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1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
基于深度学习的机器人智能准意识训练
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