XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System探究
美国军人子女与身份认同：“Brat”经历的叙述探究
本论文由学生和校友奖学金免费提供给您，包括 AURA - 安提阿克大学资料库和档案馆的论文和学位论文。它已被 AURA - 安提阿克大学资料库和档案馆的授权管理员接受并纳入论文和学位论文。有关更多信息，请联系 hhale@antioch.edu、wmcgrath@antioch.edu。
物质与心灵：哲学探究（波士顿科学哲学研究，287）
有人给我递来一个鳄梨。它很有营养 — — 这是一个客观陈述；我喜欢它 — — 这是一个主观句子。其实只有我的一部分喜欢它，也就是我的大脑。它 — — 当然还有一件事 — — 让我兴奋不已。没有它就没有我。我的大脑是物质的东西，虽然是活的，而不仅仅是物理的。它的思想，我的意思是我的思想，是我大脑功能的一部分，就像我的微笑是我面部肌肉的收缩 — — 虽然不是自动的，而是由我的前额叶皮质控制的。没有器官，就没有功能。简而言之，有物质的东西，比如大脑，也有其中的过程，比如思想和感觉。换句话说，有它的，或物质的东西，也有我们，我们自己。这不是现实的二元性或二元性的例子，而是事物（比如大脑）和其中某些过程（比如思想）之间的区别。所以，就是这样：我是一个毫不掩饰的一元论者。我和德谟克利特属于同一个俱乐部，而不是柏拉图，而且我为伟大的亚里士多德在这一点上的犹豫不决而感到顽皮的喜悦，而这一点是所有宗教和哲学的思想源泉。我是唯物主义者，但不是物理主义者，因为作为一名物理学家，我了解到物理学既不能解释生命，也不能解释思想，也不能解释社会。物理学甚至无法解释现象（表象），因为这些现象发生在大脑中，而大脑是超物理的东西；它也不能完全解释机器，因为机器体现了诸如价值、目标和安全等非物理的思想。物理学只能解释最低层次的组织，这是大约 35 亿年前最早的生物出现之前唯一存在的组织。因此，物理主义，即唯物主义最早和最简单的版本，无法应对化学反应、新陈代谢、颜色、心理、社会性或人工制品。我们当代的物质概念既不是德谟克利特的，也不是牛顿的，后者仍被大多数哲学家所持有，这也是大多数人难以相信物质能够思考的原因。他们是对的：一堆大理石无法思考。但大脑是由活组织构成的，活组织具有物理物质所缺乏的特殊性质；其组成原子比古代原子论者想象的微小大理石要微妙和复杂得多。因此，现代唯物主义不应与物理主义相混淆，更不用说机械论了，因为它是包容性的，而不是排除性的。然而，这些混淆在哲学文献中却十分普遍。正统的身心二元论反映在心灵哲学与物质哲学之间的鸿沟中。在维特根斯坦的影响下
利用人工智能（AI）技术探究CT图像重建方法的物理特性
目的：我院于2021年2月引进的计算机断层扫描（CT）设备增加了利用人工智能（AI）技术的新型图像重建方法。这种重建方法被称为深度学习重建（Deep Learning Reconstruction，以下简称DLR），佳能称之为高级智能Clear-IQ引擎（Advanced intelligent Clear-IQ Engine，以下简称AiCE）。本研究的目的是评估各重建方法的物理特性和实用性，例如利用AI技术的新型图像重建方法AiCE和目前我院使用的迭代重建方法自适应迭代剂量减量3D（以下简称AIDR 3D）。 方法：通过（1）噪声评估（使用径向频率法测量噪声功率谱（NPS））、（2）低对比度分辨率评估（使用自制模型测量对比度噪声比（CNR））和（3）空间分辨率评估（使用圆边缘法测量调制传递函数（MTF））（1）来评估物理特性。假设成像条件为腹部区域，改变管电流来比较四种重建方法（滤波反投影 (FBP)、AIDR 3D Mid、AIDR 3D 增强 Mid 和 AiCE Body Mid）。 结果：在 NPS、CNR 和 MTF 测量中，AiCE 通常在所有 mAs 值下均显示出最佳结果。然而，在 NPS 测量的低频区域，AiCE 与其他重建方法相比并没有表现出显著差异。 此外，当比较 AIDR 3D 和 AiCE 的重建时间时，AiCE 所花的时间是 AIDR 3D 的 3 到 4 倍。 结论：本研究中，AiCE 在腹部条件下检查的三个物理特性方面优于 AIDR 3D，并且在图像质量方面有用。然而，在考虑重建时间时，需要考虑AiCE图像的运行可能会影响检查进度的可能性。
探究一对一数字技术整合对基础教育学生参与度和学业成绩的影响
这篇硕士论文由多米尼加学者文科和教育 | 研究生奖学金免费提供给您，供您开放访问。它已被多米尼加学者授权管理员接受并纳入教育 | 硕士论文。如需更多信息，请联系 michael.pujals@dominican.edu。
DIFFUSION_深入探究美国_4 月 18 日 - 威立雅
(*) 汇率为 1,081 美元/欧元：市场潜力 2,7000 亿美元 脱碳 5,400 亿美元 再生 6,500 亿美元 消除污染 1,5,130 亿美元
用于学习的生成式人工智能：探究合成学习视频的潜力
摘要。生成人工智能 (AI) 的最新进展引起了全世界的关注。Dalle-2 和 ChatGPT 等工具表明，以前被认为超出 AI 能力范围的任务现在可以通过各种新方式增强创意媒体的生产力，包括通过生成合成视频。本研究论文探讨了使用 AI 生成的合成视频为在线教育环境创建可行教育内容的实用性。迄今为止，研究 AI 生成的合成媒体在现实世界中的教育价值的研究有限。为了解决这一差距，我们研究了在在线学习平台中使用 AI 生成的合成视频对学习者的内容获取和学习体验的影响。我们采用了混合方法，将成人学习者 (n = 83) 随机分配到两个微学习条件之一，收集学习前和学习后的评估，并调查参与者的学习体验。控制条件包括传统制作的讲师视频，而实验条件包括具有逼真的 AI 生成角色的合成视频。结果表明，两种条件下的学习者从学习前到学习后都表现出显着的进步 (p < .001)，两种条件之间的收益没有显着差异 (p = .80)。此外，学习者对传统视频和合成视频的看法没有差异。这些研究结果表明，AI 生成的合成学习视频有可能成为在线教育环境中通过传统方法制作的视频的可行替代品，使高质量的教育内容在全球范围内更容易获得。
创意设计过程中的生成式人工智能：深入探究可能的认知偏差
在创意环节中，参与者在发散过程和收敛过程中都表现出认知偏差。在各种情况下，观察到发散过程依赖于或与 ChatGPT 给出的方向密切相关。尽管三组在创意方法上有所不同，并且各自决定在创意生成的早期阶段纳入或排除生成性 AI 工具，但他们的最终结果几乎倾向于同一方向：创建一个颜色编码的分隔空间，让专注、放松和协作可以共存。结果的细节再次相似或在多个情况下相同：使用舒适的座椅（在研讨会 1、2 和 3 期间建议 14 次）、窗帘（在研讨会 1 和 3 期间建议 3 次）、灵活的座椅（在研讨会 1 和 2 期间建议 13 次）和隔音（在研讨会 1、2 和 3 期间建议 13 次）。这些例子是特意选择作为例证的，因为它们在二人的 ChatGPT 对话中反复出现。
探究影响讲师不愿融入定制数字游戏化的因素
量身定制的数字游戏化对于提高学生参与度和学习成果具有重要意义。然而，越南讲师对它的采用仍然有限。这项定性研究调查了他们不愿接受量身定制的数字游戏化的原因，并探讨了文化因素的作用。研究人员对越南六所大学的讲师进行了采访。研究结果显示，讲师们更喜欢传统的教学方法，因为他们熟悉这些方法并认为这些方法有效。采用的障碍包括感知到的复杂性、缺乏培训和对内容开发的担忧。此外，还发现等级制度、游戏感知和集体主义等文化因素显著影响讲师对游戏化的态度。这项研究对阻碍越南大学采用数字游戏化的复杂挑战和因素提供了至关重要的见解，为制定有针对性的干预措施提供了信息，以促进数字游戏化成功融入越南环境。
探究性别特异性医学中的创新传播：来自社会网络分析的见解
摘要 医疗保健领域的特点是不断创新，性别特定医学作为一个新的子领域出现，旨在解决疾病临床表现、结果、治疗和预防方面的性别差异。尽管性别特定医学非常重要，但其应用仍未得到充分研究，由于缺乏对这一主题的认识，对患者的结果构成潜在风险。本研究以创新决策过程理论为基础，考察了在线网络中有关性别特定医学的信息传播情况。该研究将社交网络分析应用于反映该主题在线讨论的 Twitter 数据集，以深入了解在线医疗专业人员和患者对其的采用情况。结果表明，该网络具有社区结构，子社区之间的信息交换有限，主要由医学专家主导讨论。研究结果表明，性别特定医学的采用可能处于早期阶段
从全球视角探究1990-2019年中国糖尿病疾病负担的时间趋势
结果：1990-2019年间，中国糖尿病患者人数从3514万增加到9170万，增长了160%。中国糖尿病ASIR从249/10万增加到329/10万，低于全球平均水平（2019年419/10万）。中国糖尿病发病率EAPC也低于全球平均水平（1.02% vs. 1.57%）。1990-2019年间，中国糖尿病年龄标化患病率从4788/10万增加到8170/10万，仍低于全球平均水平（2019年8827/10万）。此外，1990-2019年，中国糖尿病的ASMR从每10万人9人增加到每10万人15人，低于全球相应水平（2019年每10万人30人）。然而，中国糖尿病死亡率的EAPC远高于全球水平（1.75% vs. 1.07%）。从全球来看，糖尿病DALYs的增加主要归因于人口增长（55.2%）和流行病学变化（24.6%）。相比之下，人口增长（48.9%）在中国糖尿病DALYs增加中也发挥了重要作用，但老龄化（43.7%）是第二大因素。