Спасибо за комментарий, он будет опубликован после проверки

Комплексные задания для подготовки к ВПР

Текст 1

1. (На) стали тёплые дни. 2. (На) высок…… д…рев…ях з…л…неют ярк…… листоч…ки. 3. Из-за син……… моря (к) нам прил…тели стр…жи и ласт…чки. 4. Они строят свои гнёзда под окнами нашего дом…ка в соседн…… лесу или осинов…… рощ…. 5. Ранн…… утром выйду в поле и (за) любуюсь необ…ятн……… просторами лугов. 6. Под лучами утренн……… солнца просыпаются птич…ки. 7. Длинные ветви берёзк… успели покрыться свеж…… л…ствой.

1. Сделай синтаксический разбор всех предложений (по возможности)

2. Назови номера предложений:

• где есть однородные члены предложения________

• где нет обстоятельства__________

• где подлежащее выражено местоимением________

3. Найди имя существительное в форме мн.ч., П.п. в предложении 1-3__________

4. Выпиши слово, в котором звуков больше, чем букв (предложение 4)_________

5. Выпиши 2 слова, соответствующие схеме (из предложения 6)

6. Подбери синонимы к словам

Залюбуюсь __________________________просторами_______________________

7. Выпиши грамматическую основу предложения № 3

___________________________________________________

Текст 2

(На) голых ветках д…рев…евв…сят хлоп…я снега.

Из …врага к лесу в…дет крутой под…ем.

Быстро (с)…ехали лыжн…ки (с) горы и ок…зались в б…льшом сугробе.

1. Спиши, раскрывая скобки и вставляя пропущенные буквы. После каждого имени существительного в скобках запиши его склонение, число, падеж.

____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

1. Сделай синтаксический разбор всех предложений.

2. Разбери по составу слова с…ехали, лыжн…ки.

3. Выполни фонетический разбор слова под…ем.

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Текст 3

Солнце стояло низко. Его лучи играли на верхушке березки. Легкий ветерок качал гибкий тростник. Чудесная песенка щегла доносилась из близкого леса. Вскоре солнце село. Затих лес, заснул сад.

1. Выпиши из текста слова с орфограммами, орфограмму обозначь. В одном слове может быть несколько орфограмм.

1. Сделай синтаксический разбор всех предложений. Какое предложение не похоже на другие по своему строению? Почему ты так решила? ___________________________________________________________________

2. Найди и выпиши слово с нулевым окончанием, слово с приставкой.

___________________________________________________________________

1. Выпиши по 2 слова 1 и 2 склонения. ___________________________________________________________________

2. Выпиши по одному слову в И.п. _________________

Р.п._________________

В.п._________________

П.п._________________

6. Сделай фонетический разбор слова низко

__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Итоговые контрольные диктанты

Итоговые контрольные диктанты

Автор: Богданова Н. Н.

Методическая копилка — Русский язык

ИТОГОВЫЙ КОНТРОЛЬНЫЙ ДИКТАНТ  6 кл

Весеннее утро

       Небо перед утренней зарей прояснилось. На нем нет туч и облаков. Над узкой речкой расстилается синий туман. В такую раннюю пору здесь ни с кем не встретиться. Предрассветная тишь долго не нарушается ника­кими звуками, ничьими голосами. В утреннем тумане ничего не видишь. Только тяжелая от росы трава низко прилегает к земле и блестит сереб­ряными каплями. Но вот пробежал легкий ветерок. Раздается стук дятла, и лес наполняется птичьим пением. Из куста выскочил косой зайчонок и сбросил с веток капли росы.

       Теперь уже нет опасности заблудиться в тумане. Поднимается горячее солнце. Оно бросает свои лучи на весеннюю землю. Никогда не бывает утро так прекрасно, как ранней весной. Легко дышишь, любуешься при­родой. (109 слов)

Грамматические задания:

1.      Выполнить синтаксический разбор предложения:

Над узкой речкой расстилается синий туман.

2.     Выполнить морфемный разбор слов:

расстилается, утренней, зайчонок

3.     Выполнить морфологический разбор слова: дышишь

Итоговый контрольный диктант,  7 класс

    Зеленых предгорий, поросших лесами, здесь не было и в поми­не. Горы показались неожиданно. Они начинались отвесной скалой, вздымавшейся ввысь. Ветер, вода в течение минувших веков нема­ло потрудились над ней. Во многих местах были отчетливо замет­ны пласты разнородного камня, то лежавшие ровно, то немыслимо перекошенные и изломанные. Кое-где они напоминали искусно сде­ланную каменную кладку.

    Стена, выходившая на север, никогда не освещалась солнцем, поэтому граница вечных снегов здесь спускалась низко. Задолго до нее деревья начинали мельчать и редеть, затем совсем пропадали. Под стеной лежала травянистая пустошь, и по ней тянулась доро­га. Она тоже старалась не прижиматься вплотную к стене. Но жизнь ничто не может остановить. Даже по самой стене ползли вверх цепкие кустики, выросшие из семян, занесенных сюда пти­цами или ветром.

                                                                 (119 слов)

                                                                                   (М. Семенова)

1.     Выполнить синтаксический разбор предложения:

 Ветер, вода в течение минувших веков нема­ло потрудились над ней.

2.     Выполнить  морфемный  разбор слов: поросших, каменную, прижиматься

3.     Выполнить фонетический разбор слова:  семян

определение, произношение, транскрипция, словоформы, примеры

существительное

низкий уровень, приходящий за ночь с мокрым снегом и мокрым снегом

фондовый рынок упал до нового минимума

(син. : первый)

глагол

прилагательное

низкий шум
низкий- тонированное бормотание прибоя

низкая комедия

низкий трюк, чтобы вытащить
низко подкрасться

низкий приходской священник

запасов мало

низведенный

а dverb

сучья низко висели

Дополнительные примеры

В квартире низкие потолки.

У них есть дом в низине.

Дома построены на низком уровне.

Температура до 10 минус

Он лечится от низкого кровяного давления.

Малая доза лекарства

Заработок у нее невысокий.

Спрос на его книги остается низким.

Температура была ниже восьмидесятых.

У нас заканчивается запас топлива.

Солнце низко.

Они меня низко опускают.

Мы жили очень бедно.

В мае цена на какао упала до самого низкого уровня с 1975-76 гг.

Моральный дух был низким после последнего раунда сокращений рабочих мест.

Формы слова

глагол
I / you / we / they: low
he / she / it: low
причастие настоящего времени: мычание
прошедшее время: мычание
причастие прошедшего времени: мычание

существительное
единственное число: младшее
множественное число: младшее

прилагательное
сравнительное: низшее
превосходное: низшее

Следы фонологической памяти не содержат фонетической информации

В естественном языке звуки речи могут быть представлены на нескольких уровнях абстракции. В то время как звук по своей природе аналоговый и недискретный, язык дискретен и абстрактен. Представления, используемые в языковой обработке, должны преодолевать этот разрыв между непрерывным звуковым сигналом и дискретным лингвистическим представлением. На самом низком уровне звук можно смоделировать с помощью явных акустических представлений с информацией, полученной от слуховой сенсорной системы. На самом высоком уровне используются абстрактные фонологические представления с использованием специфической для языка информации, закодированной в функциях, в которых отсутствует явная информация о физических свойствах звука, таких как частота, амплитуда или продолжительность.Между этими двумя крайностями находится посреднический фонетический уровень , который использует специфичные для языка параметры, применяемые к акустической информации, такие как пороговые значения времени начала речи (VOT).

Нас интересует роль, которую репрезентации на фонетическом и фонологическом уровнях играют на ранних стадиях слуховой обработки и восприятия речи. Конечная лингвистическая цель системы слухового восприятия — отнести звуки к категориям фонем, чтобы анализировать слова из речевого потока.Как только звук был отнесен к категории системой восприятия (например, / t /), фонетическая информация о звуке (его конкретный VOT или формантные значения) больше не является строго полезной для этой цели. Наш интерес в этом исследовании состоит в том, чтобы проверить, имеет ли слуховая кора доступ к дискретным представлениям фонологических категорий при прогнозировании входящих звуков речи.

Мы сообщаем о результатах исследования, в котором использовались записи электроэнцефалографии (ЭЭГ) в различных стандартах странной парадигмы для выявления слуховых корковых реакций на основе фонологических представлений.Мы сравнили условия, различающиеся по фонетическому качеству, чтобы определить, присутствует ли фонетическая информация в следах памяти, используемых слуховой корой для предсказания входящих звуков, или эти следы памяти являются чисто фонологическими.

Фонетическая и фонологическая репрезентация

Особенностью, которая отличает фонетические категории от фонологических категорий, является наличие категориально-внутренней структуры по акустическим параметрам. Фонетические категории группируют звуки в соответствии с их акустическими свойствами, такими как VOT или формантные значения.Когда слушатели классифицируют звуки по некоторому акустическому континууму (например, VOT), появляется S-образная кривая вероятности. Звуки в этом континууме сгруппированы в отдельные фонетические категории с небольшой областью неопределенности между ними. Для континуума VOT для альвеолярных стопов на английском языке эта область находится между 30 и 40 мс (Lisker & Abramson, 1964, 1967; Stevens & Klatt, 1974). Этот тип категориального восприятия включает простую сортировку звуков по категориям на основе их фонетических свойств.Об этом свидетельствует тот факт, что этот эффект был обнаружен у доязыковых младенцев (Bertoncini & Bijeljac-Babic, 1987; Eimas, 1974), а также у таких животных, как шиншилла (Kuhl & Miller, 1975). Категориальное восприятие также было обнаружено в ответ на нелингвистические стимулы (J. D. Miller, Wier, Pastore, Kelly, & Dooling, 1976; Pastore et al., 1977).

Поскольку фонетические категории определяются в терминах этих акустических свойств, фонетическое представление каждого жетона сохранит эту подробную акустическую информацию.Эта информация о градиенте не содержится в фонологических представлениях, которые состоят из дискретных единиц, используемых для представления отдельных слов в долговременной памяти. Для доступа к лексическим элементам особые значения VOT не нужны — нам нужна только идентичность фонем, составляющих слово. Например, слово «кошка» может храниться в лексиконе с тремя фонемами / k /, / æ / и / t /, без каких-либо подробностей о фонетической реализации каждого звука.

Фонологические категории определяются просто функциями, такими как [-voice] или [+ coronal], и не имеют внутренней категориальной структуры.Фонологическое представление не различает a / t / 60 мс и a / t / 90 мс. Каждый токен / t / рассматривается точно так же: просто как член категории / t /. Мы используем термин «фонологические категории», потому что они являются мишенью для фонологических процессов, таких как ассимиляция, силлабификация и определение ударения (Kenstowicz, 1994). Эти процессы просто нацелены на членов всей фонологической категории, а градиентная фонетическая информация конкретного токена игнорируется.Фонемы также функционируют как связки «битов» с целью хранения информации, обеспечивая кодирование отдельных слов в долговременной памяти.

Свидетельства фонетических и фонологических категорий

Ранние исследования восприятия речи показали, что слушатели могут различать представителей разных категорий легче, чем представителей той же категории (Liberman, Harris, Hoffman, & Griffith, 1957; Liberman, Harris, Kinney, & Lane, 1961). Однако было показано, что слушатели по-прежнему способны различать члены одной и той же фонетической категории, особенно гласные (Fry, Abramson, Eimas, & Liberman, 1962; Pisoni, 1973). Карни, Видин и Вимейстер (1977) обнаружили, что с обучением возможно хорошее внутрикатегориальное различение согласных звуков. Писони и Таш (1974) обнаружили более быстрое время реакции при различении пар стимулов с большими формантными различиями, даже если все различия относятся к категории. Это означает, что относительное акустическое расстояние между звуками было точно представлено в дополнение к их фонологической принадлежности к категории. Это убедительное доказательство того, что фонетические категории имеют градиентную структуру и что эта структура представлена ​​слушателями при различении категорий.

Внутренняя структура фонетических категорий была продемонстрирована исследованиями, в которых слушатели оценивали качество категорий экземпляров (J. L. Miller & Volaitis, 1989; J. L. Miller, 1994; Volaitis & Miller, 1992). Эти результаты показывают, что фонетические категории определены вокруг прототипов, которые служат хорошими примерами этих категорий. Эти прототипы важны для определения пространства фонетической категории и являются важными якорями для обработки слуха.

Сэмюэл (1982) использовал адаптацию, чтобы показать структуру прототипа, обнаружив, что адаптация была более эффективной, если адаптер был близок к стоимости прототипа субъекта.Iverson и Kuhl (1995) и Kuhl (1991) показали «эффект магнетизма восприятия» у взрослых и младенцев, когда хорошие примеры фонетических категорий (то есть примеры, близкие к прототипу этой категории) заставляют соседние примеры казаться более похожими, что делает их труднее различить. Все это свидетельствует о том, что фонетическая информация доступна на всех этапах слуховой обработки и широко используется для вынесения суждений о поведенческих категориях (как мы должны предполагать, учитывая проблему инвариантности и сопоставление « многие к одному » между фонетическими образцами и фонологическими категориями). .Итак, наш вопрос, учитывая обширные свидетельства градуированной фонетической репрезентации, заключается в том, доступны ли дискретные фонологические категориальные репрезентации на всех этапах слуховой обработки.

Электрофизиологические доказательства

Имеются также электрофизиологические доказательства различения как фонетических, так и фонологических категорий. Многие исследования обнаружили категоричные реакции мозга на стимулы в акустическом континууме (например, континууме VOT). Steinschneider et al. (1999) использовали многокомпонентные записи инвазивной ЭЭГ, чтобы показать категориальные нейронные реакции на континуум VOT.Их результаты показывают другую реакцию для согласных с VOT 0–20 мс, чем для согласных с VOT 40–80 мс. Simos et al. (1998) получили аналогичные категориальные ответы с помощью МЭГ.

В нескольких исследованиях слуховое восприятие изучали с использованием реакции отрицательного несоответствия (MMN), автоматической реакции на любое изменение слуховой стимуляции, генерируемой слуховой корой (Alho, 1995). MMN обычно вызывается в парадигме необычного, в которой повторяющаяся последовательность стандартного стимула прерывается необычным или девиантным стимулом. Появление этого нечастого девианта вызывает реакцию «неожиданности», которая проявляется как отрицательное отклонение по отношению к ответу на стандартный стимул.

В соответствии с выводами Liberman et al. (1957, 1961), Шарма и Дорман (1999) обнаружили разницу между реакциями мозга на межкатегориальные и внутрикатегорийные контрасты. Для межкатегорийного контраста стандарт был озвучен / d / (30 мс VOT), а девиант — безмолвным / t / (50 мс VOT). Для контраста внутри категории стандарт был безголосым / t / (80 мс VOT), а девиант был безголосым / t / (60 мс VOT).Жетоны были разными в двух условиях, но относительное расстояние между стандартом и отклонением было идентичным (20 мс). Шарма и Дорман измерили более высокую амплитуду MMN-эффекта для межкатегорийного контраста, чем для внутрикатегорийного контраста, несмотря на идентичное фонетическое расстояние.

Winkler et al. (1999) записали ответы ЭЭГ на различия между категориями и внутри категорий в венгерских и финских гласных. В этом случае пары стандартного отклонения были идентичны, но два типа грамматики говорящих по-разному трактуют контраст.В финском языке / e / и / æ / относятся к разным категориям, тогда как в венгерском языке это различие не проводится. Контраст / e / — / æ / относится к категории для говорящих на финском языке, но внутри категории для говорящих на венгерском языке. Винклер и др. протестировали носителей финского языка, L2, говорящих на финском языке, и «наивных» венгров, не знающих финского языка. Они обнаружили, что амплитуды MMN были больше у субъектов, которые относились к контрасту как к межкатегориальному (финские говорящие на L1 и L2), чем у субъектов, которые относились к контрасту как внутри категории (наивные говорящие на венгерском).Dehaene-Lambertz (1997) аналогичным образом записал ответы ЭЭГ на межкатегорийные и внутрикатегорийные контрасты для носителей разных языков. Дехен-Ламбертц представила / d / — / ɖ / контраст с французскими и хинди говорящими. Во французском языке контраст находится внутри категории, а на хинди — между категориями. Дехайн-Ламбертц, как и Винклер и др., Обнаружили больший эффект несоответствия амплитуды для разных категорий, чем контраст внутри категории.

Разница в амплитуде, обнаруженная в этих исследованиях, предполагает, что амплитуда эффекта MMN имеет несколько источников.По крайней мере, как фонетическая дистанция, так и различие категорий вносят вклад в общую амплитуду эффекта. Тем не менее, эффект категории вносит гораздо больший вклад в общую амплитуду. Näätänen et al. (1997) записали ЭЭГ-ответы говорящих на финском языке на два разных контраста между категориями. Стандарт был / e /, а отклоняющимися от него были / ö / (фонема в финском языке) и / õ / (звук, не соответствующий категории фонем в финском языке). Näätänen et al. обнаружили, что реакция несоответствия на «прототип» девианта была больше, чем реакция на отклонение, не являющееся прототипом, даже при том, что последний имел большее акустическое отличие от стандарта.

Эти результаты, кажется, указывают на то, что слушатели относят звуки, встречающиеся в парадигме чудаков, к фонологическим категориям, хотя они не исключают интерпретацию фонетической категории. Хотя присутствует асимметрия — различия между заранее заданными границами вносят больший вклад в амплитуду несоответствия, чем произвольные различия — эти границы могут быть определены либо путем присвоения фонологической категории, либо посредством фонетической градации. С фонологической точки зрения, разница между / t / и / d / «больше», чем разница между двумя лексемами / t /.Принадлежность к разным категориям вызывает больший эффект несоответствия, чем принадлежность к одной и той же категории. С фонетической точки зрения разница между «плохим» образцом и «хорошим» образцом (когда один очень далек от значения прототипа, а другой намного ближе) — это «большая» разница, чем разница между двумя «хорошими» экземплярами. . В свете этого мы не можем быть уверены, что эти результаты соответствуют истинным фонологическим представлениям.

Различные стандарты

В нескольких исследованиях ЭЭГ использовался подход «различных стандартов» для усиления фонологических представлений. Различные стандарты обеспечивают простой способ выявления фонологических категорий путем введения фонетических вариаций в стандарты. Если набор стандартов варьируется в пределах фонологической категории — скажем, изменяя VOT или частоту формант на небольшие количества — это ограничивает тип жизнеспособного представления трассировки памяти, которое может быть сгенерировано. След памяти может просто принять форму представления фонологической категории, потому что все стандарты относятся к одной и той же категории. В качестве альтернативы, трассировка памяти может включать изменяющуюся акустическую информацию в представление « ad hoc », которое вычисляет среднее значение или диапазон изменяющихся акустических значений.

Phillips et al. (2000b) продемонстрировали, что слуховая кора получает доступ к фонологическим представлениям, измеряя реакцию мозга на фонологические и акустические состояния. См. Рис. 1 для обзора этих условий. Их фонологическое состояние изменяло стандарты в пределах одной категории ([+ voice]) и варьировало отклоняющихся в пределах другой категории ([-voice]). Изменение стандартов привело к тому, что стандарты были сохранены в фонологической памяти, и возникло несоответствие при обнаружении межкатегорийного девианта.Их акустическое состояние равномерно увеличивало значения VOT всех стимулов, так что некоторые стандарты теперь находились в диапазоне [+ voice], а некоторые — в диапазоне [-voice]. Поскольку стандарты (определяемые «частым» классом стимулов) больше не попадали в одну категорию, фонологический след памяти был невозможен. Они не наблюдали эффекта несоответствия в этом состоянии, что указывает на то, что ad hoc фонетической группировки стандартов не произошло. Это служит убедительным доказательством того, что слуховая кора имеет доступ к фонологическим репрезентациям в соответствии с парадигмой странностей с изменяющимися стандартами.

Два условия Phillips et al. (2000b). Стандарты отмечены черным цветом; девианты отмечены красным. Фонологические условия варьировали время начала голоса (VOT) стандартов в категории [+ voice]. Девиант не попал в эту категорию, что и вызвало MMN. Фонетическое состояние изменяло VOT стандартов на одинаковые величины, а разрыв между стандартами и отклонением был идентичен фонологическому состоянию. Однако все значения VOT были сдвинуты вверх, поэтому стандарты теперь находятся по обе стороны от границы VOT, отделяющей [+ voice] от [-voice].В этом состоянии MMN не обнаружен

MMN были вызваны таким образом с помощью стандартов, записанных разными динамиками (Dehaene-Lambertz & Pena, 2001; Shestakova et al., 2002), стандартов с вариацией их формантной частоты F0 (Jacobsen & Schröger, 2004) и вариации VOT (Hestvik & Durvasula, 2016; Phillips, Pellathy, & Marantz, 2000a; Phillips, Pellathy, Marantz, et al., 2000b). Эулитц и Лахири (2004) и Хествик и Дурвасула (2016) использовали различные стандарты, чтобы задействовать дополнительные свойства фонем, а именно фонологическую недостаточную спецификацию.

Однако фонетические категории по-прежнему зависят от языковых параметров. Граница между / t / и / d / в английском языке хорошо установлена, и фонетическая группировка звуков в континууме VOT будет группироваться вокруг фонетических прототипов. Неспособность слуховой коры выполнить ad hoc группировку токенов в Phillips et al. исследование могло быть связано с их удаленностью от прототипов категории. Если токен находится на достаточно большом расстоянии от соответствующего фонетического прототипа, слуховая система больше не сможет отнести этот токен к необходимой категории.Другими словами, фонетическая группировка, по-видимому, подчиняется тем же ограничениям категорий, что и фонологическая группировка. Новую фонетическую группировку нельзя создать на лету.

Отсутствие эффекта несоответствия в «фонетическом» условии Филлипса и др. Демонстрирует, что ad hoc фонетическая группировка по категориям (например, токены, попадающие между 30 и 60 мс VOT) невозможны. Но остается вопрос, присутствует ли подробная фонетическая информация в следе памяти, или же изменение стандартов обязательно заставляет слуховую кору рассматривать каждый токен как идентичный член фонологической категории. Принадлежность к фонологической категории не подразумевает различия между ее членами. Все токены имеют равноценный статус. Однако принадлежность к фонетической категории оценивается. К членам фонетической категории можно относиться по-разному, в зависимости от качества их акустических свойств.

Целью настоящего исследования было определить, действительно ли слуховая кора имеет доступ к фонологическим категориям , когда стандарты различаются — категориям, в которых каждый токен, принадлежащий этой категории, рассматривается как идентичный — или доступ к фонетическим категориям — специфичным для языка категории, в которых разные токены имеют уникальный статус.Другими словами, использует ли слуховая кора представления фонологических категорий для прогнозирования входящих звуков речи, как предполагают Филлипс и др.? и последующие исследования?

Отрицательность несоответствия (MMN)

Этот вопрос будет рассмотрен с использованием парадигмы негативности несоответствия различных стандартов (MMN), чтобы увидеть, поддерживают ли участники мелкозернистую фонетическую информацию при прогнозировании фонологической категории. Несоответствие реакции — это функция способности слуховой коры делать прогнозы о входящих звуках.

MMN — это отражение автоматической реакции мозга на любое изменение слуховой стимуляции, генерируемое слуховой корой (Alho, 1995). Поскольку он вызывается неожиданным слуховым изменением, MMN функционально является нейронным «неожиданным» ответом. Поскольку это происходит автоматически, ответ о несоответствии может быть вызван как в контексте присутствия, так и в контексте отсутствия (István Winkler, Czigler, Sussman, Horváth, & Balázs, 2005; Näätänen, 1979, 1985).

Чтобы слуховая кора реагировала на изменение слуховой стимуляции (и генерировала эффект MMN), она должна делать активные прогнозы относительно входящих звуков.Эти прогнозы основаны на представлении (называемом следом памяти), построенном из повторяющейся последовательности стандартных стимулов. Когда представлен девиант, входящая сенсорная информация «конфликтует» с предсказанием, сгенерированным представлением трассировки памяти, и вызывает ответ MMN (Иштван Винклер, Коуэн, Чипе, Циглер, & Нэатанен, 1996a; Иштвфин Винклер, Кармос, & Нэатанен, 1996b; Näätänen & Picton, 1987). Исследования со стимулами, маскирующими назад, предполагают, что этот след памяти устанавливается и сохраняется в слуховой сенсорной памяти.Представление трассировки памяти может сохраняться в течение нескольких секунд (Winkler, Schröger, & Cowan, 2001).

Амплитуда эффекта MMN увеличивается, а латентность сокращается по мере увеличения амплитуды слуховых изменений (Näätänen, Paavilainen, Rinne, & Alho, 2007; Rinne, Särkkä, Degerman, Schröger, & Alho, 2006). Когда отклонение от стандарта отличается более чем по одному признаку, амплитуда MMN демонстрирует аддитивный эффект (Schröger, 1995; Wolff & Schröger, 2001). Это свидетельство того, что система обработки слуха чувствительна к мелкозернистым акустическим вариациям, и что эти детали могут быть закодированы в представлениях памяти.Это также свидетельствует о механизме оценки предсказания градиента. Когда входящий звук сравнивается с предсказанием, амплитуда реакции неожиданности (MMN) пропорциональна разнице между новым входящим звуком и представлением прошлых звуков (то есть, ошибка предсказания; см. Friston, 2005).

Наше исследование сравнивало несоответствие ответов на два условия с разными расстояниями, операционализированное как расстояние между нечетным VOT и средним VOT стандартов.В обоих случаях стандарты будут токенами / t / с различными значениями VOT, а отклонение будет / d / с VOT 15 мс. Одним из условий будет состояние «низкого T», при котором стандартное значение VOT составляет 65 мс. Другим условием будет состояние «high-T», при котором стандартное значение VOT составляет 80 мс. Эти условия показаны на рис. 2.

Два экспериментальных условия эксперимента 1. Сплошная черная линия представляет границу между [+ voice] и [-voice] (примерно на 35 мс).Пунктирная линия отделяет стандарты «High-T» от стандартов «Low-T». Каждое условие сравнивает стандарты [-голос] одной группы (высокий или низкий) с отклонением [+ голос]. Если представление содержит подробную фонетическую информацию (время начала голоса; VOT), будет разница в амплитуде между двумя условиями

Поскольку амплитуда эффекта несоответствия чувствительна к величине изменения между стимулами, мы прогнозируем «Эффект расстояния» основан на относительном расстоянии между отклоняющимся VOT и средним VOT стандартов. Такой эффект расстояния будет указывать на то, что слуховая кора может получить доступ только к фонетически градуированным представлениям (а не к представлениям фонологической категории). Если слуховая кора отслеживает эту информацию и кодирует ее в записи памяти, мы прогнозируем, что состояние с более высокими стандартами VOT вызовет более высокий эффект несоответствия амплитуды, чем состояние с более низкими стандартами VOT, из-за большего расстояния между девиантным и стандартов в состоянии «высокой температуры» (65 мс), чем в состоянии «низкой температуры» (50 мс).Однако, если слуховая кора использует фонологические представления категорий, в которых все члены категории рассматриваются по принципу «все или ничего» (т. Е. Все члены категории рассматриваются как идентичные), не должно быть разницы в амплитуде между двумя состояниями. .

В большинстве исследований MMN этого типа сравнивается реакция мозга на / d / как на отклонение от ответа на / d / как на не-отклоняющееся. Это позволяет избежать путаницы из-за внутренней разницы в нейронных реакциях на звуки / d / и / t /. Поскольку стандарты и отклонения различаются по VOT, они могут вызывать различия в задержке, поскольку мозг реагирует на всплеск согласных и начало голоса в разное время. В классической парадигме MMN этой путаницы можно избежать, сравнивая целевые звуки как отклоняющиеся от тех же звуков как стандарты. Однако это не исключает возможности того, что эффект MMN является результатом рефрактерности нейронов. Повторная стимуляция популяций нейронов (например, популяции нейронов, которая реагирует на / t /) вызывает привыкание, при этом общая активация этой популяции со временем снижается (Butler, Spreng, & Keidel, 1969).Поскольку стандарты появляются чаще, чем отклоняющиеся, нейронные реакции более привычны к стандартам (и ослабляются), в то время как нервные реакции менее привычны к отклоняющимся.

Чтобы контролировать оба этих эффекта, мы здесь используем парадигму «случайного контроля» Якобсена и Шрегера (2001, 2003) для выявления и измерения MMN. Вместо того, чтобы сравнивать девиантов непосредственно с самими собой в качестве стандартов, этот метод использует блок «случайного контроля», в котором появление целевого / d / звука имеет частоту, равную его частоте в блоках стандартного отклонения, но оно встроено в континуум случайно возникающих равновероятных стимулов. Сравнивая девиантный стимул сам с собой в условиях случайного контроля, мы можем контролировать присущие ему различия в ответе мозга между стандартными и девиантными стимулами и гарантировать, что ожидаемые MMN получены из сравнения памяти. Отклонение в контрольном условии будет служить средством контроля для вычисления эффекта несоответствия вместо стандартных стимулов.

Волна разницы MMN, рассчитанная на основе стандартов и отклонений, имеет несколько основных источников. Один источник — это просто акустическое различие: акустически разные звуки активируют разные популяции нейронов.Другой источник — рефрактерность нейронов — повторная активация популяции нейронов приводит к привыканию, уменьшая амплитуду ответа. Это приводит к ослаблению реакции мозга до стандартов по сравнению с отклоняющимися. Другой источник — это нейронная реакция «неожиданности», которая является функцией неверного предсказания входящих звуков. Чтобы быть уверенным, что мы измеряем реакцию неожиданности, а не различия, возникающие из-за акустики и рефрактерности нейронов, мы используем сравнение с отклонением от нормы — сравнивая реакцию мозга с отклонением от стандартного отклоняющегося блока с отклоняющимся в случайных стандартах. блок управления.

% PDF-1.2 % 2 0 obj > поток BT / F2 1 Тс 12,912 0 0 12,912 86,16 696,42 тм 0 г / GS1 GS 0,0024 Тс [(A) -251,4 (T) 0,3 (HREE-ST) 93,2 (A) 55,3 (G) -0,3 (E) -222,8 (S) 0,8 (OLUTION) -232,8 (F) 0 (OR) -242,1 (ГИБКИЙ) ) -232,1 (V) 46 (O) -0,3 (CAB) 9,6 (ULAR) 36,7 (Y) -223,5 (S) 0,8 (PEECH)] TJ 11,8499 -1,2454 TD 0,0026 Тс [(ПОНИМАЕТ) 93,4 (АНДИНГ)] TJ / T5 1 Тс 0,12 0 0 -0,12 352,44 685,02 тм 0 Tc 0 Tw (1) Tj / F6 1 Тс 10,76 0 0 10,76 269,04 658,74 тм 0,0022 Тс [(Gr) 12 (ace) -234,1 (C) 0,1 (завис)] TJ / F4 1 Тс -4.0819 -1,9964 ТД 0,0019 Тс [(Spok) 11.2 (en) -234.2 (Language) -234.4 (Systems) -233.6 (G) -1 (roup)] TJ 0,0446 -1,1599 TD 0,0018 Тс [(Лаборатория) -234,3 (ж) 0,2 (или) -245,1 (Компьютер) -234 (Наука)] TJ -0,9368 -1,171 ТД 0,0016 Тс [(Массачусетс) -222,8 (Институт) -245,9 (из) -245,3 (Т) 66,1 (технология)] TJ -0,1896 -1,171 ТД 0,0018 Тс [(Кембридж,) — 238,9 (М) -1,4 (Ассачусетс) -222,6 (02139) -234,3 (США)] TJ -2,5428 -1,1599 ТД [(http: // www) 65,7 (. ) 6,4 (s) 0,4 (ls.) 6,3 (l) 0,9 (cs.) 6,3 (m) -1 (ит.) 6,3 (edu,) -227,9 (mailto: благодать) 10,8 (yc @ mit.) 6.4 (edu)] TJ / F2 1 Тс -3.8031 -2.7101 ТД 0,0025 Тс [(ABSTRA) 55.4 (CT)] TJ / F4 1 Тс 8,966 0 0 8,966 57,6 541,98 тм 0,0022 Тс [(Th) 7 (is) -371,7 (p) 7 (a) 4,5 (p) 7 (e) 4,5 (r) -387,5 (d) 7 (isc) 4,5 (u) 7 (sse) 4,5 (s) -385 (o) 7 (u) 7 (r) -387,5 (th) 7 (re) 4,5 (e) 4,5 (-) 0,6 (sta) 4,5 (g) 7 (e) -383,6 (a) 4,5 (p ) 7 (р) 7 (г) 0,6 (о) 7 (а) 4,5 (в) 4,5 (з) -394,5 (к) -367,7 (а) -383,6 (\ 003) -3,9 (д) 17,9 (х) 7 (ib) 7 (le) -370,2 (v) 20,4 (o) 7 (-)] TJ 0 -1,1911 ТД -0,0033 Тс [(каб.) 14.9 (ул.) -6.4 (ар) -4.9 (у) -319.7 (сек) -2.4 (пич) -319.7 (низ) -4.9 (сек) -2.4 (т) -6.4 (а) -1 (нди) -6,4 (нг) -346.5 (syst) -6.4 (em,) — 328.8 (w) -4 (hi) -6.4 (ch) -319.7 (can) -319.7 (det) -6.4 (ect) -327.6 (out) -6.4 (-) -4,9 (o) 1,5 (f) -4,9 (-)] ТДж 0 -1,2045 ТД -0,0032 Тс [(v) 15 (o) 1,6 (каб) 15 (ul) -6,3 (ar) -4,8 (y) -266,1 (\ () — 4,8 (O) -3,9 (O) 49,6 (V) -3,9 (\ )) — 259,1 (w) 9,5 (o) 1,6 (r) -4,8 (d) 1,6 (s,) — 275,2 (и) -279,4 (гипотеза) -6,3 (hesi) -6,3 (ze) -268,5 (t) -6,3 (h) 1,6 (ei) -6,3 (r) -272,5 (phonet) -6,3 (i) -6,3 (c) -268,5 (и) -266,1 (o) 1,6 (r) 8,6 (-)] TJ Т * -0,0035 Тс [(t) -6,6 (hogr) -5,1 (афи) -6,6 (c) -456,2 (t) -6,6 (r) -5,1 (a) -1,2 (nscr) -5,1 (i) -6,6 (p) 1,3) (т) -6,6 (я) -6,6 (зав. ) — 877.7 (I) -5,1 (n) -440,3 (t) -6,6 (he) -442,8 (\ 002) -9,6 (r) -5,1 (st) -434,8 (st) -6,6 (возраст,) — 489,6 (w ) -4,2 (e) -442,8 (i) -6,6 (n) 1,3 (t) -6,6 (r) -5,1 (oduce) -456,2 (t) -6,6 (he)] TJ 0 -1,1911 ТД 0,0024 Тс [(c) 4,7 (o) 7,2 (lu) 7,2 (mn) 7,2 (-b) 7,2 (иг) 7,2 (ra) 4,7 (m) -210 (\ 002) -3,7 (n) 7,2 (ите) 4,7 ( -sta) 4,7 (te) -182,6 (tra) 4,7 (n) 7,2 (sd) 7,2 (u) 7,2 (c) 4,7 (e) 4,7 (r) -199,9 (\ (FST \)) — 173,2 (w) 1,7 (h) 7,2 (i) -0,7 (c) 4,7 (h) 7,2 (,) — 216 (w) 1,7 (h) 7,2 (ile) -182,6 (e) 4,7 (м) 4,1 (b) 7,2 (e) ) 4.7 (d) 7.2 (-)] ТДж 0 -1,2045 ТД -0,0048 Тс [(ди) -7,9 (нг)] ТДж 7,173 0 0 7,173 76,801 488.22 тм 0,0653 Тс (ЭНДЖИ) Tj 8,966 0 0 8,966 104,038 488,22 тм -0,0036 Тс [(subl) -6,7 (e) 12,1 (x) 1,2 (i) -6,7 (cal) -354,6 (модель) -6,7 (s) -2,7 (,) — 369,2 (a) -1,3 (l) -6,7 ( s) -2,7 (o) -333,4 (s) -2,7 (uppor) -5,2 (t) -6,7 (s) -350,7 (pr) -5,2 (e) 25,5 (v) 1,2 (i) -6,7 (ousl) -6,7 (y) -360,2 (не показано)] TJ -5,1791 -1,2045 ТД -0,0038 Тс [(dat) -6.9 (a) -322. 7 (f) -5.4 (r) -5.4 (o) 1 (m) -336.6 (unkno) 27.8 (w) -4.5 (n) -347 (w) 8.9 (o) ) 1 (r) -5,4 (d) 1 (s.) — 530 (S) -9,9 (econdl) -6,9 (y) 67,9 (,) — 356,1 (t) -6,9 (h) 1 (e)] TJ 7,173 0 0 7,173 212,525 477,42 тм 0,0653 Тс (ЭНДЖИ) Tj 8.966 0 0 8,966 239,642 477,42 тм 0,0025 Тс [(mo) 7.3 (d) 7.3 (e) 4.8 (ls) -331.2 (u) 7.3 (tiliz) 4.8 (e)] TJ -20,3027 -1,1911 ТД -0,0037 Тс [(gr) -5,3 (афема) -376,1 (i) -6,8 (n) 1,1 (f) -5,3 (o) 1,1 (r) -5,3 (m) -2 (at) -6,8 (i) -6,8 ( на,) — 382,7 (пр) -5,3 (о) 14,5 (в) 1,1 (и) -6,8 (г) 1,1 (и) -6,8 (п) 1,1 (г) -373,6 (т) -6,8 (и) — 6,8 (ght) -6,8 (er) -353,3 (l) -6,8 (i) -6,8 (ngui) -6,8 (st) -6,8 (i) -6,8 (c) -349,3 (const) -6,8 (r) — 5,3 (ai) -6,8 (nt) -368,1 (as)] TJ 0 -1,2045 ТД -0,0013 Тс [(колодец) -379,1 (ас) -375,2 (мгновенно) -388,5 (звук-буква) -391 (способность) -384,6 (во время) -384.6 (r) -2,9 (экогни -)] TJ Т * 0,0029 Тс [(tio) 7,7 (n) 7,7 (.) — 416,3 (Th) 7,7 (ird) 7,7 (l) -0,2 (y) 74,6 (,) — 282,4 (th) 7,7 (e) -289,2 (s) 3,8 ( y) 7,7 (lla) 5,2 (б) 7,7 (l) -0,2 (e) 5,2 (-) 1,3 (le) 32 (v) 21,1 (e) 5,2 (l) -294,6 (l) -0,2 (e) 18,6 (x) 7,7 (ic) 5,2 (a) 5,2 (l) -281,2 (u) 7,7 (n) 7,7 (it) -290,7 (o) 7,7 (f) -279,7 (th) 7,7 (e) -289,2 (\ 002) -3,2 (первый) -267,8 (с) 3,8 (ta) 5,2 (г) 7,7 (e) -289,2 (a) 5,2 (r) 1,3 (e)] TJ 0 -1,1911 ТД 0,0023 Тс [(a) 4,6 (u) 7,1 (to) 7,1 (ma) 4,6 (tic) 4,6 (a) 4,6 (lly) -300,7 (d) 7,1 (e) 4,6 (ri) 26 (v) 20,5 (e) 4,6 (г) -300,7 (в) 7,1 (ia) -289,8 (а) 4,6 (н) -287,3 (итт) 4. 6 (ra) 4,6 (ti) 26 (v) 20,5 (e) -289,8 (p) 7,1 (r) 0,7 (o) 7,1 (c) 4,6 (e) 4,6 (d) 7,1 (u) 7,1 (r) 0,7 (д) -316,6 (т) -0,8 (о) -287,3 (о) 7,1 (п) 7,1 (тимиз) 4,6 (д) -289,8 (п) 7,1 (д) 4,6 (г) 14,1 (-)] ТДж 0 -1,2045 ТД -0,0033 Тс [(f) -4.9 (o) 1.5 (r) -4.9 (m) -1.6 (ance.) — 315.4 (T) -8 (h) 1.5 (e) -228.5 (s) -2.4 (econd -) — 4.9 (st) -6.4 (возраст) -241.9 (r) -4.9 (ecogni) -6.4 (zer) -232.4 (empl) -6.4 (o) 14.9 (y) 1.5 (s)] TJ 7,173 0 0 7,173 232,805 423,66 тм 0,0653 Тс (ЭНДЖИ) Tj 8,966 0 0 8,966 259,083 423,66 тм -0,0048 Тс [(t) -7.9 (o) -214.1 (out) -7.9 (put)] TJ -22,4709 -1,2045 ТД -0,0011 Тс [(а) -346.7 (w) 11,6 (ord) -357,6 (n) 3,7 (et) -4,2 (w) 11,6 (o) 3,7 (rk) -357,6 (whi) -4,2 (c) 1,2 (h) -344,3 (i) — 4,2 (s) -348,2 (p) 3,7 (arsed) -357,7 (b) 3,7 (y)] TJ 7,173 0 0 7,173 191,524 412,86 тм 0,0748 Тс [(TI) 6,3 (N) 44,1 (A)] TJ 8,966 0 0 8,966 210,122 412,86 тм -0,0042 Тс [(,) — 343,1 (наш) -367,1 (нац) -7,3 (u) 0,6 (r) -5,8 (a) -1,9 (l) -355,2 (l) -7,3 (anguage)] TJ -17.0104 -1. 1911 ТД -0,0032 Тс [(\ () — 4.8 (N) -3.9 (L) -7.9 (\)) — 285.8 (пр) -4.8 (процессор) 35.4 (,) — 328.7 (i) -6.3 (n) -292.8 (st) -6,3 (возраст) -295,3 (t) -6,3 (час) -4,8 (ee.) — 435,8 (E) -7,9 (xper) -4,8 (i) -6,3 (ment) -6.3 (s) -310,1 (w) -3,9 (i) -6,3 (t) -6,3 (h) -279,5 (a)] TJ 7,173 0 0 7,173 245,046 402,18 тм 0,0748 Тс [(J) 12,2 (U) 10,6 (P) 11,9 (I) 6,3 (TER)] TJ 8,966 0 0 8,966 278,402 402,18 тм 0,0007 Тс (im-) Tj -24,6256 -1,2045 ТД -0,0033 Тс [(пл) -6,4 (элемент) -6,4 (а) -1 (т) -6,4 (и) -6,4 (о) 1,5 (п) -266,2 (о) 1,5 (ж) -259,2 (т) -6,4 ( hi) -6,4 (s) -243,3 (s) -2,4 (yst) -6,4 (e) -1 (m) -269,2 (a) -1 (r) -4,9 (e) -255,2 (descr) -4,9 ( i) -6,4 (слой) -266,2 (i) -6,4 (n) -239,4 ([) — 4,9 (1) -11,9 (]) — 4,9 (.)] ТДж / F2 1 Тс 10,76 0 0 10,76 121,92 373,74 тм 0,0023 Тс [(1.) — 996,8 (INTR) 32.9 (ODUCTION)] TJ / F4 1 Тс 8,966 0 0 8,966 57,6 357,78 тм -0,0035 Тс [(I) -5,1 (n) -306,5 (t) -6,6 (h) 1,3 (e) -295,6 (f) -5,1 (ut) -6,6 (ur) -5,1 (e,) — 329 (w) -) — 4,2 (e) -309 (f) -5,1 (o) 1,3 (r) -5,1 (e) -1,2 (см. ) -309 (c) -1,2 (on) 41,4 (v) 14,7 (e) -1,2 (r ) -5,1 (с) -2,6 (at) -6,6 (i) -6,6 (onal) -327,8 (s) -2,6 (yst) -6,6 (e) -1,2 (мс) -310,4 (capabl) -6,6 (e ) -322,4 (из) -299,5 (sup -)] ТДж Т * -0,0033 Тс [(por) -4,9 (t) -6,4 (i) -6,4 (n) 1,5 (g) -199,2 (\ 003) -9,4 (e) 12,4 (x) 1,5 (i) -6,4 (b) 1,5 (l) ) -6.4 (e) -201.7 (v) 14.9 (o) 1.5 (cab) 14.9 (ul) -6.4 (ar) -4.9 (i) -6.4 (e) -1 (s,) — 208,3 (t) — 6.4 (h) 1,5 (at) -193,7 (i) -6,4 (s) -2,4 (,) — 208,3 (не известно) 28,3 (w) -4 (n) -226 (w) 9,4 (o) 1,5 (r) -4,9 (г) 1,5 (с) -203,2 (а) -1 (г) -4,9 (д) -188,3 (авт) -6,4 (о) 1,5 (мат) -6,4 (-)] ТДж Т * -0,0036 Тс [(я) -6,7 (кал) -6,7 (л) -6,7 (у) -333,4 (дет) -6,7 (и т. д.) -6,7 (ред) -346,8 (ат) -341,2 (т) -6,7 (в) 1,2 (e) -335,8 (s) -2,7 (pok) 14,6 (en) -360,2 (i) -6,7 (nput) -6,7 (,) — 369,2 (a) -1,3 (nd) -346,8 (cor) -5,2 ( r) -5,2 (e) -1,3 (spondi) -6,7 (нг) -360,1 (акустика) -6,7 (i) -6,7 (c) -1,3 (,)] TJ 0 -1,1911 ТД -0,0039 Тс [(фонол) -7 (оги) -7 (кал) -368,3 (и) -333,7 (л) -7 (я) -7 (нгуи) -7 (ст) -7 (я) -7 (в) — 336. 1 (пр) -5,5 (опер) -5,5 (т) -7 (и) -7 (д) -1,6 (с) -337,6 (а) -1,6 (р) -5,5 (д) -336,1 (и) — 7 (n) 0,9 (f) -5,5 (e) -1,6 (r) -5,5 (r) -5,5 (e) -1,6 (d.) — 556,9 (F) -10 (r) -5,5 (om) — 336,7 (t) -7 (h) 0,9 (ese,)] ТДж 0 -1,2045 ТД -0,001 Тс [() -373,4 (s) -0,1 (система) -387,4 (w) 11,7 (ould) -384,3 (предположить) -386,8 (буква) -363,9 (s) -0,1 (pellings,) — 420,2 (a) 1,3 (nd) -384,3 (дюйм) -370,9 (это) -361,5 (w) 11,7 (a) 1,3 (y) 70,7 (,)] TJ Т * -0,0037 Тс [(t) -6,8 (h) 1,1 (e) -362,7 (l) -6,8 (e) 12 (x) 1,1 (i) -6,8 (c) -1,4 (on) -373,6 (i) -6,8 (s) ) -364,2 (динамика) -6,8 (кал) -6,8 (л) -6,8 (у) -387 (д) 12 (х) 1.1 (t) -6,8 (e) -1,4 (nded) -373,6 (w) -4,4 (i) -6,8 (t) -6,8 (h) -360,2 (ne) 25,4 (w) -379,2 (w) 9 ( или) -5,3 (ds) -377,6 (разговорный) 14,5 (en) -387 (at)] TJ 0 -1,1911 ТД 0,0016 Тс [(re) 3,9 (c) 3,9 (o) 6,4 (g) 6,4 (n) 6,4 (itio) 6,4 (n) -355 (время) 3,9 (.) — 578,2 (At) -349,4 (p) 6,4 (r) ) 0 (e) 3,9 (s) 2,5 (e) 3,9 (n) 6,4 (t,) — 377,4 (sta) 3,9 (t) -1,5 (e) 3,9 (-) 0 (o) 6,4 (f-th) 6,4 (e) 3,9 (-a) 3,9 (rt) -336 (sy) 6,4 (ste) 3,9 (m) 3,3 (s) -345,5 (h) 6,4 (a) 17,3 (v) 19,8 (e) -344 ( lim -)] TJ 0 -1,2045 ТД -0,0011 Тс [(ited) -210. 4 (возможности) -214.4 (i) -4.2 (n) -197 (c) 1.2 (oping) -223.8 (with) -210.4 (unkno) 30.5 (wn) -223,8 (w) 11,6 (o) 3,7 (выстр.) — 313,2 (In) -210,4 (f) 10,7 (act,) — 219,5 (a) 1,2 (s) -214,4 (цитируется)] TJ Т * -0,0033 Тс [(i) -6,4 (n) -226 ([) — 4,9 (5) 1,5 (]) — 4,9 (,) — 235,1 (t) -6,4 (e) -1 (st) -233,9 (отправлено) -6,4 (ences) -256,7 (продолжение) -6,4 (ai) -6,4 (ni) -6,4 (нг) -239,4 (O) -4 (O) 49,5 (V) -231,5 (w) 9,4 (или) -4,9 (ds) ) -243,3 (может) -239,4 (суф) 21,9 (ж) -4,9 (эр) -232,4 (а) -241,9 (\ 002) 17,4 (в) 14,9 (д) -1 (-) — 4,9 (е) — 4,9 (o) 1,5 (l) -6,4 (d)] ТДж 0 -1,1911 ТД 0,0024 Тс [(d) 7,2 (e) 18,1 (g) 7,2 (r) 0,8 (a) 4,7 (d) 7,2 (a) 4,7 (tio) 7,2 (n) -273,8 (i) -0,7 (n) -247,1 (r) ) 0,8 (д) 4,7 (в) 4,7 (о) 7.2 (g) 7,2 (n) 7,2 (itio) 7,2 (n) -273,9 (p) 7,2 (e) 4,7 (rfo) 7,2 (rma) 4,7 (n) 7,2 (c) 4,7 (e) 4,7 (.) — 349,9 (Вкл.) 7,2 (e) -262,9 (c) 4,7 (h) 7,2 (a) 4,7 (lle) 4,7 (n) 7,2 (g) 7,2 (e) -276,3 (is) -251 (to) -247,1 ( n) 7,2 (a) 4,7 (r) 14,2 (-)] TJ 0 -1,2045 ТД -0,0037 Тс [(r) -5,3 (o) 27,9 (w) -258,7 (t) -6,8 (hi) -6,8 (s) -257,1 (l) -6,8 (ar) 8,1 (ge) -242,3 (per) -5,3 ( f) -5,3 (o) 1,1 (r) -5,3 (m) -2 (ance) -282,4 (разрыв)] TJ 0 -1,7666 TD 0,0028 Тс [(Pre) 31,9 (v) 7,6 (io) 7,6 (u) 7,6 (s) 3,7 (ly) 74,5 (,) — 550,2 (w) 2,1 (e) -490 (e) 5,1 (n) 47,7 (v) 7,6 (isio) 7,6 (n) 7,6 (e) 5,1 (d) -501 (a)] TJ / F6 1 Тс 12.3398 0 TD (два) Tj / F4 1 Тс 1.4454 0 TD -0,0018 тс [(-st) -4.9 (a) 0.5 (ge) -494.6 (archi) -4.9 (t) -4.9 (ect) -4.9 (ure) -494.6 (w) -2.5 (здесь) -494.6 (t) -) — 4.9 (h) 3 (e)] TJ -13,7852 -1,1911 ТД -0,0039 Тс [(f) -5,5 (r) -5,5 (онт) -7 (-) — 5,5 (e) -1,6 (nd) -266,8 (конси) -7 (s) -3 (t) -7 (e) — 1,6 (d) -266,8 (o) 0,9 (f) -259,8 (a) -255,8 (domai) -7 (n -) — 5,5 (i) -7 (ndependent) -301,4 (r) -5,5 (ecogni) — 7 (zer) 34,7 (,) — 262,5 (a) -1,6 (nd) -266,8 (t) -7 (h) 0,9 (i) -7 (s)] TJ 0 -1,2045 ТД -0,0028 Тс [(w) 9,9 (a) -0,5 (s) -256,2 (i) -5,9 (nt) -5,9 (erf) 9 (aced) -252,3 (vi) -5,9 (a) -241,4 (a) -241,4) с) -1,9 (убв) 9,9 (порядк) -265.7 (n) 2 (et) -5.9 (w) 9.9 (o) 2 (rk) -252.3 (t) -5.9 (o) -238.9 (a) -241.4 (b) 2 (ack-end) -265.7 ( whi) -5,9 (c) -0,5 (h) -252,3 (i) -5,9 (ncor) 9 (-)] TJ Т * -0,0036 Тс [(por) -5,2 (at) -6,7 (ed) -400,3 (const) -6,7 (r) -5,2 (ai) -6,7 (nt) -6,7 (s) -390,8 (f) -5,2 (r) -) — 5,2 (o) 1,2 (м) -376,6 (h) 1,2 (i) -6,7 (gher) 8,2 (-) — 5,2 (или) -5,2 (der) -406,7 (kno) 28 (w) -4,3 (l) -6,7 (край) -402,8 (кислый) -5,2 (цес,) — 436,2 (с) -2,7 (уч)] ТДж 0 -1,1911 ТД -0,002 Тс [(as) -308,9 (NL) -6,7 (,) — 300,7 (t) -5,1 (ai) -5,1 (l) -5,1 (o) 2,8 (красный) -305 (f) -3,6 (или) -311,4) (t) -5,1 (h) 2,8 (e) -307,5 ​​(s) -1,1 (peci) -5,1 (\ 002) -8.1 (в) -307,5 ​​(домай) -5,1 (п.) — 488,1 (В) -305 ([2],) — 314,1 (ср) -307,5 ​​(и) -5,1 (м) -0,3 (пл) -5,1 (ement) -5,1 (e) 0,3 (d)] TJ 0 -1,2045 ТД 0,0022 Тс [(а) -303,3 (п) 7 (ре) 4,5 (лимин) 7 (а) 4,5 (г) 0,6 (у) -300,8 (с) 3,1 (у) 7 (с) 3,1 (тэ) 4,5 (м) -317,3 (w) 1,5 (h) 7 (e) 4,5 (re) -303,3 (th) 7 (e) -303,3 (\ 002) -3,9 (первый) -295,3 (s) 3,1 (ta) 4,5 (g) 7 (e) -303,3 (o) 7 (n) 7 (l) -0,9 (y) -314,2 (u) 7 (tiliz) 4,5 (e) 4,5 (s) -304,7 (sy) 7 (lla) 4,5 ( б) 7 (л) -0,9 (д) 4,5 (-)] ТДж Т * -0,0039 Тс [(l) -7 (e) 25,2 (v) 14,3 (e) -1,6 (l) -261,2 (l) -7 (i) -7 (ngui) -7 (st) -7 (i) -7 ( в) -242,5 (i) -7 (n) 0,9 (f) -5,5 (o) 0,9 (r) -5.5 (м) -2,2 (ат) -7 (i) -7 (на,) — 262,5 (комбинированный) -7 (n) 0,9 (i) -7 (n) 0,9 (g)] ТДж 7,173 0 0 7,173 200,044 169,74 тм 0,0653 Тс (ЭНДЖИ) Tj 8,966 0 0 8,966 226,562 169,74 тм 0,0009 Тс [([4) 5,7 (],) — 244,3 (th) 5,7 (e) -251 (s) 1,8 (u) 5,7 (b) 5,7 (l) -2,2 (e) 16,6 (x) 5,7 (ical)] TJ -18,8439 -1,1911 ТД -0,0038 Тс [(модель) -6,9 (,) — 289,1 (т) -6,9 (огет) -6,9 (в) 1 (эр) -286,4 (ш) -4,5 (и) -6,9 (т) -6,9 (в) -280 (а) -269,1 (м) -2,1 (или) -5,4 (ф)] ТДж 6,276 0 0 6,276 164,64 162,3 тм 0 Tc (2) Tj 8,966 0 0 8,966 170,88 159,06 тм 0,0019 Тс [(триг.) 6,7 (ра) 4,2 (м.) — 363,7 (чт) 6.7 (is) -278,3 (\ 002rst) -255,4 (sta) 4,2 (g) 6,7 (e) -276,8 (p) 6,7 (ro) 6,7 (d) 6,7 (u) 6,7 (c) 4,2 (e) 4,2 ( s)] TJ -12,6339 -1,2045 ТД -0,0035 Тс [(a) -268,8 (фонет) -6,6 (i) -6,6 (c) -295,6 (нетто) -6,6 (w) 9,2 (или) -5,1 (k) -279,7 (w) -4,2 (hi) -6,6 (ch) -279,7 (gui) -6,6 (des) -283,7 (t) -6,6 (he) -268,8 (шепот) -5,1 (ch) -279,8 (i) -6,6 (n) -279,7 (st) -6,6 (возраст) -268,8 (t) -6,6 (w) 9,2 (o) 1,3 (.) — 382,5 (T) -8,2 (ее) -5,1 (e) -1,2 (-)] TJ Т * -0,0004 Тс [(корма) -3,5 (e) 1,9 (r) 38,2 (,)] TJ 7,173 0 0 7,173 79,561 137,46 тм 0,0748 Тс [(TI) 6,3 (N) 44,1 (A)] TJ 8,966 0 0 8,966 101,279 137.46 тм -0,0039 Тс [([) -5,5 (3) 0,9 (]) — 5,5 (,) — 382,9 (наш) -380,2 (N) -4,6 (L) -356,5 (модуль) -7 (e,) — 396,3 (и)] TJ 7,173 0 0 7,173 196,681 137,46 тм 0,0653 Тс (ЭНДЖИ) Tj 8,966 0 0 8,966 224,159 137,46 тм 0,0025 Тс [(mo) 7,3 (d) 7,3 (e) 4,8 (ls) -371,4 (a) 4,8 (r) 0,9 (e) -356,5 (tig) 7,3 (h) 7,3 (tly))] TJ -18,5759 -1,1911 ТД -0,0037 Тс [(i) -6,8 (n) 1,1 (t) -6,8 (e) 12 (gr) -5,3 (at) -6,8 (ed) -373,6 (w) -4,4 (i) -6,8 (t) -6,8 ( h) 1,1 (i) -6,8 (n) -360,3 (a) -362,7 (s) -2,8 (i) -6,8 (ngl) -6,8 (e) -376,1 (s) -2,8 (ухо) -5,3 (ch ,) — 396,1 (т) -6,8 (о) -373,6 (п) 1,1 (г) -5,3 (выход) -376.1 (\ 002) -9,8 (окончание) -368,1 (s) -2,8 (энт) -6,8 (e) -1,4 (nce) -389,5 (hy -)] TJ 0 -1,2045 ТД -0,0035 Тс [(pot) -6.6 (heses.) — 623.4 (H) -4.2 (e) -1.2 (r) -5.1 (e) -1.2 (,) — 382.5 (w) -4.2 (e) -349.1 (e)] 12,2 (xt) -6,6 (конец) -360 (t) -6,6 (he) -349,1 (пр) -5,1 (e) 25,6 (v) 1,3 (i) -6,6 (ous) -377,4 (ar) -5,1 ( chi) -6.6 (t) -6.6 (ect) -6.6 (ur) -5.1 (e) -349.1 (w) -4.2 (i) -6.6 (t) -6.6 (h) -346.7 (some)] TJ Т * [(нет) 14,7 (v) 14,7 (e) -1,2 (l) -327,8 (e) -1,2 (улучшение) -6,6 (s) -350,6 (i) -6,6 (n) -319,9 (a)] TJ / F6 1 Тс 10,3456 0 TD 0,0031 Тс [(th) 7,9 (r) 44,1 (e) 5,4 (e)] TJ / F4 1 Тс 2,0076 0 TD 0.0024 Tc [(-sta) 4,7 (g) 7,2 (e) -316,5 (imp) 7,2 (l) -0,7 (e) 4,7 (m) 4,1 (e) 4,7 (n) 7,2 (ta) 4,7 (tio) 7,2 (n) ) 7,2 (.) — 523,8 (Th) 7,2 (e) 4,7 (s) 3,3 (e) -316,5 (a) 4,7 (re)] TJ -12,3532 -1,1911 ТД -0,0035 Тс [(дези) -6,6 (гнед) -293,1 (т) -6,6 (о) -266,4 (е) -1,2 (набл) -6,6 (е) -282,2 (т) -6,6 (он) -268,8 (сист) — 6,6 (выс.) -282,8 (t) -6,6 (o) -266,4 (det) -6,6 (ect) -287,6 (не известно) 28,1 (шир.) -4,2 (n) -293,1 (шир.) 9,2 (o) 1,3 (r ) -5,1 (г) 1,3 (с,) — 288,8 (гипотеза) -6,6 (ч -)] ТДж ET q 93,36 0 0 -0,36 57,588 88,608 см БИ / Вт 1 / Ч 1 / BPC 1 / IM правда / F / CCF / DP> ID P

Пример текста подсчета слов

5 февраля 2020 г. · Формула для подсчета отфильтрованных ячеек с определенным текстом (частичное совпадение). Чтобы подсчитать отфильтрованные ячейки, содержащие определенный текст, как часть содержимого ячейки, измените приведенные выше формулы следующим образом.Вместо того, чтобы сравнивать образец текста с диапазоном ячеек, ищите целевой текст, используя ISNUMBER и FIND, как описано в одном из … 21 июля 2014 г. · Затем мы создадим функцию с именем word_in_text (слово, текст). Эта функция возвращает True, если слово найдено в тексте, в противном случае возвращает False. def word_in_text (слово, текст): word = word. нижний () текст = текст. lower () match = re. search (word, text) if match: return True return False Например, при написании чека банки будут ссылаться только на слова для проверки цифр, написанных в другом месте чека.Когда выписывать числа. Чек — это наиболее распространенная ситуация, когда вам нужно будет выписать сумму, используя слова (в дополнение к цифрам в долларовом поле). 06 марта 2012 г. · Слово «Дата» и двоеточие; 5. Слово «Тема» (или Re :), за которым следует двоеточие, обозначает тему заметки. Кратко изложите тему, но убедитесь, что она передает суть заметки. Организация / написание: памятка записывается как непрерывный текст, организованный в абзацы. 3 июля 2008 г. · Может быть, 35 слов для шестиколонной газеты, такой как Pittsburgh Post-Gazette, и 40 слов для пятиколоночной газеты, такой как Philadelphia Inquirer.Опять же, это только приблизительные значения, потому что длина слова и разбивка графов влияют на общую сумму больше, чем на количество слов. 5 дюймов = 175-200 слов. 10 дюймов = 350-400 слов. 12 дюймов = 420-480 слов Пример домена. Этот домен предназначен для использования в иллюстративных примерах в документах. Вы можете использовать этот домен в литературе без предварительного согласования или запроса разрешения. Образцы текстовых файлов Подробнее. Текстовый файл — это обычный компьютерный файл, содержащий текст без какого-либо форматирования, например полужирного, курсивного и других форматов.Этот файл сохранен в формате .txt. Как открыть файлы .txt? .Txt файл открыт с помощью любого типа текстового редактора, и в каждой операционной системе доступно множество текстовых редакторов для открытия и редактирования текста … Dec 07, 2020 · Processing — это гибкий программный альбом для рисования и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства. С 2001 года Processing продвигает грамотность в области программного обеспечения в изобразительном искусстве и визуальную грамотность в сфере технологий. Облако слов — это изображение, состоящее из слов, которые вместе напоминают облачную форму.Размер слова показывает, насколько оно важно, например как часто он появляется в тексте — его частота. Люди обычно используют облака слов, чтобы легко составлять резюме больших документов (отчеты, выступления), создавать произведения искусства по теме (подарки, демонстрации) или визуализировать данные … 30 марта 2014 г. · Продано более 1 миллиона копий. Обладатель премии «Книга года ECPA». Учебная Библия ESV была разработана, чтобы помочь вам глубже понять Библию. Созданная разноплановой командой из 95 ведущих библеистов и учителей из 9 стран, почти 20 деноминаций и 50 семинарий, колледжей и университетов, исследование ESV Study Библия, индексированная, имеет широкий набор инструментов для изучения, что делает ее… 1. Напишите программу, которая подсчитывает количество символов, включая слова и строки в файле. Программа предлагает пользователю ввести имя файла. Пример вывода выглядит следующим образом: Введите имя файла: narrative.txt Файл Sample.txt содержит 1732 символа, 204 слова и 70 строк. *** от c0deslayer *** Создать образец данных и выбрать текст. Если вы наберете = rand () в своем документе Word и затем нажмете Enter, Word создаст три абзаца. Вы можете использовать эти абзацы, чтобы попрактиковаться в изучении. На этих уроках вам будет предложено выбрать текст.В следующем упражнении вы узнаете, как создавать данные и как выбирать данные. 07 декабря 2020 г. · Processing — это гибкий программный блокнот и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства. С 2001 года Processing продвигает грамотность в области программного обеспечения в изобразительном искусстве и визуальную грамотность в сфере технологий. улей> создать таблицу вики. wiki_word_counts как выбранное слово, count (1) count from people_wiki_sample боковой вид explode (split (text, »)) соблазнительно как группа слов по порядку слов по count desc; После запуска у меня в базе данных появилась новая таблица с именем wiki_word_counts.22 ноября 2013 г. · Большие данные — это относительно новая парадигма, и обработка данных является наиболее важной областью, на которой следует сосредоточить усилия в области развития. Под большими данными понимается большой объем данных, который поступает из разных источников, таких как социальные сети, данные датчиков, мобильные данные, данные из Интернета и многие другие. 9 октября 2019 г. · Например, строка «Java Example.Hello» вернет количество слов как 2 с использованием шаблона «\\ s +», поскольку «Example» и «Hello» разделены не пробелом, а точкой. В то время как шаблон «\\ w +» вернет счетчик слов как 3, поскольку он соответствует словам, указанным ниже.18 января 2018 г. · В Stata вы можете использовать команду контракта для расчета частоты для переменных и сохранения результатов в новом наборе данных. Предположим, у вас есть следующие данные: Восстановить запись 1978 г. Загрузить образец текстового файла или фиктивный текстовый файл для вашего цель тестирования. Мы предоставляем вам текстовые файлы разного размера. Пример Hadoop WordCount — выполнение этапа сопоставления. Текст из входного текстового файла токенизируется в слова, чтобы сформировать пару значений ключа со всеми словами, присутствующими во входном текстовом файле. Ключ — это слово из входного файла со значением «1».Например, если вы рассмотрите предложение «Слон — это животное». 7 мая 2014 г. · Облако слов — это графическое представление часто используемых слов в коллекции текстовых файлов. Высота каждого слова на этом рисунке является показателем частоты встречаемости слова во всем тексте. К концу этой статьи вы сможете создать облако слов с помощью R для любого заданного набора текстовых файлов.

Количество слов важно, потому что оно влияет на A) количество времени, которое редакторы должны потратить на улучшение вашей рукописи, и B) количество времени, которое потребуется сотрудникам JMIR для набора вашей статьи.С 19 октября 2020 года плата за дополнительную редакционную работу будет применяться к статьям, которые считаются чрезмерно длинными (более 10 000 слов).

— Подсчитайте «количество слов», как только вы напишете Ex. 1) Количество слов в заметках → 4 Пр. 2) я тебя. → 2 Пр. 3) вы живете в реальном времени ??? → 5 — Подсчитайте «общее количество» введенных символов, как только вы напишете Ex. 1) яблоко → 5 Пр. 2) Счетчик слов в примечаниях → 21 Пр. 3) я ручка. → 11 *) Разрывы строк не включаются в количество символов …

Одна из самых важных задач — это обобщение разговорного текста при прослушивании PTE.Подготовьте задание с образцами вопросов здесь.

Формула для подсчета отфильтрованных ячеек с определенным текстом (частичное совпадение) Чтобы подсчитать отфильтрованные ячейки, содержащие определенный текст, как часть содержимого ячейки, измените приведенные выше формулы следующим образом. Вместо того, чтобы сравнивать образец текста с диапазоном ячеек, ищите целевой текст с помощью ISNUMBER и FIND, как описано в одном из …

Загрузить образцы текстовых файлов и архивов Бесплатная загрузка различных текстовых примеров файлов и архивов.Файл CSV (файл значений, разделенных запятыми) обычно используется программами для работы с электронными таблицами, такими как Microsoft Excel или OpenOffice Calc.

21 февраля 2011 г. · Как программа IC, которая считывает некоторый текст из файла и подсчитывает количество одинаковых слов, количество слов, количество предложений, числа Подсчет количества текстовых документов, содержащих одно слово. Подсчитывает, сколько раз число повторяется и какие числа повторяются в C #

Уровень текста D — Литературный текст Образец текста от Clever Fox. В книге… Студент учится… разнообразным предложениям, содержащим до восьми-десяти слов.m любых знакомых слов, которые учащимся нужно быстро прочитать. слова с основными фонетическими образцами: согласные, диграфы и короткие гласные звуки.

Ведущий веб-сайт для обучения английскому языку. Высококачественные английские рабочие листы по пониманию прочитанного, частям речи, орфографии, соответствию, лексике, синонимам и антонимам, фонетике, временам глаголов, обучающим играм и многому другому.

Программа для выполнения таких операций, как подсчет символов, слов и строк файла, отображение файла в обратном порядке, изменение регистра и частоты конкретного слова в файле; Программа для подсчета определенного символа во входной строке определенное количество раз; Программа, которая примет строку текста из текстового файла; подсчитайте количество слов, строк и символов в…

.apply (Filter. By ((String word) ->! Word. IsEmpty ())) // Концепция № 3: Примените преобразование Count к нашей PCollection отдельных слов. Преобразование Count // возвращает новую коллекцию PCollection пар ключ / значение, где каждый ключ представляет // уникальное слово в тексте. Связанное значение — это количество вхождений для этого слова..apply (Count. PerElement ())

Подсчитайте количество гласных (A, E, I, O, U) в слове. Добавляйте 1 каждый раз, когда буква «y» звучит как гласный звук (A, E, I, O, U).Вычтите 1 для каждой беззвучной гласной (например, безмолвной «е» в конце слова). Вычтите 1 для каждого дифтонга или трифтонга в слове. Дифтонг: когда 2 гласные издают только 1 звук (au, oy, oo)

18 августа 2019 г. · Длина этого массива будет соответствовать количеству слов в строке. Если вас специально просят написать программу на Java без использования какого-либо метода API, вы можете использовать логику, в которой вы проверяете каждый символ строки, является ли он пробелом или нет.

11 июля 2020 г. · Выражения могут включать буквальное сопоставление текста, повторение, композицию шаблонов, ветвление и другие сложные правила.Большое количество проблем синтаксического анализа легче решить с помощью регулярного выражения, чем путем создания специального лексического анализатора и анализатора. Регулярные выражения обычно используются в приложениях, требующих обработки большого количества текста.

Проверьте количество слов, количество ключевых слов и частоту слов с помощью нашего бесплатного онлайн-счетчика. Вы получите полную разбивку всех ключевых слов, которые вы использовали в своем тексте, чтобы вы могли улучшить свою копию, чтобы избежать проблем с SEO. Вы также можете бесплатно разместить его в своем блоге или на веб-сайте.

18 июля 2003 г. · ÿ то, что я пытался сделать, — это прочитать текстовый файл и извлечь из него все слова, а затем создать матрицу текстового документа, для которой мне нужно иметь количество раз, когда каждое слово встречается в этом файле. Откройте App.Path & «\ Words1.txt» для ввода как # 3 Не используйте EOF (3) ÿ ÿ wordcount = wordcount + 1 ÿ ÿ Input # 3, nameIn (wordcount) ÿ ÿ ÿ ÿ Loop

Выберите 15- 25 слов, которые вам неизвестны из предоставленного списка. Найдите и запишите определение, часть речи и используйте новое слово в предложении из более чем 6 слов.Попрактикуйтесь в использовании нового слова. Напишите рассказ, открытку, письмо или создайте запись в дневнике, используя 15-25 слов в контексте.

Сумма может включать только слова в тексте, все слова (текст + заголовки + подписи) или слова плюс количество формул. Строгость правил для определения слов, вариантов и т. Д. При выборе расслабленного режима критерии того, что разрешено внутри слов и вариантов, смягчаются.

22 июля, 2016 · Встречая длинный документ Word, зрячие пользователи часто быстро прокручивают страницу и ищут большой жирный текст (заголовки), чтобы получить представление о его структуре и содержании.Пользователи программ чтения с экрана и других вспомогательных технологий также могут перемещаться по документам Word по структуре заголовков, если используются стили заголовков Word.

— Ваш доход, который мы не учитываем = Ваш исчисляемый доход. 2) Размер федерального пособия SSI — ваш исчисляемый доход = федеральное пособие SSI. СЛЕДУЮЩИЕ ПРИМЕРЫ ОСНОВАНЫ НА ПРИБОРНЫХ СУММАХ В ДОЛЛАРАХ: ПРИМЕР A — Федеральное пособие SSI только с НЕЗАРАБОТАННЫМ ДОХОДОМ. Общий ежемесячный доход = 300 долларов (пособие по социальному обеспечению)

4 июня 2017 г. · min_count = 1 — пороговое значение для слов.В модель будут включены только слова с более высокой частотой. size = 300 — количество измерений, в которых мы хотим представить наше слово. Это размер вектора слова. worker = 4 — используется для распараллеливания. # using модель

Чтобы использовать инструмент Word Count, просто выберите данные, затем щелкните меню макросов QI и выберите Word Count в подменю Data Mining. Инструмент Word Count проанализирует выделенный текст на слова и два -слова фразы, затем используйте сводную таблицу Excel, чтобы суммировать частоту фраз и отсортировать их в порядке убывания: количество слов убирается…

Режим живого программирования Visualize Execution …

Самый простой в мире калькулятор частоты слов. Просто вставьте текст в форму ниже, нажмите кнопку «Рассчитать частоту слов», и вы получите статистику слов. Нажмите кнопку, чтобы узнать количество слов. Никакой рекламы, ерунды и мусора.

Этот инструмент анализа текста предоставляет информацию о удобочитаемости и сложности текста, а также статистику частоты слов и количества символов. Может помочь переводчикам при расчете расценок для клиентов.Введите или вставьте текст для анализа в поле ниже, затем нажмите GO

Как я могу подсчитать количество строк, содержащих слово -> [com.java.Name abc] <- в текстовом файле на основе определенной даты и времени. Я пробовал ниже, но показывал только 1 значение. Ожидается 4 строчки. Он должен рассчитывать по строкам, а не по словам. Как я могу указать дату и время? grep -c '[com.java.Name abc]' server.log | wc -l Ниже ... Выверните слова «наизнанку». Используйте нецветные слова, такие как «собака» или «дом».«Используйте бессмысленные слова, такие как« kiw »или« thoz ». Сравните длинные слова с короткими. Используйте эмоциональные слова, такие как« грустный »,« счастливый »,« подавленный »или« сердитый ». Раскрасьте только половину слова или цвет только первая и последняя буква каждого слова

Двоичный для штрих-кода

23 августа 2017 г. · В случае конечной точки нашего генератора штрих-кода мы возвращаем только 200, 400 и 500. Для состояния 200 нам нужно определить 2 заголовка ответа : Allow-Access-Control-Origin & Content-Type. Content-Type требуется, чтобы интеграция метода API Gateway могла сопоставить ответ изображения в кодировке Lambda base64 с правильным изображением Content-Type: image / png.

Когда я разбираю двоичный мат, у меня больше нет серого коврика. Но я думаю, что мог бы сохранить его, чтобы сравнить рядом, раз уж здесь не посреди ночи…;) В любом случае спасибо за вашу помощь!

16 апреля 2010 г. · Это сайт для преобразования из двоичных, восьмеричных, шестнадцатеричных и других оснований в преобразование оснований десятичных чисел. Мы также сталкивались с тайниками головоломок, в которых используются штрих-коды и даже более сложные матричные 2D штрих-коды. Штрих-коды можно использовать для кодирования чисел или текста.Вот ссылка на Википедию, которая описывает основы штрих-кодов.

Двоичный штрих-код CPC — это патентованная символика Почты Канады, используемая в операциях автоматической сортировки почты. Этот штрих-код печатается в правом нижнем углу каждого конверта с лицевой стороны.

Двоичные значения мэйнфрейма обычно не сохраняются так же, как двоичные данные ПК. Чтобы преобразовать их, нам, помимо прочего, необходимо знать тип двоичного поля, количество байтов или слов, а также порядок байтов и слов. COBOL Двоичные поля: эти поля хранятся в двоичном (машинном) формате с основанием 2.Обычно они представляют собой формат с дополнением до двух, в 2, 4 …

Оптическое распознавание символов или оптическое распознавание символов (OCR) — это электронное или механическое преобразование изображений печатного, рукописного или печатного текста в машинно-кодированный текст, независимо от того, из отсканированный документ, фотография документа, фотография сцены (например, текст на вывесках и рекламных щитах на альбомной фотографии) или из текста субтитров, наложенного на изображение (например: из …

11 декабря, 2020 · Код Грея — это форма двоичного кодирования, при которой переходы между последовательными числами отличаются только на один бит.Это полезное кодирование для уменьшения опасности аппаратных данных с помощью значений, которые быстро меняются и / или подключаются к более медленному оборудованию в качестве входных данных.

Список частот MURS

Имеется пять частот MURS, все зарезервированы в диапазоне VHF для бизнеса, личного пользования или пять каналов, запрограммированных на все пять частот MURS, и передает с полной мощностью 2 Вт, максимальная … MURS разрешен пять каналов, которые ранее использовались для промышленных / деловых радиослужб и были известны как частоты «цветных точек» в Части 90 Частоты канала и (полоса пропускания):

28 апреля 2019 · ПРОЦЕДУРА MURS / FRS Net Script — BARE BONES NET SCRIPT [КАЖДЫЙ СОСЕД, ЧТОБЫ ОПРЕДЕЛИТЬ, КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ СВОЮ СОБСТВЕННУЮ СЕТЬ — РЕКОМЕНДУЕТСЯ ПРОСЛУШИВАТЬ СЕТИ SER В ЧАСТОТЕ ДЛЯ ВЕТЧИНЫ ДЛЯ ПРОЦЕДУР] Используйте стандартный фонетический алфавит (например.г., Альфа, Браво и др.). Никакой милой фонетики. Используйте TICKLER СПИСОК ПРОБЛЕМ — FORMAT TANGO 9M. Le Monde.fr — 1-й информационный сайт. Журнальные и актуальные статьи в непрерывном режиме: International, France, Société, Economie, Culture, Environnement, Blogs …

2-Pack Amcrest ATR-22 Portable Radio Walkie Talkie Диапазон частот 400–470 МГц FM-трансивер 16 программируемых каналов, фонарик высокой мощности, рация, двусторонняя радиосвязь, сертификация FCC — черный цвет: 45,99 долларов США 1: 151,8200: 0,0000: 88.5: 88.5: 23: nn: nfm: 5.000: s: 084: murs 2: 151.8800: 0.0000: 88.5: 88.5: 23: nn: nfm: 5.000: s: 085: murs 3: 151.9400: 0.0000: 88.5: 88.5: 23: nn: nfm: 5.000: s: 086: blu dot: 154.5700: 0.0000: 88.5: 88.5: 23: nn: fm: 5.000: s: 087: grn dot: 154.6000: 0.0000: 88.5: 88.5: 23: nn: fm: 5.000: s: 088: красная точка: 151.6250: 0.0000: 88.5: 88.5: 23: nn: fm: 5.000: s: 089: pur dot: 151.9550: 0.0000: 88.5: 88.5: 23: nn: fm: 5.000: s: 090: brn dot: 464.5000 + 5.0000: 88.5 …

2-Pack Amcrest ATR-22 Портативная рация УВЧ-рация Диапазон частот 400-470 МГц FM-трансивер 16 программируемых каналов Фонарик высокой мощности Двусторонняя рация Сертифицировано FCC — черный 45 долларов.99 МУРС. Служба многопользовательской радиосвязи доступна для использования в личных или деловых целях. Набор из пяти частот, которые попадают в область VHF (Very High Frequency) и могут передаваться с мощностью 2 Вт.

Частоты многоцелевой радиослужбы (MURS): Многофункциональная радиослужба — это маломощная УКВ-служба ближнего действия для гражданского диапазона в диапазоне 150 МГц. МУРС предназначен для местной связи малого радиуса действия. Высота антенны ограничена 20 футами над строением или 60 футами над землей, в зависимости от того, что больше.Частоты и полоса пропускания канала MURS допускает нелицензированное использование на следующих 5 частотах и ​​диапазонах: [см. 95,632 (a), (b)} 151,820 МГц, полоса пропускания: 11,25 кГц 151,880 МГц, полоса пропускания: 11,25 …

Как произносится LOW в Английский

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

Соединенное Королевство

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

нас

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

Соединенное Королевство

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

нас

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

Соединенное Королевство

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

нас

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

Соединенное Королевство

Ваш браузер не поддерживает аудио в формате HTML5

нас