我们研究了生成式人工智能 (AI) 通过创造性表达反映作者认知过程的潜力和局限性。重点是 AI 生成的艺术作品理解人类意图 (一致性) 和基于创造力、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准以视觉方式表现情感的能力。结果显示,作者更喜欢基于情绪描述的图像,而不是主要事件。我们还发现,过度表现特定元素或刻板印象的图像会对 AI 一致性产生负面影响。我们的研究结果表明,AI 可以促进创造力和情绪的自我表达。我们采用生成式 AI 的研究框架可以帮助设计相关领域(例如心理健康教育、治疗和咨询)的基于 AI 的干预措施。
没有家,没有希望,没有工作,没有未来,完全孤独,焦虑,害怕,担心心理健康或成瘾问题,感到耻辱和极度绝望……所有这些词语和短语都描述了许多退伍军人在一年中来到退伍军人援助前门的情绪。媒体的某些部分——有时是慈善部门的部分——并没有减轻他们的感受,他们通过描绘无家可归退伍军人的刻板形象并夸大数字来加剧问题,以达到自己的目的。通常看起来现实是一个难以接受的事实,阻碍了他们的雄心壮志和筹款。我提到这一点是因为这些夸大其词的连锁反应需要大量无效的努力,因为我们试图为了慈善机构和整个退伍军人社区的利益而反驳这些说法。
摘要:鉴于人工智能(AI)在科学、商业和社会中的重要性日益增加,广泛的接受至关重要。然而,最近的研究表明,在未来就业市场中,新兴的人工智能驱动职业中女性的代表性严重不足。由于缺乏多样化的发展视角,这阻碍了技术的创新潜力。性别差异也体现在对人工智能的看法上:与女性相比,男性倾向于更积极地看待人工智能应用,对自己的人工智能能力评价更高,并且对技术更信任。然而,两性都同意人工智能决策的可理解性至关重要,并且同样愿意在人工智能领域继续深造。本研究旨在调查对人工智能的看法和理解中的性别相关方面,以及对人工智能主题的进一步教育和沟通交流机会的需求。为了实现这一目标,2023 年 5 月对女学生进行了焦点小组讨论。使用归纳编码方法对对话数据和所用材料进行分析。总体而言,女性认为知识是激发人们对人工智能更多兴趣的关键。然而,她们也发现了歧视、性别刻板印象和缺乏性别平等等障碍。此外,她们希望有更多实际的例子、改善有关人工智能优缺点的沟通,以及更民主和透明的决策过程。本文强调,包容性的教育环境需要对女性进行认识和教育,并采取措施消除歧视性障碍和刻板印象。此外,它建议女性尽早参与人工智能应用的开发,并制定明确的规则以确保工作场所的性别平等。这些研究结果为企业在引入人工智能时针对不同性别制定意识和培训流程规划提供了宝贵的支持。
成人的传统人体测量主要局限于用人体测量仪、卷尺和卡尺进行的测量。尺寸是线性的,它们与身体表面有关——身体标志的高度、宽度、周长和表面点之间的跨度。为了可重复,必须以相同的方式对不同的人进行测量,并且受试者在测量期间必须采取刻板的静态姿势,通常是站立。也可以使用补充的和同样刻板的姿势,例如坐姿、仰卧、双臂伸展等。当然,这些测量允许在个体之间和人群之间进行比较。它们提供有关个体相对大小和变异性的信息,但它们绝不是功能性测量。如果要开发一种能够应对运动和姿势变化问题的动态人体测量学,就必须寻求新的方法,并且必须扩展测量参数以包括角度、速度、加速度、节奏模式、空间范围和力量。身体活动是无限可变的,必须有一个理论框架,以便正确评估相关特征和次要特征。同样,重要的是,他也要了解身体机制的条件因素和内在局限性。简化和抽象概念是必要的,但重要的是,这些概念不应相对于手头的具体问题过度简化。基于动态测量的研究应有助于人类的舒适性、效率、便利性和安全性。人们可以设想将工作空间信息应用于工业工人、教室、车辆和机械以及军事问题。应该对家具设计和厨房和浴室等工作空间的建筑有所贡献。此外,更好地了解身体机制的动态作用应该有助于指导运动表现、设计工作服(包括鞋子和手套)、人员选拔和设计假肢。Braune 和 Fischer6 是该领域的先驱,Lay 和 Fisher6 做了较新的工作:Hooton、2l Randall 等、Chapanis 等、B Smith 及其团队、% McFarland 等、% 和 Dempster.1'
遗传编码的结构赋予大脑的神经网络具有先天的计算能力,可在出生后立即实现异味分类和基本运动控制。还可以推测,新皮层微电路的刻板印象层流组织提供了基本的计算功能,随后可以在其中构建。但是,它已经确定了自然如何实现这一目标。从人工神经网络中获得的见解无助于解决此问题,因为他们的计算能力是由于学习而导致的。我们表明,对不同类型的神经元功能之间的连接概率进行了基因编码的控制,用于将大量计算能力编程到神经网络中。这种见解还提供了一种通过巧妙的初始化来增强人工神经网络和神经形态硬件的计算和学习方法的方法。
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