификацию или регрессию, когда классификаторы или регрессоры обучаются для получения сопоставления между входными характеристиками и их оценками.

Однако при этом нельзя полностью использовать информацию об относительном порядке выборок в задачах такого типа. Помимо абсолютных оценок, физический смысл различных оценок также является репрезентативным для относительного положения выборки во всем распределении. Например, информация, взятая из трехточечной выборки, представляет информацию хуже, чем из четырехточечной выборки, и лучше, чем из двухточечной выборки. В то же время разрыв между 3-точечными и 2-точечными выборками отличается от разрыва между 2-точечными и 1-точечными выборками.Традиционные классификаторы рассматривают только каждую оценку как класс и не могут полностью использовать относительный порядок оценок.

Различия между выборками с разными оценками не равноудалены. Например, при выставлении оценок за сочинение баллы от 1 до 3 часто различаются по орфографическим и грамматическим ошибкам, а баллы с 3 по 5 — по более высокоуровневым письменным навыкам, таким как аргументация, расширение, актуальность и т. Д. Для регрессии с равными интервалами, поскольку на нее влияют размер набора данных и распределение данных, существует проблема переобучения модели обучающим данным.

Учитывая относительный порядок оценок, исследователи Microsoft Research Asia предложили использовать порядковую регрессию для решения таких задач. Порядковая регрессия используется для моделирования и прогнозирования наборов данных с субъективным естественным упорядочением. Метод порядковой регрессии также имеет большой применимый потенциал для решения схожих проблем, таких как прогнозирование возраста, идентификация кредита и эстетическая оценка.

Порядковая регрессия с привязанными эталонными образцами

При сборе данных исследователи обнаружили, что с помощью аннотаторов им труднее дать выборке оценку от 1 до 5, чем определить, какая выборка из пары лучше, и во время оценки они также более склонны к колебания и отклонения, вызванные изменениями счетчика и времени оценки.Это связано с тем, что для некоторых выборок из-за психологических или физиологических изменений, которым подвергся оценивающий, критерии оценки, как следствие, смещаются, что приводит к неустойчивой субъективной оценке. По сравнению с прямым подсчетом индивидуальных образцов легче определить, какой из пары лучше. Хотя сравнения между парами образцов являются более последовательными и точными, количество возможных комбинаций различных пар образцов увеличивается факториально с количеством образцов, что приводит к параллельному увеличению трудозатрат и затрат.Но для машин определение относительного превосходства и неполноценности пары образцов может быть легко достигнуто с помощью двоичного классификатора, который не создает большой нагрузки на вычислительную мощность.

Основываясь на таких наблюдениях, исследователи предложили порядковую регрессию с привязанными эталонными образцами (ORARS). Как показано на рисунке 1, основная логика этого метода состоит в том, чтобы выбрать несколько образцов в разных сегментах оценки в качестве опорных точек. Новые тестовые образцы сравниваются с заякоренными эталонными образцами в разных блоках оценок, чтобы определить положение тестовых образцов в общем распределении, тем самым определяя их соответствующие уровни. Например, в процессе сравнения тестируемый образец работает лучше, чем заякоренные эталонные образцы в 1-точечном и 2-точечном сегментах, сравним с образцами в 3-точечном ведре и немного хуже, чем образцы в ведрах с 4 и 5 точками. Тогда легко сделать вывод, что наиболее подходящая оценка составляет 3 балла. Этот метод не предсказывает напрямую его оценку, но восстанавливает порядковые отношения, представленные оценкой, на ее соответствующую позицию в исходном распределении последовательностей.Для машин понимание абсолютного значения различных оценок — относительно более сложная операция, особенно для мелкозернистой сегментации, такой как 100-балльная система. Метод ORARS возвращает этот тип задачи оценки к ее первоначальной простоте, сравнивая относительное превосходство и неполноценность между выборками и используя образцы в соответствующих позициях в качестве прогнозируемой оценки.

Рисунок 1: Логистическая схематическая диаграмма порядковой регрессии на основе привязанных эталонных образцов

В частности, ORARS разделен на этапы обучения и вывода. Как показано на рисунке 2, во время фазы обучения набор привязок A и оставшийся обучающий набор T сначала отделяются от обучающего набора D (набор образцов с экспертной оценкой). A и T могут перекрываться, и декартово произведение между A и T используется для создания пар выборок (a, b). Соответствующие метки пар образцов определяются относительным соотношением между парами образцов, где либо образец a лучше, чем образец b, либо образец a не лучше, чем образец b. Затем созданный набор пар выборок используется для обучения бинарного классификатора оценке относительных достоинств входных пар выборок.На этапе вывода тестовая выборка сначала сопоставляется со всеми выборками в выбранном наборе точек привязки A, затем двоичный классификатор, полученный на этапе обучения, используется для выполнения логического вывода и, наконец, сравнения результатов между тестовой выборкой и всеми выборками. в A используется для прогнозирования оценки.

Рисунок 2: Схематическая диаграмма потока порядковой регрессии с привязанными эталонными образцами

Для оценки процесса вывода исследователи предложили два разных метода оценки, которые применимы либо в случаях относительно однородного распределения выборки, либо в случае неравномерного распределения выборки.

Метод 1. Для набора выборок с относительно равномерным распределением данных при выборе набора точек привязки A предположим, что всего имеется N уровней, затем для каждого уровня выбирается M выборок в качестве точек привязки. Как правило, рекомендуется выбирать образцы более унифицированных мнений от нескольких аннотаторов в качестве опорных точек. Результат логического вывода обученного двоичного классификатора обозначается как P (x_t, x_a), и его физический смысл заключается в том, лучше ли тестовая выборка, чем эталонная выборка привязки x_a.(N * M) (P (x_t, x_a) / M). Этот метод использует сравнения между тестовыми образцами и образцами привязки в каждом сегменте оценок и получает окончательные прогнозируемые баллы с помощью средневзвешенного значения.

Метод 2: Для наборов выборок с неравномерным распределением данных или большим количеством оценок (например, система процентилей) чрезвычайно сложно выбрать однородный набор точек привязки. Следовательно, исследователи используют все образцы в обучающем наборе в качестве привязанных эталонных выборок и сравнивают тестовые выборки со всеми выборками, используя сумму всех выходных данных модели для получения «ранжирования» тестовых выборок в якорной последовательности и соответствующих оценок выборки. к ранжированию в наборе привязок используется в качестве оценок прогноза.

Порядковая регрессия с привязанными эталонными выборками имеет следующие преимущества: во-первых, порядковая информация используется для упрощения традиционного мультиклассификатора или регрессии для относительных сравнений между парами выборок. С одной стороны, двоичное сравнение намного проще. С другой стороны, большое количество выборок данных создается путем комбинирования и объединения исходных выборок данных. Следовательно, бинарный классификатор обучается так, чтобы производительность модели обеспечивалась за счет большего количества данных и более простых сравнений превосходства и неполноценности данных.Во-вторых, по сравнению с традиционным методом порядковой регрессии ORARS вводит заякоренные эталонные образцы, которые определяют уровни образцов, подлежащих тестированию, посредством сравнений между парами образцов. Привязанные эталонные образцы предоставляют справочную информацию во время сравнения и создают более точное порядковое пространство и точную количественную оценку порядковой регрессии.

Применение ORARS в компьютерном изучении языков

Порядковая регрессия с привязанными эталонными выборками вводит порядковую информацию и преобразует исходную задачу оценки в сравнение между парами выборок, так что производительность оптимизируется.

Исследователи проверили его эффективность в трех подзадачах, а именно в оценке беглости речи ESL (английский как второй язык), оценке точности произношения и оценке письма на английском языке. Три подзадачи были взяты из областей обработки речевых сигналов и обработки естественного языка, а размеры выборки наборов данных составляли 8000, 2500 и 350 соответственно. Эти эксперименты помогают проверить универсальность и надежность метода ORARS в различных задачах и с наборами данных разного размера.

Оценка беглости речи

Было использовано

8000 предложений из корпуса спикеров Microsoft Xiaoying ESL (английский как второй язык). Каждое предложение оценивалось по 5-балльной шкале двумя профессиональными редакторами с лингвистическим образованием и их средним баллом в качестве стандартных образцов. Если разница в баллах между двумя редакторами была больше 2, для арбитража вводился третий профессиональный редактор.

После этого 500 предложений были выбраны в качестве тестовой выборки, а оставшиеся использовались в качестве обучающей выборки.Метод ORARS сравнивался с классификатором DNN, SVM, регрессором SVR и классическим методом порядковой регрессии (двоичная декомпозиция [4] и многозадачная порядковая регрессия [5]), а также с шестимерными векторами признаков беглости речи, такими как скорость речи и пауза.

Таблица 1: Сравнение беглости речи разными методами

Путем сравнения коэффициента корреляции Пирсона (PCC), средней абсолютной ошибки (MAE) и доли обеих мелких ошибок (ошибки прогноза менее 0.5) и грубых ошибок (ошибки прогноза более 1,5), мы можем видеть, что метод, основанный на порядковой регрессии, может улучшить производительность модели, в то время как метод ORARS может обеспечить лучшую производительность, даже превосходящую экспертную оценку по MAE и мелким ошибкам. .

Оценка точности произношения

Было выбрано

2500 предложений от носителей английского языка Microsoft Xiaoying в сценариях «Прочитай после меня», при этом каждое предложение оценивалось по 5-балльной шкале четырьмя профессиональными редакторами с языковым / фонетическим опытом, и их средний балл использовался в качестве образца.

Оценка традиционного произношения обычно основана на GOP (Goodness of Pronunciation). Сначала получается оценка произношения каждой фонемы, а затем путем усреднения получается общая оценка уровня предложения. Однако этот метод имеет следующие проблемы: 1) простая операция усреднения игнорирует различия между фонемами и не может представлять уровень произношения всего предложения; 2) Он игнорирует информацию об относительном ранжировании в задаче оценки.Поэтому в этой задаче исследователи предложили извлекать признаки уровня предложения (средний вектор GOP + вектор GOP путаницы) и использовали метод ORARS для построения скоринговой модели.

Исследователи выполнили две серии экспериментов на основе различных акустических моделей (AM), обозначенных как AM1 и AM2, и проверили производительность модели с помощью 5-кратного метода перекрестной проверки. Путем сравнения различий в производительности между традиционным методом GOP и его последним вариантом Transition Aware произношение Score (TA Score), методами регрессии на основе нейронных сетей и методом ORARS с последующим использованием коэффициента корреляции Пирсона (PCC), корреляции Спирмена Коэффициент (SCC) и MAE для проведения сравнений были получены следующие результаты, как показано в таблице 2:

Таблица 2: Сравнение различных методов оценки точности произношения [2]

Видно, что по сравнению с традиционным методом GOP, метод ORARS, предложенный исследователями, увеличил показатели PCC и SCC на 26.9% и 20,8% соответственно, достигнув человеческого паритета.

Оценка эссе на английском языке

Исследователи собрали 350 независимых работ по TOEFL (тест английского языка как иностранного), и каждый был отмечен профессиональной редакционной группой по 30-балльной системе. Каждая статья была отмечена двумя редакторами. Microsoft Xiaoying извлекла функции на основе формулировок, предложений, абзацев и других аспектов эссе для построения модели и сравнила производительность этой модели с другими посредством десятикратной перекрестной проверки, как показано в таблице 3:

Таблица 3: Сравнение различных методов оценки эссе на английском языке

Экспериментальные результаты показывают, что метод ORARS работает лучше, чем другие методы.Из-за недостаточного количества данных обучение регрессии на основе нейронной сети (NN) практически невозможно. Однако метод ORARS увеличивает объем данных для обучения бинарных классификаторов за счет объединения пар выборок, что демонстрирует превосходную производительность. Однако, когда объем данных слишком мал, еще предстоит пройти долгий путь, чтобы производительность машинного обучения на основе ORAS была такой же хорошей, как у экспертов-рецензентов, хотя ORARS уже показал большую эффективность, чем другие традиционные методы машинного обучения.

Резюме и анализ

Метод ORARS преобразует традиционную задачу субъективной оценки в бинарное сравнение между сериями пар выборок. По сравнению с традиционными методами машинного обучения и порядковой регрессией, эффективность метода ORARS постоянно улучшается. Оценка произношения и написания на основе ORARS была применена к службе оценки произношения речи Microsoft Azure и Microsoft AimWriting. В дополнение к субъективной оценке изучения языка, метод ORARS также может применяться к большему количеству задач ранжирования, таких как прогнозирование возраста по лицам, распознавание возраста по тембрам, субъективные эстетические оценки и т. Д.Этот метод в полной мере использует когнитивное понимание человека при решении аналогичных проблем. В будущих исследованиях команда Microsoft Xiaoying продолжит разработку теоретического анализа метода ORARS и продвинет больше приложений с точки зрения математики, теории и познания.

Метод ORARS также применялся для оценки произношения речевого сервиса Microsoft Azure Speech-to-Text, на основе которого были построены функции Microsoft Xiaoying. Microsoft надеется воспользоваться этой возможностью, чтобы расширить возможности наших партнеров, разработчиков приложений, языковых школ, учебных центров, образовательных учреждений и центров тестирования, которые / которые предоставляют образовательные решения, для поддержки их разработки различных сценариев изучения языка, устной практики и тестирования. .

Мы приглашаем вас протестировать функцию оценки произношения Microsoft Xiaoying и Microsoft Azure. Мы будем очень признательны за любые отзывы и мнения, которые вы можете предоставить.

• Официальный аккаунт Microsoft Xiaoying

https://www.engkoo.com/

• Документ вызова API голосовой оценки Microsoft Azure

https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/speech-service/rest-speech-to-text#pronuction-assessment-parameters

• Пример интеграции кода оценки голосовой почты Microsoft Azure

https://github.com/Azure-Samples/Cognitive-Speech-TTS/tree/master/PronuctionAssessment/CSharp/WPF

Артикул:

[1] Шаогуан Мао, Чжиюн Ву, Цзиншуай Цзян, Пейюнь Лю, Фрэнк Сун, порядковая регрессия на основе NN для оценки беглости речи на английском языке. [in] Proc. ICASSP 2019, стр. 7420-7424, 2019.

[2] Бен Су, Шаогуан Мао, Франк Сун, Ян Ся, Джонатан Тьен, Чжиюн Ву, Улучшение оценки произношения с помощью порядковой регрессии с привязанными эталонными образцами. [in] Препринт arXiv arXiv: 2010.13339, 2020.

[3] Улучшите удаленное обучение с помощью приложений с поддержкой речи на базе Azure Cognitive Services. Блог сообщества Microsoft Tech

https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-ai/improve-remote-learning-with-speech-enabled-apps-powered-by/ba-p/1612807

[4] Лин Ли, Сюань-Тянь Линь, Порядковая регрессия по расширенной двоичной классификации.[in] Proc. Достижения в системах обработки нейронной информации, стр. 865-872, 2007.

[5] Zhenxing Niu, Mo Zhou, Le Wang, Xinbo Gao, Gang Hua, Порядковая регрессия с множественными выходными cnn для оценки возраста. [in] Proc. CVPR, стр. 4920-4928, 2016.

Цинь Сяоин — КИТАЙ США Focus