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因果关系：在哪里可以找到生物学意义？
摘要“信息”一词在生物学，认知科学和意识哲学中广泛使用，与“含义”和“因果关系”的概念有关。虽然“信息”是在特定学科中有用的术语，但概念有很多问题。第1部分是对信息是独立现有实体的立场的批评。在这种观点以及在生物学环境中，系统传输，获取，同化，解码和操纵它，并因此而产生含义。i在第2部分中提供了一项详细的建议，该建议支持说明系统的动态形式的说法，它符合有意义的交互式参与的信息性质，也就是说，该信息取决于动态形式，而不是独立存在。在第3部分中，我通过专门研究如何更好地解释因果关系和出现的含义来反思独立立场和依赖立场之间区别的重要性。
为什么翻新具有经济意义
3增加了您物业的价值，许多房主想知道对能源翻新项目的投资是否转化为更高的销售价格。在许多国家 /地区，建筑物的能源效率以标签规模进行了评级，很容易让潜在的买家知道特定房屋中的能源支出期望什么。哥本哈根经济学分析了在多大程度上更好的能源效率评级会影响房价的价格，并发现在能源标签量表上的每一个逐步提高，房屋价格的平均房屋平均为100 m 2。此结果基于对丹麦房屋销售的365,000多个观察结果进行的大量计量经济学分析。能量标签的速率从A到G，是最高标准，G是最低的标准。这个结果证明了不同的建模选择的坚固态度，并且估计考虑了房屋的不同素质和位置。
人工神经网络在...中的意义
摘要。如今，基于计算机技术的进步，研究旨在开发新的数据处理方法。一些研究侧重于创造模仿人类生物数据处理机制的新工具。这些研究为人工神经网络的发展铺平了道路，与传统的、更常用的预测分析工具相比，人工神经网络可以被视为一种更优越的预测分析工具。如今，人工神经网络已在生态学、工程学和健康等学科中得到广泛应用。然而，可以说，尽管它们比其他预测分析更具功能性和有效性，但它们在教育研究中的应用却十分有限。本研究旨在通过参考通过人工神经网络分析进行的研究，阐明人工神经网络在教育研究中的功能和作用。关键词：人工神经网络、多层感知器、单层感知器、输入层、隐藏层简介人工神经网络是模拟人类数据处理系统的数据处理系统（Elmas，2003 年，第 22 页）。人工神经网络的概念源于在计算机系统上模仿人脑的运作原理，用定量数据进行计算，并创建生物神经元的数学模型（Efe & Kaynak，2000，第 1 页）。第一个人工神经网络是由神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 基于人脑的计算能力创建的（Bishop，2014，第 9 页）。 1958 年 Frank Rosenblatt 开发出感知器这种人工神经网络系统后，人工神经网络的研究开始加速，随后出现了自适应线性元件（自适应线性元件 (Widrow & Hoff, 1960)、Hopfield 网络 (Hopfield, 1982)、Kohonen 网络 (Kohonen, 1982, 1984)、玻尔兹曼机 (Ackley et al., 1985) 和通过反向传播算法学习的多层前馈神经网络 (Rumelhart et al., 1986；引自 Lek & Guegan, 1999, p. 67)。现代人工神经网络研究的重点是开发新的、更有效的学习算法，并创建能够响应随时间变化的模型的网络 (Kriesel, 2007, pp. 21-22)。如前所述，人工神经网络模拟人类大脑中的生物神经元和创建人工神经元的数学模型基于生物模型（Kohli et al.,, 2014, p. 745）。Hanrahan（2011, p. 5）描绘了生物模型的结构，如图1所示；
大脑和行为的意义不匹配
自然语言的含义往往令人费解。例如，为什么把垫子堆得很高会得到一堆高的东西而不是高垫子，而把戒指锤平会得到一个平戒指而不是一个平锤？或者以动词“开始”为例。由于它描述了事件的开始，人们会认为它需要与某种事件的名称相结合，例如开始写书或开始吃披萨。但实际上并非如此。即使省略了发起的活动，也可以获得类似的含义：开始一本书可以表示“开始写书”，开始吃披萨可以表示“开始吃披萨”。为什么？这些都是推动句法语义界面研究的问题的例子，句法语义界面是语言学的一个领域，研究语言表达式的结构表征与其含义之间的关系。 Levinson (2007) 最近研究了“把垫子堆高”和“把戒指锤平”之间的对比，Jackendoff (1997) 和 Pustejovsky (1995) 等人讨论了“开始写书”类型的表达。至于句法-语义界面的一般架构，有一点是清楚的：无论意义看起来多么神秘，结构和意义之间的关系必须足够透明，以解释我们理解和产生以前从未遇到过的表达的能力。换句话说，无论意义多么复杂，词汇本身及其顺序足以解释。这个基本思想是组合性原则的要旨：
2fa的意义是什么是2fa＆esso
2FA构成了零值安全模型的核心，通过验证用户的真实身份来保护敏感数据。这种方法有效地反驳了各种威胁，例如网络钓鱼，蛮力攻击等。哪些目标密码和帐户。采用第二个因素，例如生物识别，OTP等。防止远程攻击者在填充主要网络中的拦截。此隔离至关重要，因为它阻碍了模仿您并获得未经授权的网络，云存储，财务数据的未经授权。将2FA集成到您的应用程序中，可确保攻击者在不拥有您的物理第二因素设备的情况下违反您的帐户。
军用激光的生物医学意义...
本书专门介绍了医学博士Edwin S. Beatrice上校，他直接负责此处包含的许多信息和许多想法。在超过20多年的开创性工作中，比阿特丽斯上校为此为大部分研究提供了基础，这些研究已于促进对使用军事激光的生物医学含义和风险的科学理解。尽管许多研究人员和从业人员已经为激光安全领域做出了重要贡献，但没有比Beatrice博士更重要和值得注意的，Beatrice博士的职业生涯仅专门用于研究和预防激光诱发的损伤。因此，这本军事医学教科书的贡献者将此卷献给他的工作和记忆。
指责人工智能系统的意义
为未来做好指责准备是李斯特本人所忽视的这一努力的关键要素之一，我们还阐明了我们的论文与所谓的责任差距辩论的关系，这一辩论最近在人工智能伦理学中引起了广泛关注。6在本文的主体部分（第 2 节），我们首先讨论如何继续回答将我们的指责实践扩展到人工智能系统是否有意义的问题。我们建议通过关注这些实践所履行的功能来解决这个问题。然后，我们认为，当针对人工智能系统时，我们的指责实践可以履行几个有价值的功能，这表明我们至少有一个理由将这些实践扩展到这些系统。在结束之前，我们将讨论指责人工智能系统是否有意义的问题与人工智能系统是否应受指责的问题之间的关系（第 3 节）。
生成人工智能对术语定义的意义
摘要 本文研究了 ChatGPT 等生成人工智能 (GenAI) 工具对术语定义的创建和使用的影响。从术语学家的角度来看，战略性地使用 GenAI 工具可以简化制定定义的过程，减少时间和精力，同时可能提高质量。GenAI 工具支持人工智能辅助术语学，尤其是后期编辑术语学，其中机器生成定义，然后由术语学家进行更正或细化。然而，GenAI 工具满足用户所有术语需求（包括术语定义）的潜力，对我们所知的术语定义和资源的存在提出了挑战。与术语定义不同，GenAI 工具可以描述术语在特定上下文中激活的知识。但是，这些工具的一个主要缺点是它们的输出可能包含错误。因此，需要可靠性的用户可能仍会求助于术语资源来获取定义。尽管如此，随着人工智能不可避免地融入术语工作，人类创造的内容和人工智能创造的内容之间的区别将变得越来越模糊。
人工智能教育应用的意义及
在人工智能发展史上，2016年被普遍视为具有里程碑意义的一年，人工智能项目数量大幅增加（赵建军、袁志强，2016）。这一年，DeepMind 的 AlphaGo 战胜了围棋冠军李世石，成为首个战胜职业围棋选手的计算机围棋系统。这场人机大战的结果引起了全球的广泛关注，为人工智能技术的发展注入了新的动力。在各国人工智能战略和资本涌入的推动下，人工智能技术的应用领域得到了极大的拓展，教育是受影响最为显著的领域之一。2017全球（上海）人工智能创新峰会呼吁进一步探索人工智能与教育的融合。在过去几年大数据、互联网、云计算等技术的快速发展中，人工智能在中国教育改革中发挥了至关重要的推动作用（张建军、顾志强，2023）。