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World File Search System刮擦点
Len Lye的刮擦胶片和线条的能量
在长达十年的中断之后，他主要制作了战时纪录片和军事训练电影，1950年代的Len Lye再次开始使用他在二十多年前帮助Pione Animation的直接动画技术。These previous films, such as Colour Box (1935), Colour Flight (1938), and Swinging the Lambeth Walk (1939), develop what Lye calls a “sensory-ballet” in which abstract forms and music are knit together with color to produce sensations of motion.1 The point was to create a sensual experience of pleasure generated through color whose abstract and direct appeal avoided narrative forms and the kinds of associations that Lye believed plagued realistic图像。在1940年代初期，莉停止制作这些电影，部分原因是战争和越来越多的财务支持者的稀缺性，部分原因是他对政治的兴趣日益增长，并且渴望反击纳粹宣传电影。以前做过。取而代之的是，他划过16毫米胶片库存，生产线条，点，笔画和锯齿形，这些线条，锯齿状在整个屏幕上移动，不仅在二维空间中播放，而且具有深度的透视图，因为某些形式扭曲并在Z轴上旋转。由此产生的电影《自由激进分子》（1958年修订，1979年），是对能量的狂喜庆祝
基于刮擦块的编程的当前研究趋势：系统评价
在K-12教育的不断发展的景观中，通过基于块的环境（例如Scratch）引入编程技能已经变得越来越普遍。这种方法满足了学生对计算机识字的日益增长的需求，但是它在改善学习成果方面的有效性仍然存在争议。本文的目的是系统地审查和总结有关将SCRATCH用作K-12教育的教学和学习工具的当前研究。使用Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）方法，本文分析了27篇相关文章，以评估在教育环境中刮擦的影响和使用。该评论旨在确定与刮擦相关的教育研究中当前的趋势，方法和焦点。我们的结果表明，17项研究重点是在教授CS和ICT主题中使用刮擦，而10项研究了其在其他学术学科中的应用。评论在教育环境下通常显示出刮擦编程的积极结果。但是，它也强调了对更全面的实证研究的需求。这包括在更长的时间内使用更大，更多样化的学生样本进行研究，以更深入地了解刮擦编程如何有效地改善K-12教育中的学习成果。
和太空透视合作伙伴要启动新的刮擦票...
TexasLottery®和太空透视合作伙伴推出新的Scratch Ticket Game促销活动，以将获奖者送往太空 /第2页。“许多美国人只梦想着太空旅行。我们很自豪地与德克萨斯彩票合作
人工智能中的知识产权问题接受了刮擦数据
在AI治理工作组（AIGO）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）会议上介绍并讨论了“接受刮擦数据培训的人工智能问题”的论文。因此，它大大受益于许多国家代表和专家的反馈和建议。作者要对巴西，哥伦比亚，法国，德国，以色列，日本，墨西哥，新西兰，新加坡，瑞士，图尔基耶共和国，英国和美国和美国共和国的代表团表示衷心的感谢。特别是，他们非常感谢富兰克林·罗德里格斯·霍耶（Brazil），大卫·特恩布尔（美国）苏珊·艾伦（美国）（美国），杰西·杜尼特（美国国家标准和技术研究院），美国迈克尔·夏皮罗（美国），米尔·夏皮罗（迈克尔·夏皮罗（Michael Shapiro）（德国） Lizzethe Contreras Sanabria（哥伦比亚），Yohann Ralle和MichaëlReffay（法国），Ziv Katzir和Eden Israely（以色列），Sarah Box（新西兰），Julian Frohnecke（德国）（德国）和Joseph Phillips（英国王国）。
新研究解释了为什么您不应该刮擦发痒的皮疹
允许正常小鼠划伤时，它们的耳朵肿胀并充满了称为嗜中性粒细胞的炎性免疫细胞。相比之下，在正常的老鼠中，炎症和肿胀很温时，因为它们戴着很小的伊丽莎白女王项圈，类似于狗在拜访兽医后可能会运动的锥体，而缺乏瘙痒感的神经元的动物。该实验证实，刮擦进一步加剧了皮肤。
信息政策领导中心的回应是通过合法的网络刮擦
超过20年，CIPL一直是组织问责制的思想领导者，并且是基于风险的方法，作为智能监管，负责任的数据和使用数据的关键基础，以及AI的负责开发和部署。2 CIPL的“全球法规十项建议”提出了一种分层的三层法规方法，该方法将保护基本的人权，并最大程度地减少对个人和社会的潜在伤害风险，同时启用AI负责任的发展和部署。 3我们的基准测试“报告”，“建筑负责人的AI计划：将新兴实践映射到CIPL问责制框架”，概述了有关20个领先组织如何通过CIPL责任框架的镜头负责任地开发和部署AI的最佳实践和案例研究。2 CIPL的“全球法规十项建议”提出了一种分层的三层法规方法，该方法将保护基本的人权，并最大程度地减少对个人和社会的潜在伤害风险，同时启用AI负责任的发展和部署。3我们的基准测试“报告”，“建筑负责人的AI计划：将新兴实践映射到CIPL问责制框架”，概述了有关20个领先组织如何通过CIPL责任框架的镜头负责任地开发和部署AI的最佳实践和案例研究。4 CIPL的最新讨论文件，“将数据保护原则应用于生成AI：组织和监管机构的实用方法”，
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。