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文件 简历 ED 379 670 CS 214 741 标题…… - ERIC
摘要 本届新闻史学家会议论文集的第二部分包含以下 21 篇论文：“第一次信息革命”（Irving Fang）；“‘安德罗米达菌株’现象：变异的系统和国际通信政策”（Eliza Tanner）；“枪炮还是黄油？：黑人报刊对越南战争的编辑政策”（William J. Leonhirth）；“墨西哥的印刷新闻：从印刷机到革命报刊。1536-1821”（Victoria Goff）；“二战期间对抗经济学和印刷广告趋势：国税局税收裁定和战争债券运动”（Edward E. Adams 和 Rajiv Sekhri）；“正义、进步和保存的共和国：本杰明·奥兰治、花朵和竞技场”（Mary H. Cronin）； “马克·福勒和公平主义：1981-1987 年演讲与文章分析”（Jan H. Samoriski）；“美国电影在革命俄国的宣传”（James D. Startt）；“米尔顿·卡尼夫：总结”（Lucy Shelton Caswell）；“坎贝尔的《波士顿新闻快报》：一些不那么枯燥的新闻单”（Alan Neckowitz）；“定义戈迪的《淑女之书》中的美国女英雄”（Janice Hume）；“第三共和国的文化政治与新闻界”（Andre Spies）；“作为宣传工具的综合性报纸：1910-1919 年的威斯康星州选举权运动”（Elizabeth V. Burt）； “新闻中的女性：1945 年至 1963 年美国女性在新闻杂志中的呈现”（Karla K. Gower）；“谈判阶级和种族：波兰和意第绪语 La
情境概念化
Barrett、Wilson-Mendenhall 和 Barsalou (2014) 在过去的几个世纪里，哲学家以及后来的心理学家都认为思维就像一台机器一样工作——一台印刷机、一个电话总机、一台计算机。根据机器隐喻，思维由许多功能不同的过程（心理“模块”或“能力”）组成，这些过程相互作用；如果分开，这些过程仍将保留其身份和功能。机器隐喻决定了一种特殊的心理因果关系观点：位于一片脑组织（一个区域或一个网络）中的“心理过程 A”会导致位于另一片组织中的独立而不同的“心理过程 B”发生变化（见图 1）。情绪调节科学是机器隐喻发挥作用的一个很好的例子。例如，人们普遍认为，像恐惧这样的情绪是由大脑某个部分（通常是皮层下边缘或旁边缘皮层）计算的过程产生的，而大脑其他部分（通常是前额叶皮层）的执行或其他认知过程会调节这种过程。在情绪调节的过程模型（Gross，本书）中，情绪可以先被触发，然后受到调节（例如，你在树林里散步，一只毛茸茸的蜜蜂在你头上嗡嗡叫，引发了一种恐惧状态，然后你通过抑制逃跑的冲动，并通过仔细观察当地的风景（如形状有趣的岩石或树木）来分散自己的注意力，从而调节这种恐惧状态）。调节也可能发生在反应发生之前，从而阻止情绪的发生（例如，在你开始散步之前，你可能会提醒自己，蜜蜂是大自然的一部分，会为美丽的花朵授粉，并酿造美味的蜂蜜）。无论哪个先发生，情绪都与其调节是分开的。
Leal, Federico，“Kodak Nexpress 2500 数码彩色印刷机产生的潜在空气污染物和噪音水平：可吸入粉尘、超细颗粒物、挥发性有机化合物、臭氧和职业噪音暴露排放研究”（2007 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
作者：Federico Leal 学位：理学硕士 项目：研究生印刷媒体 学院：影像艺术与科学学院 我理解，根据 RIT 现行指导方针，我必须向 RIT 档案馆提交我的论文或学位论文的印刷版，以完成我的学位。我在此授予罗彻斯特理工学院及其代理非排他性许可，以永久存档并通过所有媒体形式提供我的全部或部分论文。我保留对论文或学位论文版权的所有其他所有权。我还保留在未来作品（如文章或书籍）中使用本论文全部或部分内容的权利。 授予印刷复制许可 我，Federico Leal，在此授权罗彻斯特理工学院复制我的印刷论文的全部或部分。任何复制不得用于商业使用或盈利。
如何构建真正的人工智能或真正的机器智能和学习
摘要 我们正处在巨变的边缘，这是一个历史抉择和机遇的关键时刻。未来五年可能是人类历史上最好的五年，也可能是最坏的五年，因为我们拥有创造最基础的通用技术（GPT）的全部力量、技术和知识，而这项技术可能会彻底颠覆整个人类历史。最重要的通用技术是火、轮子、语言、文字、印刷机、蒸汽机、电力、信息和电信技术，而真正的人工智能技术将超越它们。我们的研究涉及为何以及如何在未来五年内设计和开发、部署和分发真正的机器智能或真正的人工智能或真正的超级智能（RSI）。RSI 的整个构思分为三个阶段，历时约三十年。跨人工智能的第一个概念模型于 1989 年发布，涵盖了所有可能的物理现象、影响和过程。 1999 年开发了更扩展的 Real AI 模型。2008 年提出了超级智能的完整理论，包括现实模型、全局知识库、NL 编程语言和主算法。RSI 项目最终于 2020 年完成，一些关键发现和发现已在欧盟人工智能联盟/Futurium 网站上发表，共计 20 多篇文章。RSI 具有统一的世界元模型（全局本体论）、通用智能框架（主算法）、标准数据类型层次结构、NL 编程语言，可通过智能处理数据（从网络数据到现实世界数据）与世界进行有效交互。基本成果包括技术规范、分类、公式、算法、设计和模式，均作为商业机密保存，并记录为《企业机密报告：如何设计人机超级智能 2025》。作为欧盟人工智能联盟的成员，作者提出了人机 RSI 平台作为跨国欧盟-俄罗斯项目的关键部分。为了塑造一个智能和可持续的未来，世界应该投资于 RSI 科学和技术，因为跨人工智能范式是通往包容、仪器化、互联和智能世界的道路。
人工智能与教育中的人类：社论
纵观历史，人类文明在知识和理解的组织方式上经历了显著的变化，尽管这些变化表现在很多方面。这些变化包括通过印刷机和普及教育等创新，教育和读写能力的传播和民主化，以及从旗语到当今大众媒体的各种远程通信系统的引入。在馆藏和图书馆中，也有不同的知识管理方式，并通过不同的访问方式进行交流。计算机和万维网的出现遵循了这一思路，但它们为我们在全球范围内处理、生产和共享信息的方式带来了前所未有的、更为深刻的变化。当今时代经常被描述为第四次工业革命，这是世界经济论坛创造的一个术语，用来描述密集数字信息交换的所谓“信息圈”。虽然关于信息圈的哲学著作主要关注从计算机伦理到信息伦理的具体转变（Floridi，2014），但人们对这个信息圈对日常生活和教育的意义却知之甚少。第四次工业革命的一个显著特点是大量使用人工智能系统。在当前全球信息发展中大量出现的人工智能系统基于自适应算法，这些算法根据个人提供的数据做出决策，并由企业和政府组织管理。这些系统遵循任意规则，根据与每个用户交互和交易的目的分配概率程度。适应和决策过程可以被视为解决人类在二十一世纪面临的最大问题的机会，也可以被视为可能加剧气候变化、反民主传播或媒体权力的威胁。例如，在气象预报的情况下，人工智能过程可能是革命性的，使人类达到新的环境意识高度。人工智能系统还可以以人类无法达到的规模评估风险，或降低商业和公共服务的交付成本。这些系统还可以帮助投资者通过提高生产能力获得竞争优势（Barton 和 Thomas，2009 年），或改善医疗保健实践以提供更早、更准确的诊断。正是人工智能系统的这种预测能力在教育领域如此诱人。对于教育研究人员来说，一个特别有吸引力的前景是预测个体学习者的思维过程，从而识别他们的学习困难并提供远远超出个体教育者所能提供范围的学习解决方案。因此，商业组织纷纷开发人工智能产品和服务，以推动新市场领域的增长。然而，人工智能既不是真正的人工智能，也不是真正的智能，这是危险的。事实上，目前的人工智能系统严重依赖于
大城市变化：预计气候变化将推动城市中的群众营业额
自2022年12月1日，该公司开发的自然语言处理聊天机器人是自然的语言处理聊天机器人，其用户群体受欢迎，在第一个月的一个月内赢得了一百万美元。虽然是最受欢迎的，但Chatgpt只是由处理模型提供动力的许多其他生成程序中的一个：在Dall-E等生成艺术程序和稳定的扩散中；代表一波新的人工智能技术浪潮到达互联网海岸的波峰。由于世界的精确，例如印刷机，广播，报纸的出现，他们经常引起他们的愤怒和赞美。以类似的方式，Chatgpt就其含义和潜在用途产生了一系列讨论。已经从一个学术角度研究了Chatgpt的迅速影响，从对其在研究作者身份的可疑作用[1]中的不赞成，在辨别人类生成的摘要中的困难是从Chatgpt生成的摘要[2]；尽管该技术可以通过帮助较弱的作家[3]来使运动环境民主化，而三分之一的医疗保健研究人员对其应用偏向偏向[4]。其对医学奖学金的影响很明显，尤其是在自信地造成虚假事实[5]或造成不准确性的情况下[6]的情况下；提出一定程度的谨慎和人类的判断[7] [7] [8]。虽然许多这样的研究，社论和评论已经发表了有关Chatgpt在专业环境中的影响，但与一般看法有关。自发布以来，很少有大数据研究研究到聊天机器人周围的首次公开话语。现有关于早期采用者的大规模数据研究表明，对这项技术的压倒性积极情绪[9]，尽管恐惧涉及其对现有工作的影响[10]；早期的情绪涉及对其潜在应用的兴奋，尽管对道德问题有危险信号[11]。其他研究还发现，当用作聊天机器人时，与普通专业人士相比，当用作聊天机器人时，会产生更高的质量和更多的善解人意回复[12]，并且对其在教育中的应用[13]及其用户友好界面作为信息合并器[14]充满热情。此类技术有可能通过现有的专业领域削减一部分，从而提出了历史上的弯曲点，以捕捉人工智能的公共时尚主义者。以这种动力建立，我们旨在分析围绕Chatgpt首次公开看法的旺盛和情感。我们询问所有英语推文的语料库数据集，其中包含2022年12月1日至2023年3月1日（n = 4,251,662）的Chatgpt关键字，以提出两个研究问题：首先，哪些最大的问题或主题是最大的参与？第二，最高频的关键字是什么？它的情感是什么？我们的第一个目标是通过运行突出的峰模型（突出> 20,000）来实现的，并确定与提到计数尖峰相关的主题。我们的第二个目标确定了由价（正，中性，负面）评级的最高频率关键字，