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自传中的神经科学的历史12
Ellermann奖，瑞士（1984年），布鲁克斯国际讲座，哈佛大学神经生物学系（1993年），瑞士西奥多·奥特·普里布尔（Share）（共享）（1997年）（1997年）金脑奖（2002年）神经科学学会，神经科学学会，圣地亚哥社会（2004年）Ipsen oyronal plotiality for Neuronal塑料（2005）（2005年）（2005年）（200555）神经科学奖 - 赋予奖项（2010年）卡夫利总统讲座，神经经济学会（2010年）德国祖尔奇奖，德国（共享）（共享）（2013年）（2013年），蒙特利尔神经学研究所（2014）QI Zhen全球全球演讲全体讲座，日本神经科学学会第39届年会，横滨（2016）大脑奖（共享）（共享）（2017年）Caltech Chen Decrinented演讲（2017年）Erlanger Decording Ondricted Onction，San Diego（2018）Volker Henn volker Henn演讲（2019）英国剑桥市AV Hill演讲（2021）
一周的国家水平教师发展计划“ AI和数据科学的多学科研究趋势”
一周的国家一级教师发展计划（FDP）关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势（AI）和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能，从而促进了在学术界的创新，协作和负责任的技术文化。
伪科学的意识综合信息理论
媒体报道始于公共活动，大规模对抗协作的作者分享了他们的发现，这些发现被报道为经验测试，并部分支持IIT 1-5。此消息在预印本之前直接传达给记者和公众1,2，因此在同行评审之前。这些实验似乎由不同实验室的大批学员巧妙地执行。然而，通过设计，研究仅测试了某些理论家做出的一些特质预测，这些预测与IIT 3,6,7的核心思想在逻辑上并不相关，因为其中一位作者本人也承认8。因此，这些发现并不支持该理论本身实际上经过有意义测试的说法，或者它具有“主导”，“良好的”或“领先”状态1-5,8。不幸的是，这种重要的细微差别在媒体报道1-5中丢失了。在科学界9-11中也质疑了这些主导地位的主张，但在6,8,12-16年中，IIT的支持者反复向公众广播。
量子计算机科学的基础教会了我们关于化学的知识
物理上的不可证明** - 随着系统的随着时间的流逝，有突然的，定性的变化无法以任何方式预测，除了时间向前发展并查看它是否发生，并且在有限的时间内没有答案可以表明它永远不会发生（对于所有系统）。
生物医学科学的新发展
●Jeff F. Miller-加利福尼亚纳米系统研究所（CNSI）主任●同性恋骗子 - 病理学和实验室医学系教授●Lily Yang- Lily Yang-微生物学，免疫学和分子学遗传学（MIMG）教授（MIMG）●Christina Puig -Saus-助理教授，MICERBIOLIGY，MICERGINGICER，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICREC GORICTOR，MICERGING，MICERGING和分子分数。 - Professor, Departments of Molecular and Medical Pharmacology and Surgery ● Alex Hoffman - Professor, Microbiology, Immunology and Molecular Genetics (MIMG) ● Dino Di Carlo - Professor and Chair, Department of Bioengineering ● Stuart Conway - Professor, Michael and Alice Jung Endowed Chair in Medicinal Chemistry and Drug
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
功能单元：材料科学的新观点...
摘要 - 定量反转算法允许在场景中的每个点构建电性能（例如介电常数和电导率）。但是，由于需要了解场景中的事件波场，因此这些技术在测量的反向散射相历史信号和数据集上都具有挑战性。通常，由于天线特征，路径丢失，波形因子等因素，这是未知的。在本文中，我们引入了一个标量校准因子来解释这些因素。为了解决校准因子，我们通过包括正向问题来增强反转过程，我们通过训练简单的馈送正式完全连接的神经网络来解决这些问题，以学习基本介电常数分布与雷达散射场之间的映射。然后，我们最大程度地减少了测得的和模拟字段之间的不匹配，以优化每个发射器的标量校准因子。我们证明了数据驱动的校准方法在菲涅尔研究所数据集中的有效性，其中我们显示了估计的场景介绍的准确性。因此，我们的论文为在现实成像场景中应用定量反转算法的应用奠定了基础。
AIMS AIMS动物科学的主持人的信
该期刊涵盖了对各种动物物种的研究。虽然传统的农场动物，例如牛，猪，绵羊，山羊和家禽，一直是动物科学研究的基石，但该期刊试图通过对伴侣动物和非传统农场动物的注意来扩大范围。伴侣动物，例如狗和猫，在人类社会中发挥了越来越重要的作用，不仅是挚爱的同伴，而且是心理健康，治疗甚至生态平衡的贡献者。非传统农场动物，例如骆驼和鸽子，是在特定环境中牛奶或肉类生产的主要来源，用于专业用途。通过考虑这些经常被忽视的物种，我们旨在解决研究中的关键差距，并增强其繁殖，喂养和行为的了解，以及它们与人类的共存。动物科学领域的研究包括遗传学，育种，繁殖，饲料营养，行为，健康，健康，流行病预防和牲畜管理，在应对当今最紧迫的挑战方面可能发挥关键作用，包括粮食安全，气候