Call for Papers: Special Session on AI and Game Production, ICONIP 2024
人工智能与游戏制作人工智能是游戏开发中不可或缺的一部分，其中人工智能已成为一种有效的工具，可以带来引人入胜的游戏体验，例如使用非玩家角色或智能代理通过提供自适应和/或响应式游戏来增强玩家体验和参与度。鉴于人工智能已成为工程、设计、酒店、营销或创意技术等各个领域的关键，引入人工智能作为开发工具来增强游戏制作流程是一个令人着迷的前景。尽管人工智能仍处于应用的早期阶段，但它在游戏制作中的应用范围涵盖创建内容、协助设计和编码、规划、测试、分析行为甚至营销。虽然人工智能在游戏中的广泛使用凸显了人工智能在解决游戏制作的创造性和技术挑战方面的多功能性，但它也带来了一些挑战，例如确保人工智能的道德使用，以及保
How Instagram Reels impact users’ mental health
根据杨等人发表在 MDPI 开放获取期刊上的一项研究“智能手机成瘾、社交媒体成瘾和/或网络游戏成瘾是否影响青少年的人际交往？”，多功能智能手机的广泛使用增加了屏幕时间并减少了现实生活中的人际交往。
Science & Tech Spotlight: Generative AI
为什么这很重要由于功能增强和用户兴趣增强，ChatGPT 和 Bard 等生成式 AI 的使用已激增至超过 1 亿用户。这项技术可能会极大地提高生产力并改变社会大部分地区的日常任务。生成式人工智能还可能传播虚假信息，并对国家安全和其他领域带来重大风险。该技术是什么？生成式人工智能 (AI) 是一种可以在用户提示时创建内容（包括文本、图像、音频或视频）的技术。生成式人工智能系统使用经常根据开源信息（例如来自互联网的文本和图像）进行训练的算法来创建响应。然而，生成式人工智能系统不具备认知能力，缺乏人类判断力。生成式人工智能在教育、政府、医学和法律等广泛领域具有潜在的应用前景。使用提示（用户输入的问
Science & Tech Spotlight: Securing Data for a Post-Quantum World
为什么这很重要虽然量子计算机的出现带来了潜在的好处，但这些计算机可能会破坏当前保护敏感信息的加密方法的安全性。如果不尽快开发和部署能够承受量子计算能力的加密方法，那么安全数据最快在2030年代就可以被解密。这项技术是什么？量子计算给敏感数据的安全带来了风险，研究人员正在努力解决这一问题。政府、组织和个人依靠加密技术来保证敏感和个人身份信息的安全。密码学通过使用数学函数转换信息来保护信息，统称为加密。当前广泛使用的加密方法依赖于复杂的数学，而普通计算机或经典计算机几乎不可能在合理的时间范围内破解这些数学方法。相比之下，量子计算机可以破解某些类型的广泛使用的加密方法，例如用于安全的加密方法。由于信
Cross Entropy Loss and Uses in Machine Learning
为什么重要：交叉熵损失是机器学习中广泛使用的损失函数，尤其是在分类模型中。
What is Joint Distribution in Machine Learning?
为什么重要：联合分布在统计分析中被广泛使用，但它也可以用作机器学习中的分类策略来生成生成模型。
1966 年，蒂莫西·利里博士 (Dr Timothy Leary) 主张广泛使用迷幻药，以提高美国社会的集体意识。他的名言“Turn on, Tune in, Drop out”激励了一代又一代的迷幻爱好者去寻求更高水平的认知。同名口语专辑涉及从反学校思想到 […] 等各种话题
ChatGPT and the Future of Learning with Nancy our Virtual Cohost
随着 ChatGPT 的近期发布，主持人 Mike Palmer 深入探讨了这项技术对世界学习的影响。我们的虚拟联合主持人 Nancy 这次加入了 Mike 的对话，这次对话由 OpenAI 提供支持的新对话式 AI 工具集提供支持。我们首先从了解这项技术本身的含义开始，然后听听 ChatGPT 认为哪些趋势对教育的未来影响最大。然后，我们探讨随着这种新的、广泛使用的 AI 工具进入这个领域，出现的风险和机遇。我们会失去工作吗？OpenAI 会实现像天网一样的自我意识吗？这一切对人类意味着什么？这与持久技能的重要性有何关系？对教师有何影响？对于作家、写作的未来以及在家写作的问题又如何呢？我们将
Устройство ученых Пермского Политеха улучшит «обоняние» роботов
如今，气体分析传感器得到广泛使用，借助它可以确定混合物的化学成分。特别是，它们用于过程控制和环境保护系统。
Why Is Reswitching Empirically Rare?
图 1：随着技术进步，机器的经济寿命变化探索模型参数扰动在技术选择分析中的影响，为我提供了这个问题的答案。我不确定这篇文章中的论点有多完善。这个问题是由实证结果提出的，特别是 Han & Schefold 和 Zambelli 的结果。我之前曾对 Zambelli 发表过评论。Heinz Kurz 最近质疑了这些结果的可靠性。数据来自广泛使用固定资本的经济体。人们可以预期，目前不会再生产的旧工厂将投入运营并获得准租金。尽管如此，经验工资曲线却出奇地接近直线，而重新转换和其他“反常”现象似乎很少见。Bertram Schefold 认真对待他的实证结果。他一直在探索当投入产出系统的系数在某种意义
Knowing Which Way the Wind Flows
纽约西点军校美国军事学院学员和教师的研究表明，可以使用淹没在水中的目标区域的比例模型来测量分散在城市环境中的化学制剂的速度和浓度。其结果与在实际地点进行的类似测试（例如 2003 年在俄克拉荷马城进行的联合城市实验）相比毫不逊色。几十年来，水通道一直被用来模拟低风速下障碍物周围的气流。如今广泛使用的许多计算机模型都已使用从水道实验中收集的数据进行了验证。城市环境的小规模水道实验显示了化学和生物威胁的传输和扩散模型的重要结果。
Knowing Which Way the Wind Flows
城市环境中的小规模水道实验为化学和生物威胁的运输和扩散模型提供了重要结果。美国军事学院纽约西点军校学员和教职员工的研究表明，可以使用浸没在水中的目标区域的比例模型来测量和预测化学药剂在城市环境中的扩散速度和浓度。结果与在实际地点进行的类似测试相比更为有利，例如在俄克拉荷马城进行的联合城市 2003 实验。几十年来，人们一直使用水道来模拟低风速下障碍物周围的气流。如今广泛使用的许多计算机模型都是使用从水道实验中收集的数据进行验证的。
Scientific Visualization: Python + Matplotlib
Python 科学可视化领域非常庞大。它由无数的工具组成，从最通用和最广泛使用的工具到更专业和更机密的工具。其中一些工具是基于社区的，而另一些则由公司开发。有些是专门为网络制作的，有些只适用于桌面，有些处理 3D 和大数据，而另一些则针对完美的 2D 渲染。
Some Thoughts on the Fed's CBDC Report
美联储系统内的经济学家们一直在思考央行数字货币。例如，早在 2015 年（见此处）以及最近一次（见此处），我就对这种可能性提出了一些想法。但美联储研究人员的观点只是我们个人的观点。人们真正感兴趣的是官方观点——即美联储理事会的观点。他们的报告终于可以在这里查阅了。该报告明确指出，美联储目前没有发行 CBDC 的计划。该报告的主要目的是提供一些背景信息，讨论 CBDC 的潜在成本和收益，并征求公众的反馈。这是一篇非常好的教育文章。对于过去几年一直关注讨论的人来说，它并没有什么新意，但有一件事我觉得很有趣（而且可能很重要）。我认为，有趣的部分与他们对 CBDC 的定义有关：就本文而言，CBDC 被
Instrumental Variables in Practical Application
我一直对 Alwyn Young 的论文《无推理的一致性：工具变量在实际应用中》很感兴趣。在线附录。很高兴看到它现在发表在《欧洲经济评论》上。请注意非白色干扰的关键作用。引言：经济学界正处于一场“可信度革命”（Angrist 和 Pischke 2010）中，其中精心的研究设计已牢固确立为应用工作的必要特征。这场革命的一个关键要素是使用工具来识别因果关系，而不受内生普通最小二乘回归量的潜在偏差的影响。然而，对研究设计的日益重视并没有与对推理质量的同等要求齐头并进。尽管 Eicker (1963)-Hinkley (1977)-White (1980) 异方差稳健协方差估计及其聚类扩展被广泛使用
概述 TrickBot 是一种成熟且广泛使用的多用途木马。自 2016 年以来一直活跃，本质上是模块化的，它可以实现从凭证盗窃到横向移动的各种目标。恶意软件的许多功能都是作为独立模块提供的，恶意软件被指示从 C2 下载。最初，TrickBot 的主要重点是银行欺诈，但后来转向针对企业的勒索软件攻击，最终导致其欺诈行动停止。
An overview of Unet architectures for semantic segmentation and biomedical image segmentation
了解有关图像分割中广泛使用的最著名的卷积神经网络架构之一的所有信息。
