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World File Search System意识
在提高意识的框架内社区服务活动
提高公众对糖尿病前和糖尿病的认识，并具有教育和疾病的早期发现2。PKM合作伙伴名称：Yayasan Kalam Kudus II Jakarta 3。提议者团队的主席A。名称和标题：Siufui Hendrawan博士，MBIOMED b。 NIK/NIDN：0311047204/10402011 c。位置/目标。：永久讲师d。研究计划：医学学士学位e。教师：医学院f。专业领域：化学和分子生物学科学g。手机/电话号码：08161970590 4。PKM团队成员a。成员人数（学生）：2人b。学生和NIM的名称：Anggita Tamaro（405200120）c。学生名字和NIM：CSIA Angelina（405180124）d。学生和NIM的名称：5。合作伙伴活动的位置a。米特拉地区：杜里·科桑比（Duri Kosambi），坎加伦（Cengkareng）b。摄政/城市：西雅加达c。省：雅加达d。 PT到Mitra的距离位置：10公里6。实施方法：吸引7。输出：《国家社区服务杂志》的出版，
意识与人工智能的哲学
20 世纪至 20 世纪初计算机技术的发展。 21世纪改变了人们理解思维和智力的方法，并引发了人们再次理解人类思维过程本质的尝试。自从计算机技术和系统开始发展以来，人们就一直在研究创造、操作和开发能够补充人类思维的人工智能的可能性。目前哲学界最热门、争论最激烈的话题之一，就是对话神经网络（即所谓的语言模型）中意识的可能性问题，全球各大IT巨头都在积极开发此类网络。尽管有些开发人员大胆宣称机器表现出意识（例如谷歌软件工程师 Blake Lemoine 谈到 LaMDA 人工智能），但人工智能是否与人类智能相对应的问题仍然悬而未决。现代研究者认为，这一问题的解决在于哲学层面，与意识哲学有关，也与哲学和现代科学对意识的理解问题有关。
关于历史意识教学学中历史意识的实证研究，其可能性和观点
正如我们已经说过的，历史意识（Geschichtsbewusstsein）是历史教学学的范围范式，这是一个关键领域，用于应用实证研究。历史意识研究中的一个基本问题在于术语的操作，因为我们研究了一种具有复杂结构的现象，而复杂的结构不可能精确地偏见，这是各种作者以各种方式处理的现象。在这个国家的历史意识和历史文化是由Z.Beneš进行了系统研究的，主要是在理论上，从德国哲学哲学 - 二元方法开始的历史教学法开始。在认知和道德层面上，他将历史文化视为历史思想的各个方面的语料库（Beneš1993，p。154），历史意识和历史意识是历史文化的一类（以及历史知识和历史意识）。根据贝内斯的说法，个人的个人历史文化是社会历史文化不可或缺的一部分。B.Schönemann对历史文化的看法有些不同。基于社会双模式构建其过去的假设，即单独和综合：这种历史文化（一种集体的结构）和历史意识（一个个体的结构）属于社会中历史意识的中心类别，并与内在化和社会化的过程紧密相关。这个社会体系的要素是机构，专业，媒体和公众（Schönemann2003）。H.J.同时，历史文化不仅限于外部表达，例如假期和周年纪念日，而是一个复杂的社会制度：共同的文化记忆。Pandel (1987, p. 132) defi nes historical consciousness as “a mental structure comprising seven paired categories”, and goes on to create a structured analytical framework in which the levels of historical consciousness are expressed through related pairs in the dimension of chronological consciousness (earlier-today/ tomorrow), consciousness of reality (real/historical-imaginary), consciousness of historicity (static-changing), consciousness of identity （我们/他们），政治意识（底部最高），经济社会意识（富有贫民）和道德意识（好消息）。TH是超过二十岁的系统，仍然被视为任何进一步研究历史意识的起点。在这些方法来定义历史意识的方法中，一个fl是该主题的一般本质，它使术语的操作相对难以置信。
第 2-04 节 - 机组人员意识 - SmartCockpit
DAU 是 EICAS 的中央数据收集点。DAU 1 专用于收集前飞机系统和左发动机的数据。DAU 2 收集后飞机系统和右发动机的数据。发动机数据通过 FADEC 和直接从发动机传感器发送到 DAU。DAU 收集的离散信号被转换成数字信号并发送到集成计算机 (IC-600)。IC 600 中有一个符号生成器，它为显示单元提供图像。每个 DAU 都是双（A 和 B）通道单元。两个 DAU 上的通道 B 都作为备用源，如果通道 A DAU 发生故障，必须通过 DAU 复原按钮手动选择。两款 IC-600 均使用现场 DAU 的 A 通道作为主要信息来源。
发展背景下的意识问题
现代人工智能系统能够与人类竞争解决各种各样的问题。 2023年3月，特斯拉、SpaceX和Twitter管理层、Pinterest和苹果联合创始人发表公开信，概述了暂停人工智能技术开发的理由，指出了对社会的主要风险[1]。信中作者认为，强人工智能的广泛应用将导致社会生活的深刻变化，作者由此得出结论，必须仔细规划这项技术的管理、控制和审计，但由于人工智能实验室之间为争夺其产品开发和实施的主导地位而展开无节制的竞争，目前尚未做到这一点。在科技、技术、人文不平衡的背景下，社会思想的滞后是一个显著的问题[2，p. 28]。可以假设，领先的 IT 巨头的负责人正试图通过在开发实施过程中暂停一段时间来减少这种不平衡。但这种停顿能够持续足够长的时间吗？目前，人工智能服务是用户手中的工具，而目标设定则由人来完成。人类的许多功能已被委托给技术，但理性和意识领域仍然没有实现自动化。但这只是时间问题。如果目标设定活动的基础是对世界的不满和改变世界的需要，并赋予其行动者必要的形式，那么人工智能将如何基于何种不满来想要改变世界？与被剥夺了肉体、精神和其他决定需求意识和目标设定的人类特质的人相比，人工智能会产生哪些需求？如果某个行为是目标设定、意图或意图的结果，那么我们就可以谈论行为者意识的存在。永恒的问题出现了：什么是意识？我们是否可以说意识的出现只是生物体所固有的，或者如果有充分的理由，意识有可能出现在人工智能中？如果是，理由是什么？总的来说，谈论意识与人工智能的关系是否有意义？任务是赋予人意识吗？或许，对这个问题进行推理是为了阻止人工智能出现意识，通过消除先决条件来排除这种可能性。人工智能获得独立性可能会剥夺人类的决策者角色，有时甚至会有消除人类的风险[2，p. 21]。最近涉及人工智能的事件
ADMA在2型糖尿病中微血管并发症的发病机理中的作用 在前列腺癌中使用PARP抑制剂 在中国卵泡淋巴瘤患者中使用循环肿瘤DNA的预测预测 社论：地下氢存储的微生物学 功能失调的连通性作为意识障碍的神经生理机理：系统评价 三重再摄取抑制剂的影响对脑缺血大鼠神经功能的影响
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题，包括糖尿病性视网膜病，糖尿病性肾病，糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸（ADMA）的水平显着升高，这是一种一氧化氮合酶（NOS）的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能，氧化应激损伤，炎症和纤维化的影响，促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联，并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
农场到学校意识日证词
佛蒙特州在2007年将Rozo McLaughlin农场通过了学校计划时，领导了该国，并通过技术援助和赠款提供了支持。从那时起，有200多个赠款进入了学校和ECE计划。我们继续成为农场到学校的国家领导者，因为我们将赠款计划扩展到幼儿期，因为人们认识到我们90％的大脑是由5岁的人开发的，良好的营养对于健康的大脑发育至关重要。幼儿时期也是儿童食物偏好形成的时候。
AI意识的范式 - 科学的种子
关于人类的“ Claude”聊天机器人是否有意识（Claude无能为力），有生动的讨论。但是，如果意识需要进行物理实例化的某些东西，那么意识的每个“块”都必须在时空上扩展。克劳德的意识在哪里？它与GPU的一部分相关联，在某个遥远的数据中心进行了推理，还是计算机上的CPU和I/O总线的一部分，或者在过去生成Claude培训数据的人或最初训练该模型的数据中心？是否有单一的“克劳德意识”，还是计算机中有成千上万的小碎片经验？我们所说的“克劳德”在意识领域中可能没有干净的参考词，总的来说，我们
多模式推理的问题意识视力变压器
视觉语言（VL）模型已获得了显着的重点，从而在多模式推理方面取得了显着进步。这些体系结构通常包括视觉编码器，大型语言模型（LLM）和一个将视觉特征与LLM的代表空间保持一致的投影模块。尽管他们成功了，但仍然存在一个关键的限制：愿景编码过程仍然与用户查询相关，通常是以与图像相关的问题的形式。因此，所得的视觉特征可能无法最佳地调整图像的特定元素。为了解决这个问题，我们介绍了QA-Vit，这是一种问题的多模式原因，这是一种问题，将问题意识直接嵌入到视觉编码器中。此集成导致动态视觉特征，重点是提出问题的相关图像方面。QA-VIT是模型 - 静态的，并且可以有效地将其置于任何VL体系结构中。广泛的经验证明了将我们的方法应用于各种多模式体系结构的有效性，从而导致跨不同任务的一致改进，并展示了其以增强视觉和场景文本理解的能力。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。