类别学习,即学习将一组刺激物分类或分组,会在感知中引起类别偏见,使得同一类别中的物品被认为比不同类别中的物品更相似。当学习目标强调每个刺激物的个体化时,类别偏见会在多大程度上发展,以及偏见是否在学习过程中自发出现而不是对任务要求的反应尚不清楚。在这里,我们在编码过程中使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来测试学习过程中单个刺激物神经表征中的类别偏见。人类参与者(男性和女性)遇到面部混合刺激物,这些刺激物具有独特的名字和共同的姓氏,表明其属于同一类别。参与者被要求学习每张脸的全名。神经模式分类和模式相似性分析用于追踪大脑中的类别信息。结果表明,刺激类别可以在许多额叶、顶叶和枕叶区域的编码过程中被解码。此外,来自同一类别的两个刺激在前额叶皮层中的表征比来自不同类别的两个刺激在物理相似性方面更相似。这些发现表明,仅仅存在类别标签就可以在编码过程中自发地偏向神经表征以强调与类别相关的信息,即使在没有明确的分类要求并且与类别无关的信息仍然与任务目标相关的情况下也是如此。
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此,他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d(好人如黑天鹅一样稀有)。该术语是在英语中引入的,当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时,它随时可能被取消。在这种情况下,一只黑天鹅的出现,使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行,用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设,即所有天鹅都必须是白色的,因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下,黑天鹅的概念是不可能的,或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后,该术语开始用于定义不可能的事情,但后来可能成为可能(Montanari,J.,1989)。19 世纪,约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻,用于描述具有重大影响的意外事件,并回顾性地简化。该理论有助于解释(Taleb,N.,2016):罕见事件的作用不成比例,影响重大且难以预测,超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围;无法借助科学方法计算罕见事件的概率;个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件:它是一个极端事件,它超出了正常的预期,因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性;产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d;尽管处于极端事件的地位,但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务,甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略,并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注,并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此,本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新,以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性,对 BI-AIBT 进行了评估。此外,组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明,数字化转型通常被视为必不可少的,并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率(97.1%)、产品质量率(98.3%)、业务发展率(98.9%)、客户行为分析率(96.3%)和客户满意度率(97.2%)。
经验:• 24 年电子制造经验,专注于工艺工程、设备、新产品引进、先进制造工程 (AME) 等工艺开发、精益制造和工业卓越等各个方面。在汽车电子制造方面经验丰富,从设置到量产,涵盖工业化和工艺认证。
漫长的游戏:2060年的财政前景强调结构改革9 1.简介9 2。基线场景10 2.1中生活水平的进展。大流行引起的下降和反弹后,趋势增长预计将恢复其在经合组织和G20新兴经济体中逐渐放缓的逐渐放缓。102.2。生活水平继续沿当前趋势11 2.3进步。法定退休时期的立法增加的贡献16 3。经合组织国家的替代增长方案18 3.1。更高的趋势劳动效率增长18 3.2。达到劳动力市场政策的最佳实践18 3.3。法定退休年龄20 3.4的额外增加。增强公共投资21 4。尽管利率低,OECD国家仍面临长期财政压力21 4.1。量化长期财政压力22 4.2。历史上低利率使许多国家的额外债务融资30 5。替代方案说明了利率风险以及结构改革的潜在财政红利31 5.1。对利率的敏感性31 5.2。结构改革的财政红利34
1卢布林医科大学病理生理学系,波兰卢布林20-090; katarzyna.zaluska-ogryzek@umlub.pl(k.z.-o.); pawel.marzeda@umlub.pl(p.m.); paula.wroblewska-luczka@umlub.pl(p.w.-ł)2农村卫生研究所医学人类学系,波兰卢布林20-090;马格达莱纳(Magdalena)。 plewa_z@o2.pl 4农村卫生研究院毒理学和食品安全部,波兰卢布林20-090; bojar.hubert@imw.lublin.pl 5美国加利福尼亚州萨克拉曼多分校医学院神经病学系,美国加利福尼亚州95816; dzolkowska@gmail.com 6农村健康研究所Isobolographic分析实验室,波兰卢布林20-090 *通信:jarogniew.luszczki@umlub.pl;电话。: +48-81-448-65-03
HAV 可通过人与人之间的直接接触(包括手部卫生不良后)或食用被粪便污染的食物或水传播给易感人群。该病可在社区内广泛传播,尤其是在弱势群体(包括无家可归者)中。症状通常持续不到 2 个月,包括发烧、黄疸、厌食、呕吐、腹痛、尿液呈深色和粪便呈白垩色。多达 15% 的有症状患者会长期患病或复发,最长可达 6 个月。在极少数情况下,HAV 可导致暴发性肝功能衰竭和死亡。平均潜伏期为 28 天,范围为 15 至 50 天。感染 HAV 的成人会随粪便排出病毒,在出现黄疸或肝炎症状前 2 周到出现后 1 周内都具有传染性。
正文:在医学专业中,一些专业(如放射学)相对较快地采用了人工智能,而其他专业(尤其是病理学(尤其是外科病理学))才刚刚开始使用人工智能。人工智能有望在癌症的准确诊断、预后和治疗中发挥重要作用。本文首先定义了人工智能的一般原理,然后详细讨论了其在医学中的当前作用。在这篇综合评论的后半部分,详细讨论了人工智能在外科病理学中的当前和未来作用,包括涉及的实际困难以及病理学家对被计算机算法取代的担忧。本文重点介绍了一些最近的研究,这些研究表明人工智能在外科病理学实践中很有用。
1日本广岛大学生物医学与健康科学研究院麦戈文大脑研究所,马萨诸塞州脑和认知科学系,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州剑桥市02139,5病毒载体发展部分,美国国家生理科学研究所,冈萨基,冈崎,AICHI 444-8585,日本日本,6 Fasmac Company Ltd,ltd intection ltd,Molecigi atsugi 243333333333333333333333399。生物医学科学,福岛医科大学,福岛960-1295,日本和8号神经科学系,京都大学研究生院,京都大学,京都606-8501,日本
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际,法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行,萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯,2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力,并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内,Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作,大大加强在人工智能领域的合作。因此,Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示:“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明,萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力,我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出:“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构,将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说,这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题,通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示:“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后,法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景,这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说:“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明,我们不仅正在讨论法德人工智能合作,而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作,因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起,造福人民和社会。在这两个国家,都已启动了填补“人工智能”空白的项目