Teaching Trial and Analysis of English for Technical Communication

In this article is described the usage of English for technical communication (ETC), it is a novel development of English for specific purpose on the demand of the society for improving students' ability in communicating technical information. В статті описано використання англійської мови для технічної комунікації, як нестандартного розвитку англійської мови з спеціальних причин на потреби суспільства для доведення здатності студентів в комунікації технічної інформації

Testing in English language, kinds of tests

In this article it is described the testing in English language and different kinds of tests in English language which are mostly used nowadays. В статті описано тестування в англійській мові та різні види тестів в англійській мові

El género memorias en las últimas novelas de Ignacio Solares

Fil: Gambetta Chuk, Aída Nadí

Hidden Markov model analysis reveals better eye movement strategies in face recognition

Conference Theme: Mind, Technology, and SocietyHere we explored eye movement strategies that lead to better performance in face recognition with hidden Markov models (HMMs). Participants performed a standard face recognition memory task with eye movements recorded. The durations and locations of the fixations were analyzed using HMMs for both the study and the test phases. Results showed that in the study phase, the participants who looked more often at the eyes and shifted between different regions on the face with long fixation durations had better performances. The test phase analyses revealed that an efficient, short first orienting fixation followed by a more analytic pattern focusing mainly on the eyes led to better performances. These strategies could not be revealed by analysis methods that do not take individual differences in both temporal and spatial dimensions of eye movements into account, demonstrating the power of the HMM approach.postprin

Mind reading: discovering individual preferences from eye movements using switching hidden Markov models

Conference Theme: Integrating Psychological, Philosophical, Linguistic, Computational and Neural PerspectivesPoster Session 3: no. 33Here we used a hidden Markov model (HMM) based approach to infer individual choices from eye movements in preference decision-making. We assumed that during a decision making process, participants may switch between exploration and decision-making periods, and this behavior can be better captured with a Switching HMM (SHMM). Through clustering individual eye movement patterns described in SHMMs, we automatically discovered two groups of participants with different decision making behavior. One group showed a strong and early bias to look more often at the to-be chosen stimulus (i.e., the gaze cascade effect; Shimojo et al., 2003) with a short final decision-making period. The other group showed a weaker cascade effect with a longer final decision- making period. The SHMMs also showed capable of inferring participants’ preference choice on each trial with high accuracy. Thus, our SHMM approach made it possible to reveal individual differences in decision making and discover individual preferences from eye movement data.postprin

Becoming of Ukraine as postindustrial society in context of forming of ukrainian nation

У статті розглянуто шляхи встановлення України як постіндустріального суспільства. Ці шляхи залежать від різних факторів і формують майбутнє нашого народу. Чи варто робити радикальні кроки до утворення нового прогресивного виду суспільства? Варто, адже це новітнє економічне суспільство, яке відповідає на більшість проблемних питань нашого часу, досягнути рівня розвитку якого прагнуть майже всі країни світу.The article deals with the ways of Ukraine as a postindustrial society. Those ways depending on different factors and shaping the future of our nation. Should make radical moves to a new kind of progressive society? It should, because this latest economic society which answers the most problematic issues of our time, to achieve the level of development sought by almost all countries of the world

Understanding eye movements in face recognition with hidden Markov model

Fulltext in: http://mindmodeling.org/cogsci2013/papers/0085/paper0085.pdfIn this paper we propose a hidden Markov model (HMM)-based method to analyze eye movement data. We conducted a simple face recognition task and recorded eye movements and performance of the participants. We used a variational Bayesian framework for Gaussian mixture models to estimate the distribution of fixation locations and modelled the fixation and transition data using HMMs. We showed that using HMMs, we can describe individuals’ eye movement strategies with both fixation locations and transition probabilities. By clustering these HMMs, we found that the strategies can be categorized into two subgroups; one was more holistic and the other was more analytical. Furthermore, we found that correct and wrong recognitions were associated with distinctive eye movement strategies. The difference between these strategies lied in their transition probabilities

Comparing two corpus-based methods for extracting paraphrases to dictionary-based method

Paraphrase extraction plays an increasingly important role in language-related research and applications in areas such as information retrieval, question answering and automatic machine evaluation. Most of the existing methods extract paraphrases from different types of corpora by using syntactic-based approaches. Since a syntactic-based approach relies on the similarity of context to identify and capture paraphrases, other than paraphrases, other terms which tend to appear in a similar context such as loosely related terms and functionally similar yet unrelated terms tend to be extracted. Besides, different types of corpora suffer from different kinds of problems such as limited availability and domain biased. This paper presents a solely semantic-based paraphrase extraction model. This model collects paraphrases from multiple lexical resources and validates those paraphrases semantically in three ways; by computing domain similarity, definition similarity and word similarity. This model is benchmarked with two outstanding syntactic-based approaches. The experimental results from a manual evaluation show that the proposed model outperforms the benchmarks. The results indicate that a semantic-based approach should be applied in paraphrase extraction instead of a syntactic-based approach. The results further suggest that a hybrid of these two approaches should be applied if one targets strictly precise paraphrases

Becoming of Ukraine as postindustrial society

Розглянуто шляхи та фактори становлення України як постіндустріального суспільства. Визначено можливі типи постіндустріалього розвитку України — як поступовий розвиток економіки, шокова терапія економіки, постіндустріальний стрибок. З’ясовано коло обмежень для подальшого інноваційного розвитку української економіки. Це: фінансові обмеження, нерозвиненість індустріальної бази, відсутність продуманої довгострокової стратегії постіндустріального розвитку країни, перевага в державній економічній політиці прямим адміністративним важелям над непрямими стимулами інвестиційно-інноваційного розвитку на мікро- і макрорівні, нерівномірність економічного розвитку та галузеві дисбаланси. Позитивні тенденції пов’язані з наявністю людського капіталу, а саме — надзвичайно великою відсотковою кількістю людей, які мають вищу освіту, високий науковий та творчий потенціал, необхідний для інноваційного розвитку нації. Визначено завдання поглиблення зусиль у сфері міжнародного обміну та створення інформації, оскільки прорив у цій сфері зможе надати Україні достатньо інвестицій для розвитку економіки країни у необхідному напрямі.There are discussed the ways and factors of becoming Ukraine as a postindustrial society. Possible ways of postindustrial development — as gradual development of economics, shock therapy of economics, postindustrial jump — are defined. The circle of limitations in respect of innovative development of Ukrainian economy is revealed. These are: financial limitations, backwardness of industrial base, absence of thought-out longterm strategy of postindustrial development of the country, privileges in state economic policy of direct administrative control levers over indirect incentives of investing and innovative development on the micro- and macro-levels, unevenness of economic development and dis-balances of branches. Positive tendencies are dealt with human capital, that is extremely large quantity of persons with high education, scientific and creative potential which is of need for innovative development of the country. The task is nominated to deepen efforts in the sphere of international exchange and creation of information as the hold-up in this sphere can present sufficient investments for development of economics of Ukraine in needed orientation.Рассматриваются пути и факторы становления Украины как постиндустриального общества. Определены возможные типы постиндустриального развития — как постепенное развитие экономики, шоковая терапия экономики, постиндустриальный прыжок. Выяснен круг ограничений в аспекте инновационного развития украинской экономики. Это: финансовые ограничения, неразвитость индустриальной базы, отсутствие продуманной, ориентированной на длительную перспективу стратегии постиндустриального развития страны, преимущественное внимание в государственной экономической политике прямым административным рычагам над непрямыми стимулами инвестиционно-инновационного развития на микро- и макроуровне, неравномерность экономического развития и отраслевые дисбалансы. Позитивные тенденции связаны с наличием человеческого капитала, а именно — чрезвычайно большим процентным числом людей, которые имеют высшее образование, высокий научный и творческий потенциал, необходимый для инновационного развития нации. Определена задача углубления усилий в сфере международного обмена и создания информации, поскольку прорыв в этой сфере может предоставить Украине достаточно инвестиций для развития экономики страны в необходимом направлении