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神经人体工程学与飞行安全 - ISAE-SUPAERO
从人为因素到神经人体工程学 众所周知，人为因素是核能、太空探索、医学或航空等许多关键领域发生事故和灾难的一个原因。就航空运输而言，估计约有 60% 至 80% 的航空事故涉及人为失误。自第二次世界大战以来，人为因素研究蓬勃发展。在航空领域，早期研究侧重于驾驶舱的设计（控制、显示……）以及高度和环境因素对飞行员的影响。随着计算机化驾驶舱的复杂性不断增加，研究越来越多地集中在操作员的认知上（例如心理需求）。此外，单人飞行员操作和地面驾驶的新发展构成了新的挑战，需要进行广泛的研究。因此，在 20 世纪，人为因素和人体工程学方法不断发展。传统上，人机交互分析主要侧重于主观和可观察的行为，以研究现场的人类工作。尽管这种方法为取得巨大进步铺平了道路，尤其是当观察结果导致描述性建模时，但飞行员大脑功能的一个重要部分仍然未知。自 21 世纪初以来，神经人体工程学（神经科学、认知工程和人为因素的交叉学科）通过研究人与技术交互之间相互作用背后的大脑机制，提供了一种替代方法来进一步扩展我们对可观察行为的理解。因此，在人为因素的连续性中，神经人体工程学的主要目标是通过使系统设计适合人脑来增强人与技术的耦合，并通过提供帮助、加强培训或改进操作员选择来支持活动。
国际空间大学 (SSP-ISU 2023
派遣计划申请指南“空间研究计划 2023 - 国际空间大学 (SSP-ISU 2023)”作为流体科学的国际研究和教育中心，流体科学研究所致力于培养未来将成为流体动力学全球领导者的年轻研究人员。每年夏天，空间研究计划 - 国际空间大学 (SSP-ISU) 都有原创的教育计划，来自全球 30 个国家的约 100 名顶尖年轻研究人员和学生参加，其教育理念与我们相同。流体科学研究所自 1990 年以来一直与流体科学基金会、21 世纪 COE 和全球 COE 计划合作，向 SSP-ISU 派遣大量学生和年轻研究人员。到目前为止，我们已经派遣了 31 名学生（包括 5 名女性）。目前，东北大学已有 30 名校友毕业，分别就职于大学（7 名）、JAXA（6 名）、AIST（1 名）、海外宇宙技术组织（1 名）和私营公司（15 名，其中 3 名从事宇宙产业），在国际上取得了巨大成就。 1. 申请资格 - 截至 2023 年 4 月 1 日，博士课程学生，其导师为东北大学流体科学研究所或机械工程系的教员。或 - 截至 2023 年 4 月 1 日，博士课程学生，其导师为东北大学航空宇宙交叉学科研究中心 (AIRC) 的项目成员。http://aerospace.gp.tohoku.ac.jp/ 或 - 隶属于东北大学流体科学研究所的助理教授或博士后研究员。 2.派遣人数：若干人 3.流体所支持 （1）SSP-ISU 2023参赛费用 （2）往返特价经济舱机票及火车票费用 （3）旅游保险费用 （4）其他必要费用（如有需要：如签证申请费）
Q-Turn：改变量子科学的范式
摘要：量子信息是信息科学、计算机科学、数学、哲学和量子科学交叉学科领域中发展迅速的领域。这一成果丰硕的研究领域是我们发展量子技术的核心，同时拓宽了我们基础知识的边界，并在过去几十年中取得了显著的进步。无论量子信息在科学上取得怎样的成功，它都不能免除科学家是人类和社会成员这一事实所带来的内在特征：我们社会实践的好坏都会渗透到科学活动中。在我们的科学界，由于社会、经济或文化障碍，多样性和平等机会问题尤其难以观察到，往往是看不见的。我们缺乏意识会如何对科学的长期进步产生负面影响？我们的社区如何才能成长为更好的自己？本文反思了研究活动（例如会议）如何促进我们文化的转变。这篇反思文章借鉴了我们从 Q-Turn 中学到的知识：这是一项由博士后研究人员发起的倡议，旨在讨论这些问题，并通过这样做来提高人们对量子科学中多样性问题和平等机会的认识。除了高水平的科学研究外，Q-turn 的主要使命之一是培育一个包容性的社区，并突出那些可能由于系统性偏见而在其他高影响力场所被低估的杰出研究。除了科学计划外，Q-turn 还就影响量子信息社区的问题进行演讲和讨论，从多样性和包容性、健康和心理健康到工人权利。在这篇观点文章中，我们将以 Q-Turn 为例，说明研究社区如何努力解决系统性偏见、回顾成功经验并确定进一步发展的要点。
碳纳米管在物联网时代的应用
* 金波庞，jinbo.pang@hotmail.com；ifc_pangjb@ujn.edu.cn；Gianaurelio Cuniberti，gianaurelio.cuniberti@tu-dresden.de 1 山东省高校先进交叉学科研究院（iAIR）生物诊断与治疗技术与装备协同创新中心，济南大学，山东省济南市 250022，中国 2 PORT 波兰技术发展中心，Łukasiewicz 研究网络，Ul。 Stabłowicka 147, 54‑066 弗罗茨瓦夫，波兰 3 波兰科学院聚合物与碳材料中心，M. Curie ‐ Sklodowskiej 34, 41‑819 扎布热，波兰 4 南方科技大学化学系，深圳 518055，中国 5 山东大学晶体材料国家重点实验室，生物与微纳米功能材料研究中心，济南市山大南路 27 号，250100，中国 6 苏州大学能源学院，能源与材料创新研究院，苏州，苏州 215006，中国 7 苏州大学江苏省先进碳材料与可穿戴能源技术重点实验室，苏州 215006，中国 8 波兰科学院聚合物与碳材料中心，M. Curie Sklodowskiej 34, 41‑819 扎布热，波兰 9 复合材料研究所，莱布尼茨固体与材料研究所（IFW Dresden），20 Helmholtz Strasse，01069 Dresden，德国 10 环境技术研究所，VŠB-Ostrava 工业大学，17. Listopadu 15，Ostrava 708 33，捷克共和国 11 材料科学研究所和 Max Bergmann 生物材料中心，德累斯顿先进电子中心，德累斯顿工业大学，01069 Dresden，德国 12 德累斯顿计算材料科学中心，德累斯顿智能材料中心（GCL DCIM），德累斯顿工业大学，01062 Dresden，德国
NSF 2025 财年预算向国会提出申请
注释 表格和图表注释 由于四舍五入，表格和图表中的数字可能不等于总数。除非表格中另有说明，否则 2023 财年基数栏是 2023 财年 B 部门拨款和 2023 财年 N 部门救灾补充基数拨款之和。 NSF 预算提交拨款帐户中常用的首字母缩略词 • AOAM - 机构运营和奖励管理 • EDU - STEM 教育 • MREFC - 主要研究设备和设施建设 • NSB - 国家科学委员会 • OIG - 监察长办公室 • R&RA - 研究和相关活动理事会和办公室 • BFA - 预算、财务和奖励管理办公室 • BIO - 生物科学理事会 • CISE - 计算机和信息科学与工程理事会 • ENG - 工程理事会 • EDU - STEM 教育理事会 • GEO - 地球科学理事会 • GEO：OPP - 极地项目办公室（地球科学理事会下的下属活动） • MPS - 数学和物理科学理事会 • SBE - 社会、行为和经济科学理事会 • TIP - 技术、创新和伙伴关系理事会 • OCIO - 首席信息官办公室 [新] • OCRRSP - 研究安全战略和政策首席办公室 • OISE -国际科学与工程办公室 • ORM - 资源管理办公室（原信息与资源管理办公室或 OIRM） • OIA - 综合活动办公室 [组织单位] • IA - 综合活动 [预算活动] 国家科学技术委员会 交叉学科： • CET - 清洁能源技术 • NITRD - 网络与信息技术研究与开发 • NNI - 国家纳米技术计划 • USGCRP - 美国全球变化研究计划 • QIS - 量子信息科学 NSF 范围投资 • GRFP - 研究生研究奖学金计划
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。
麦吉尔大学 国际政治经济学：贸易
课程大纲 课程编号：POLI 441.001 学期 冬季：秋季 年份：2024 先决条件：国际关系基础课程和/或宏观经济学入门课程 课程安排 周一至周三：下午 4:05 – 5:25。 地点 BURN 1B23 学分 3 讲师 Mounir Katul Mounir.katul@mcgill.ca 办公时间：地点：LEA 423，时间表：星期一：10:30 – 12:00；星期四 2:00 – 3:30，以及通过 Zoom 预约 助教/评分员 TBH 课程描述 国际贸易不仅仅是跨境商品的交换。国际贸易在 2000 多年的发展过程中，就促成和维持它的条件以及利益相关者而言。随着全球化的发展，我们可以说，在跨国市场一体化、金融相互依存市场、快速运输和闪电般通信的时代，贸易达到了顶峰。随着这些发展，许多现象影响着国家（或使它们成为可能）、公司、消费者和国际组织。例如，哪些地方联盟鼓励各国开放边境进行贸易？一些国家如何以及为什么实行优惠待遇？知识产权是否改变了南方和东方的游戏规则？世界贸易组织是否强大到足以确保国际贸易？自由贸易真的会导致一个国家在主权上退缩吗？绝对收益还是相对收益推动了中国和美国的战略利益？本课程旨在教授国际政治经济学（以下简称 IPE）。IPE 是政治学和经济学的交叉学科。这个子领域在方法论上是最强大的，在国际关系中也是最灵活的（尽管，一段时间以来，IPE 一直在慢慢转向社会科学的跨学科方法）。国际舞台上的一切都需要政治和经济。例如，你可能在去年研究过地缘战略主题，其中包括
理解学习和教学中的神经动力学
神经教育学是神经科学和教育学交叉学科领域中新兴的一门学科，它研究学习背后的复杂过程，提供新颖的见解和方法。本文探讨了神经教育学的基本原理、神经机制和教学策略之间的描述性动态相互作用。这一探索的核心是对大脑非凡的可塑性和适应性的欣赏，强调学习体验如何塑造神经元网络。利用先进的成像技术和严谨的神经科学研究，出现了大量见解，增强了我们对认知、记忆形成和信息处理的理解。这些见解丰富了我们对个人学习机制的理解，并指导了有效教育干预措施的发展。神经教育学以跨学科合作为基础，无缝整合了神经科学、心理学和教育学的观点，以开发与大脑内在学习过程相一致的教学方法。这种合作促进了教学方法的创新，提高了学生的参与度，并提高了学业成绩。此外，从脑机接口到沉浸式虚拟现实体验，技术与教育实践的融合为提高学习参与度和适应多样化的学习方式和课程提供了新的可能性。通过战略性地利用技术的变革力量，教育工作者可以创建沉浸式学习环境，以刺激认知过程并提高知识保留率。神经教育是教育理论和实践中的一股变革力量，它使教育工作者能够设计出与人脑复杂性相适应的教学方法，为更具包容性和有效性的教育环境铺平了道路。这项研究嵌套在对过去 15 年数字存储库研究和神经教育话语模型的系统回顾中，强调了该领域的不断发展及其对当代教育的影响。
机器人运动：人工智能和机器人技术在运动理疗中的新兴作用
摘要：随着计算机处理能力和深度学习网络模型的更新，基于计算机软硬件的人工智能技术得到了快速发展。机器人作为人工智能技术的实体载体，作为融合多学科的综合技术，也得到了迅速发展，并在多个领域得到应用。同时，体育科学研究不再局限于运动和训练的研究，逐渐引入工程技术，使传统体育向智能体育迈进，增加了体育教学的趣味性。本文通过查阅文献资料，综述了机器人在体育领域的应用，列举了一些常见的机器人案例，并分析了不同体育项目的机器人技术，说明了对各体育项目的相对积极意义。最后，对未来趋势进行了总结和建议。 关键词：交叉学科；信息技术；智能科学；机器人应用；体育 1.引言 人工智能是一个模糊的术语，可能会引起一些重要的误解。对其进行定义以防止这种情况发生至关重要，至少要将作为自主系统的人工智能与作为机器学习的人工智能区分开来。人工智能在日常活动中的使用正在增长。与普遍看法相反，体育也不例外。体育很可能是人工智能应用疯狂增长的行业。人工智能系统是帮助完成数据存储、指导、培训等多项任务的理想工具。1体育承载着国家富强和民族复兴的梦想，科技自力更生是国家发展的重要战略支撑。当前，体育与科技的融合、协同、创新正在加速，数字化、智能化手段已成为促进全民健身和体育产业高质量发展的重要组成部分。人工智能和大数据的有效结合，是推动体育产业高质量发展的重要支撑。
“管理实践中的弱人工智能和强人工智能”部分
人工智能作为计算机行业的领先技术之一，自1956年在达特茅斯会议上首次提出以来，对人类社会发展产生了巨大的影响，受到了社会各界的广泛关注。人工智能是研究模拟、增强和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，属于计算机科学的分支学科。自该概念提出以来，其理论和技术不断完善，应用范围不断扩大。这也说明人工智能是一门交叉学科、前沿科学。人工智能概念的提出，标志着智能时代的正式开启。总的来说，研究人工智能的目标是开发能够模仿人类思维的工具，希望机器能够学会像人类一样思考。研究进展不均衡导致人工智能处理信息的能力存在差异，出现了弱人工智能、强人工智能的概念。弱人工智能与强人工智能的区别在于接收、分析和执行信息的能力。约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯会议上给出了人工智能最早的定义：所谓人工智能应该让机器像人一样表现，即有智能的行为。人工智能的主要研究对象是机器人，经过多年的发展，人工智能仍然无法完全取代人类完成所有的任务。这就导致了弱人工智能与强人工智能的区别。所谓弱人工智能，是指那些不能用人类的思维进行推理和解决问题的智能机器。它们没有和人一样的思维方式，只是机械地、重复地执行命令。缺乏独立的学习意识。 ，变得更聪明一点吧。在弱人工智能的应用方面，我们的生活环境中可以看到三种典型的企业应用：新闻机器人、自动驾驶汽车和面部识别，下面会进行详细的分析和介绍。新闻机器人可以理解为一种能够模仿人类思维和行为，完成新闻采访、撰写、编辑等任务的软件与硬件结合的智能系统，这是人工智能在新闻界最有效的应用。录制方式主要有三种：一是基于给定模板填充数据模板，新闻机器人按照给定的结构填补提取出的文字的空白；另一个是新闻机器人抓取同一主题的多篇报道，先进行综合分析，再进行二次创作；第三，全面模仿人类思维