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心灵艺术家：用人类思维创造艺术快照
我们引入了 Mind Artist (MindArt)，一种新颖而高效的神经解码架构，可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近，使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展，但由于数据注释的稀缺，仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同，这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言，在离散 OT 理论下，我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系，从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外，所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构，能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中，从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
大脑思维学院HelixScreen创造了乳腺癌护理的新时代什么是Bose-Einstein冷凝物？冷原子...
Bose-Einstein冷凝物的研究很重要，因为它具有原子理的潜力。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。 例如，BEC可用于精确的重力波检测。 bec还具有减速光的能力，并且已经表明，光脉冲甚至可能被困在它们中。 这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用，并影响量子计算的世界。 总的来说，在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。例如，BEC可用于精确的重力波检测。bec还具有减速光的能力，并且已经表明，光脉冲甚至可能被困在它们中。这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用，并影响量子计算的世界。总的来说，在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。
创造建筑工程物流服务价值
摘要 由于物流参与方众多、运输需求频繁、对社区影响重大且变化性高，因此在建筑行业中发挥着至关重要的作用。然而，参与方对物流的重要性以及物流如何创造价值的认识不足。本文旨在加深对建筑业物流服务价值共同创造过程的理解。在方法上，本研究采用涉及第三方物流 (TPL) 提供商、主承包商和分包商的访谈。服务蓝图用于可视化建筑物流设置 (CLS) 中的物流服务。研究发现，在像建筑这样的松散耦合系统中，价值共同创造是由信任和承诺驱动的，从而留出了必要的学习时间。服务蓝图有助于可视化服务设计与不同服务模块价值之间的联系。然而，风险包括供应链下游参与者参与延迟以及服务模块之间可能缺乏协调，尤其是在有多个 TPL 提供商的情况下。物流服务文献的一个贡献是模块化使设计服务内容变得更容易；但参与方的数量可能会增加，因此模块化简化了服务内容，但并未简化服务价值创造或价值共创过程。
可持续发展的文化和创造力
认识到全球挑战变得越来越频繁，互连和多维；从气候变化的含义，地缘政治紧张和冲突的溢出溢出，从19009年的大流行中恢复不平坦，全球粮食和能源系统的脆弱性，供应链的破坏，到金融市场的波动；并需要维护东盟的共同价值观和规范，国际法，相互信任和信心，包容性的对话和合作，以应对这些新兴挑战；还认识到新兴的大型趋势（例如数字技术进步以及绿色和蓝色经济体以及东盟成员国的个人和集体潜力）所带来的机会；指出，在新兴的多极全球架构中，东盟的全球相关性和独特的召集力量，以及伙伴对与东盟进行对话和建立更强大的合作的兴趣越来越多；还注意替代多边和多边框架的地缘驱动的出现以及削弱多边主义的风险；强调印度尼西亚2023年主席的主题“东盟事务：Epicentrum的增长”，强调了东盟对确保其持续的相关性，韧性，有效性和对未来地区和全球挑战的反应的承诺，以及它成为该地区和超越地区经济增长中心和驱动力的愿景；承认东盟社区在东盟社区的所有三个支柱上对东盟社区2025的贡献，以及实施东盟连通性的总体计划（MPAC）和东盟综合恢复框架（ACRF）及其实施计划，以实现东盟的实施计划，以实现东盟的愿景为增长的愿景；
用心创造场所
| 提供真正的可负担性 | 花园社区栖息地创建和更新 | 环境可持续性 | 智能电网 | 污水和水回收 | 运动场所 | 创造职业，促进当地经济 | 教育和医疗中心 | 将人们连接到法弗舍姆的中心 | 提高步行能力，减少汽车出行 | 社区空间年轻家庭的计划 | 解决法弗舍姆的住房需求 | 提供真正的可负担性 | 花园社区栖息地创建和更新 | 环境可持续性 | 智能电网 | 污水和水回收 | 运动场所 | 创造职业，促进当地经济 | 教育和医疗中心 | 将人们连接到法弗舍姆的中心 | 提高步行能力，减少汽车出行 | 社区空间年轻家庭的计划 | 解决法弗舍姆的住房需求 | 提供真正的可负担性 |花园社区居住区创建和更新 | 环境可持续性 | 智能能源网 | 污水和水回收 | 运动场所 | 创造职业，促进当地经济 | 教育和医疗保健中心 | 将人们与费弗舍姆中心联系起来 | 提高步行能力，减少交通 | 社区空间，年轻家庭的聚集地 | 解决费弗舍姆的住房需求
使用人工智能在恐怖游戏中创造紧张的体验 - Rivindu Wickramarachchi.docx
电子游戏行业日新月异，新技术不断涌现，以提升玩家体验。由于近年来技术发展迅速，在游戏中使用人工智能 (AI) 可视为许多游戏公司关注的主要领域之一。尽管与学术研究领域相比，商业电子游戏行业很少应用和使用深度学习等现代人工智能技术，但我们可以看到许多游戏开发者使用人工智能方法来克服游戏中持续存在的动态难度调整 (DDA) 和敌人寻路问题。本文重点研究如何在恐怖游戏中使用人工智能来提升玩家的紧张感，研究恐怖类型中如何创造紧张感和恐惧感、如何在游戏中跟踪和识别玩家情绪，最后提出一个假设的解决方案，该解决方案可用于跟踪玩家情绪，以便在人工智能的帮助下在恐怖游戏中创造紧张感，同时结合玩家的生理反应。本文的研究结果为解决方案系统的可行性以及生理反应在商业视频游戏中的潜在用途以及为实施和测试本文提出的解决方案系统而要做的未来工作提供了参考。
“人工智能会创造宗教吗？”：算法的观点
“人工智能会创造宗教吗？”我曾多次被问到这个问题，通常是在我公开介绍我对人工智能和宗教的研究之后，或者在播客期间。我不会试图回答这个问题，因为这超出了人类学的方法范围。在这里，我将探讨网上对这个问题的回答如何告诉我们公众如何看待人工智能、宗教及其关系。然而，网上和其他地方的答案表明了人们对人工智能对宗教影响的共同看法，并与现有的宗教理论相似。当我们讨论宗教理论时，对宗教从何而来的问题大致有两种看法。要么宗教是人为的，从我们的心理和社会过程中产生，有时是故意的，就像“发明的宗教”一样，1 有时不是。或者宗教是神创造的，由超自然力量揭示。后者仍然产生了社会科学研究可以观察到的宗教机构、文化和社会现象。有些有
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
