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World File Search System灵巧
生成式人工智能与教育的未来
利用改进的计算能力、合成神经网络和大型语言模型，人工智能技术即使没有破解，至少也以非凡的灵巧假装破解了人类文明的“关键”：语言。我接受过正式的学术训练，是语言学，因此我有充足的机会去思考语言的结构、形式、含义和力量。语言很重要。它是我们与其他动物的区别。它是身份和文化多样性的核心。它赋予我们周围的世界意义并激励我们的行动。它是我们在教育和几乎所有其他生活领域所做的一切的基础。它是爱和战争的根源。它可以赋予力量，也可以操纵。直到最近，我们几乎独享语言的使用和控制权。机器现在正在如此迅速地跨越如此多的语言门槛，这一事实应该让我们思考和反思。使这些发展成为可能的过程很重要，值得仔细研究，但它们的结果是不可否认的：机器现在可以模拟复杂对话，而不仅仅是狭隘的任务。我们逐渐意识到，我们对高级语言的垄断——一种通过教育培养出来的自然能力，也是人类最具决定性的社会特征——已不再是理所当然的事情。认识到这一事实迫使我们重新审视支持我们当前教育系统乃至更广泛社会的信念和假设。产生类似人类语言的人工智能应用提出了一些与教育有关但影响远远超出教育范围的基本问题：这项技术将如何改变我们作为人类的观念？它将如何重塑我们对人类智能的理解？它将如何影响我们彼此之间的关系？我们还被迫考虑研究和产生语言的新技术，这些技术没有明确的人类指导，因此不可预测。精通语言和学习的技术是否有可能在某个时候发展出感知能力、了解自身存在并渴望更大的自主权？将数千年的知识交给似乎能够超越人类设定的界限进行学习和表现的机器是否明智？我们与这些机器的互动又如何呢：我们应该如何“对待”它们？非人类机器像对待另一个人一样与成年人交谈是否合适？这对孩子合适吗？当聊天机器人根据要求毫不犹豫地模仿在世或早已去世的历史人物的声音时，我们应该怎么想？
组织二元性和竞争优势：战略敏捷性在探索-利用悖论中的作用
新市场进入者（Bican 和 Brem，2020；Khanagha、Volberda 和 Oshri，2014；Li，2020）。鉴于这些发展，双手灵巧的概念引起了越来越多的研究兴趣（例如，Cenamor、Parida 和 Wincent，2019；Markides，2013；Montealegre、Iyengar 和 Sweeney，2019）。双手灵巧是指将渐进的、更注重效率的创新与激进的、以新颖为导向的创新实践（例如，开发和探索）相结合，以取得短期成功和长期生存（例如，March，1991；Jurksiene 和 Pundziene，2016）。尽管实施探索或开发方法可能会对企业的竞争优势产生积极影响（O'Cass、Heirati & Ngo，2014），但这些取向很容易导致陷阱（Liu，2006）。虽然学者们已经分析了二元性对组织绩效（Menguc & Auh，2008；Sarkees、Hulland & Prescott，2010；Severgnini、Vieira & Galdamez，2018）和竞争优势（Jurksiene & Pundziene，2016）的影响，但结果在大小和方向上差异很大（Junni、Sarala、Taras & Tarba，2013），而且二元性是否会增加企业的竞争优势的问题仍未解决（O'Reilly & Tushman，2013）。学者们强调与双元化取向相关的问题，因为探索和利用的内在矛盾性质带来了相当大的管理问题（Lavie、Stettner 和 Tushman，2010；Raisch、Birkinshaw、Probst 和 Tushman，2009），进而对组织结果产生负面影响（Parida、Lahti 和 Wincent，2016；Vorhies、Orr 和 Bush，2011）。这对于初创企业尤其重要，因为企业家在极端环境中面临着这种双元化问题（Brem，2017）。我们的研究通过为传统的探索和利用模型引入新的概念，为正在进行的组织双元化讨论做出了贡献。战略敏捷性“被定义为企业不断更新自身并在不影响效率的情况下保持灵活性的能力”（Clauss、Abebe、Tangpong 和 Hock，2019 年，第 3 页），可以补充传统模型，因为它增加了对组织更新相关能力的视角，而不仅仅是关注战略导向（Klammer、Gueldenberg、Kraus 和 O'Dwyer，2017 年）。战略敏捷性描述了组织快速响应不断变化的需求的能力，最终目的是提高竞争优势（Brand、Tiberius、Bican 和 Brem，2019 ； Shin, Lee, Kim, & Rhim, 2015 ）。实证研究表明，战略敏捷性提高了现有企业的商业模式创新能力（ Arbussa、Bikfalvi 和 Marquès，2017； Clauss 等，2019； Doz 和 Kosonen，2010； Hock、Clauss 和 Schulz，2016），因此可能提供一种机制，可以在开发策略下促进更大的创新性。基于上述内容，本研究探讨了战略敏捷性是否
简历.pdf
● CNN：谷歌展示远大的 AI 研究项目。2020 年 1 月 ● VentureBeat：谷歌的机械手 AI 可以用最少的训练数据学会旋转保定球。2019 年 9 月 ● 纽约时报：谷歌重启机器人计划内幕。2019 年 3 月 ● 专栏：发明未来：计算机科学和工程的“新里程碑”。2019 年 2 月 ● NeuroHive：像人类一样使用手指的机器人2019 年 10 月 ● 纽约时报：机械手如何进化来做我们手上的事情。2018 年 7 月 ● New Atlas：弥合科学与虚构之间的差距。2016 年 12 月 ● ACM 通讯：Hand Jive：机械手学会旋转。2016 年 8 月 ● 路透社：机械手获得人类的触感。2016 年 5 月 ● Wired：这个灵巧的机器人可以自学旋转一管咖啡豆。 2016 年 5 月 ● Business Insider：研究人员创造了一种与人类极为相似且能自主学习的机械手。2016 年 5 月 ● MIT Tech Review：ADROIT 登上 TR35。2016 ● UW360：能像人手一样移动的机械手，2016 年 8 月 ● ScienceDaily：这种 5 指机械手可自行学习抓握物体。2016 年 5 月 ● Engadget：机械手可自行学习旋转物体。2016 年 5 月 ● GeekWire：华盛顿大学团队创造了一种机械手，它可以比你的更灵巧。2016 年 5 月 ● Gizmodo：这个机器人可自行学习旋转棍子。2016 年 5 月 ● UWToday：这种 5 指机械手可自行学习抓握物体。2016 年 5 月 ● UW CSE 新闻：UW CSE 机械手可自行学习操纵物体。 2016 年 5 月 ● CNN：能够从错误中学习的超人机械手。2016 年 5 月 ● Tech Insider：研究人员创造了一种与人类极为相似且可以自行学习的机械手。2016 年 5 月 ● 印度快报：五指机械手学会自行抓握。2016 年 5 月 ● 英国每日镜报：令人难以置信的五指机械手能够从自身的经验中学习。2016 年 5 月 ● 经济时报：五指机械手学会自行抓握。2016 年 5 月 ● ZDNet：五指机械手有自己的想法。2016 年 5 月 ● Kurzweil：这种五指机械手的功能接近人类。2016 年 5 月 ● 最重要的一点：熟练：熟能生巧的机械手。UW-CSE，2016 年夏季 ● 未来主义：这种五指机械手比你自己的还要灵活。 2016 年 5 月 ● Hackaday：机器人啦啦队只需一只手就能学会基本技巧。2016 年 5 月 ● 设计：可以自行学习任务的五指机械手。2016 年 5 月 ● 有趣的工程：可以自学移动的机械手。2016 年 5 月 ● FoxNews：炫酷的机械手可以边走边学。2016 年 5 月 ● IEEE Spectrum：模拟和现实中的下一代假肢。2015 年 2 月 ● UW CSE 新闻：人民选择奖。2013 年 10 月 ● 纽约时报：触感细腻的机器人。2012 年 9 月 ● 每日新闻：华盛顿大学程序员为灾难响应机器人开发软件。2012 年 11 月
新型术中在线体感手指表征功能映射，用于有针对性的刺激电极放置
刺激电极放置 David P. McMullen，医学博士，1 Tessy M. Thomas，理学士，2 Matthew S. Fifer，博士，3 Daniel N. Candrea，理学硕士，2 Francesco V. Tenore，博士，3 Robert W. Nickl，博士，4 Eric A. Pohlmeyer 博士，3 Christopher Coogan，理学硕士，5 Luke E. Osborn，博士，3 Adam Schiavi，医学博士，博士，6 Teresa Wojtasiewicz，医学博士，7 Chad Gordon，DO，8 Adam B. Cohen，医学博士，3,5 Nick F. Ramsey，博士，9 Wouter Schellekens，博士，9 Sliman J. Bensmaia，博士，10 Gabriela L. Cantarero，博士，4 Pablo A. Celnik，医学博士，4 Brock A. Wester，博士，3 William S. Anderson，医学博士，博士，7 Nathan E. Crone， MD 5 1 美国马里兰州贝塞斯达市国立卫生研究院国家精神卫生研究所 2 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物医学工程系 3 美国马里兰州劳雷尔市约翰霍普金斯大学应用物理实验室研究与探索性开发部 4 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学物理医学与康复系 5 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经病学系 6 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学麻醉学与重症监护医学系 7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经外科系 8 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学整形与重建外科系 9 荷兰乌得勒支市联合医学中心乌得勒支脑中心 10 美国伊利诺伊州芝加哥市芝加哥大学生物与解剖学系 60637 摘要 定义传统上，神经外科医生在术中对功能皮质进行定位以保留患者的功能，现在可以帮助植入目标电极以恢复功能。脑机接口 (BMI) 有可能恢复瘫痪患者的上肢运动控制，但需要准确放置记录和刺激电极才能对假肢进行功能控制。除了从记录阵列进行运动解码之外，在与手指和指尖感觉相关的皮质区域精确放置刺激电极还可以传递感觉反馈，从而改善对假手的灵巧控制。在我们的研究中，我们展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术和高密度皮层脑电图 (ECoG) 来定位人类初级体感皮质中的手指表征。结合传统的术前和术中定位方法，该技术能够准确植入刺激微电极，这通过植入后对手指和指尖感觉的皮质内刺激得到了证实。这项研究证明了术中 OFM 的实用性，并将为人类闭环脑机接口的未来研究提供参考。关键词术中功能映射；在线功能映射；脑机接口；皮层内微刺激；微电极阵列 (MEA)；皮层电图 (ECoG)