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生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
摘要 - 自然灾害的日益复杂性需要创新的技术解决方案，以支持急救人员的努力。本文介绍了Triffid System，这是一个全面的技术框架，将无人接地和航空车与先进的人工智能功能相结合，以增强野火，城市洪水以及地球后的搜索和救援任务的灾难响应。通过利用最新的自主导航，语义感知和人类机器人交互技术，Triffid提供了一个复杂的系统，该系统包括以下关键组件：混合机器人平台，集中式地面站，定制通信Infrastrastructure和智能手机应用程序。定义的研发活动表明，深层神经网络，知识图和多模式信息融合可以使机器人能够自主浏览和分析灾难环境，降低人员风险并加速响应时间。建议的系统通过提供高级任务计划，安全监控和自适应任务执行功能来增强应急小组。此外，它可以确保在复杂和风险的情况下实现时间情境意识和运营支持，从而促进快速，精确的信息收集和协调的行动。索引术语 - 动物学，污点后，人工智能，增强现实，情境意识，第一响应者
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
从计算和神经教育方法建模创造性解决问题的任务
摘要：创造力是一个复杂的过程，已在不同领域进行了研究，在任务类型、背景和评估方法方面具有高度的多样性。在本研究中，我们专注于定义不明确的个人创造性问题解决 (CPS) 任务，目的是创建一个基于 CPS 调节过程的计算模型，该模型受到相关认知过程和人工认知架构的神经科学知识的启发。模型操作化考虑了学习者在解决定义不明确的任务时所采用的路径的突发特性以及该路径在描述任务的问题空间内的几何化。然后根据创造力背后的计算过程区分基于刺激和目标导向的创造性行为。通过计算和神经教育方法，该研究引入了创造性问题解决任务的模型，并提供了问题解决任务的操作几何定义，强调了与定义不明确的问题相关的挑战。我们完成了关于创造力作为一种语义基础过程的讨论，重点是数据表示，以及使用推理和度量空间算法进行符号数据操作。
文化和创造性经济前瞻性
随着技术的进步和全球化的发展，行业继续迅速发展，并且可持续性成为中心阶段，了解未来的挑战和机遇变得比以往任何时候都更加重要。业务，组织和政府都必须主动而不是反应，才能保持这些转变。的预见使我们能够系统地探索潜在的未来情景，帮助利益相关者为干扰，减轻风险和利用新的可能性做好准备。使用结构化的方法使我们能够确保当今的决定为长期的经济韧性和社会福祉铺平了道路。
创造性思维：技能开发框架
有效的创造性思维教学或评估需要对技能涉及的内容及其发展的有力理解。这个技能开发框架解决了与教学和评估创意思维相关的挑战。虽然技能有很多定义，但很少有一种以适合课堂的方式来操作创意思维的方法。该框架综合并协调了有关创造性思维的现有理论和研究，以提供整体但实际上适用的观点。它通过定义由合理的证据基础告知的链和方面来概述创造性思维过程。此框架中包含的方面是可延展的：可以教授它们，并且可以学习。该框架专门旨在为教学和评估提供焦点，还支持研究人员和教育工作者更好地了解创造性思维的技巧：
为明天制定创造性思维策略（...
1. 新加坡公民、新加坡永久居民 (SPR) 或长期访问准证 (LTVP+) 持有人。 2. 非全职国民服役人员（由公司赞助）。 3. 已成功完成评估并被认证为合格。 4. 以前没有享受过相同课程的资助。对于公司赞助的学习者，培训完全由在新加坡注册或成立的公司赞助。 5. 对于公司赞助的培训，新加坡公民或新加坡永久居民 (SPR) 学习者必须在新加坡注册或成立的直接雇主下注册，并为学习者缴纳公积金
人工智能对全球经济就业的创造性破坏性影响
人工智能（AI）正越来越多地参与到世界人类的日常生活中。尽管人工智能给社会带来了许多好处，但人们似乎越来越担心，由于人工智能参与经济生活，社会失业率可能会上升。在这里，为什么人工智能会影响失业率的问题很重要。在此背景下，为了回答这个问题，首先，我们来研究一下构成和揭示人工智能的要素。随后，我们研究了人工智能与就业之间的可能关系。虽然人工智能的能力随着时间的推移而发展，但人工智能将导致机器取代需要常规和自动化劳动力的工作。然而，在人工智能与就业的关系中，不应认为失业率会急剧上升。因为——就像以前的工业化进程一样——在人工智能活动被纳入生产过程的环境中，新的就业领域将会出现，这些新的就业领域将对就业产生积极的影响。然而，这也是现实：在这个人工智能发挥作用的变革过程中，提高劳动力在商业环境中的资质的需要将变得比劳动力的失业更为重要。
人工智能在教育中的创造性应用
摘要 本章首先介绍了人工智能 (AI) 在教育领域的出现。它旨在概述教育中的人工智能环境，强调对其影响、伦理影响和激发创新教学方法的潜力进行细致入微的理解的重要性。本章探讨了技术干预教育的历史背景，并采取批判性的方法研究人工智能的潜在好处和缺点。它还考虑了在教育中使用人工智能的社会文化和创造性方面。人工智能通常专注于模仿人类智能。在人类能力的范围内，我们认识到人工智能在教育中的创造性参与程度各不相同，这表明它有能力彻底改变学习体验。在最先进的
研究文章基于问题的学习及其对写作表现，批判性和创造性思维能力的影响：Majmaah大学的研究，S
这项研究研究了沙特阿拉伯Majmaah大学的学生如何使用基于问题的学习（PBL）来提高他们的写作，批判性思维和创造性的思维能力。该研究结合了混合方法的顺序解释设计中的定量和定性方法，以提供完整的见解。50个英语系学生组成了样本，该样本在实验（PBL）和对照组（非PBL）组之间平均分配。使用论文写作作业对两个小组进行了测量和衡量写作技巧，批判性思维和创造性思维的测试。此外，来自实验小组的10名学生参加了半结构化的访谈，讨论了他们对PBL方法论的看法。根据定量数据分析，与对照组相比，PBL组在所有测量技能方面显示出明显的改善，其测试后得分较高，效应量更大，其中包括配对样品t检验和ANCOVA。通过定性主题分析进一步证实了这些结果，这表明参加PBL的学生具有更高的动机，自我保证，对细节的关注和写作效率。根据研究的发现，PBL方法比传统的教学技术更能提高学生的学术和认知能力，从而对其在高等教育环境中的使用有很大的论点。