XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规律
基于人工智能的算法，用于检测音乐中的（不）规律性...
音乐结构的规律性被体验为具有重复和周期性模式的强结构化纹理，音乐理念以可感知的形状呈现在人类脑海中。我们最近表明，对音乐内容的操纵（即音乐结构的偏差）会影响对音乐的感知。这些偏差是由音乐专家检测到的，包含这些偏差的音乐作品被标记为不规则的。在本研究中，我们用人工智能算法取代了参与检测（不）规则性的人类专家。我们评估了八个测量熵和信息内容的变量，可以使用称为音乐信息动力学的计算模型和不同的观点对每个音乐作品进行分析。使用 160 个音乐片段测试了该算法。初步统计分析表明，八个变量中有三个是规律性的显着预测因子（E
基因编辑：成簇规律间隔短回文重复序列技术对当代社会的影响
分子，由圣保罗州梅斯基塔大学（UNESP）完成；德国明斯特大学法医学研究所（DAAD/CNPq 奖学金获得者）；临床分析硕士学位，重点领域：分子生物学，毕业于圣保罗大学。 2004 年获圣埃斯皮里图联邦大学药学-生物化学学位（学士学位）。她是圣埃斯皮里图联邦大学阿雷格里校区的副教授。从事遗传学和分子生物学领域的工作，具有人类和非人类法医遗传学、SNP分析、通过DNA条形码进行物种识别以及开发新DNA分析技术的经验。 ORCID：https://orcid.org/0000-0001-8035-4199。 CV Lattes：http://lattes.cnpq.br/8176374147579841。 ggpaneto@gmail.com
研究论文 软弱围岩爆破地震波传播规律——以木寨岭隧道为例
为了研究爆破振动波在软岩隧道中的传播规律，在木寨岭隧道进行了纵向和环向爆破振动试验，并利用萨多夫非线性回归、傅里叶变换、希尔伯特-黄变换（HHT）等方法对实测数据进行了分析研究，为木寨岭隧道或类似软岩隧道爆破设计优化提供参考。研究结果表明：随着比例药量的增加，切向主频迅速下降，径向主频下降缓慢。在一定药量下，随着距爆源距离的增加，爆破振动频率频谱宽度变窄，整体能量更加集中，振动频率趋于低频。在距爆源一定距离处，随着药量的增加，爆破振动频率逐渐下降，低频区幅值增大。隧道左侧振动速度大于右侧，在拱顶和下台阶拱脚处振动速度下降较快，上台阶和中台阶拱脚处振动速度下降较慢；中台阶左拱脚和上台阶右拱脚的振动频率高于其他位置，上台阶左拱脚的频率最低。隧道爆破过程中，输入到地层介质的能量主要集中在切洞爆破阶段，爆破对上台阶左拱脚和隧道拱顶的能量输入较多，与频率分析的结论一致。
不同文化背景下婴儿发声的声学规律
1 哈佛大学心理学系，美国马萨诸塞州剑桥 02138 2 华盛顿大学心理学系，美国华盛顿州西雅图 98105 3 普林斯顿大学政治系，美国新泽西州普林斯顿 08544 4 宾夕法尼亚州立大学人类学系，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802 5 雅盖隆大学医学院健康科学学院环境健康系，波兰克拉科夫 31-531 6 马克斯普朗克进化人类学研究所人类行为、生态与文化系，德国莱比锡 04103 7 惠灵顿维多利亚大学心理学学院，新西兰惠灵顿 6012 8 多伦多大学士嘉堡分校心理学系，加拿大安大略省多伦多 M1C 1A4 9 多伦多大学密西沙加分校心理学系，加拿大安大略省密西沙加 L5L 1C6 10 系加州大学洛杉矶分校数学系，洛杉矶，CA 90095，美国 11 加州大学圣地亚哥分校心理学系，拉霍亚，CA 92093-0109，美国 12 奥克兰大学心理学院，奥克兰 1010，新西兰 13 马克斯普朗克人类历史科学研究所语言和文化进化系，D-07745 耶拿，德国 14 Åbo Akademi 心理学系，20500 图尔库，芬兰 15 亚利桑那大学梅尔和伊妮德祖克曼公共卫生学院健康促进科学系，图森，AZ 85724，美国 16 亚利桑那大学医学院传染病科，图森，AZ 85724，美国 17 亚利桑那大学医学院家庭与社区医学系，图森，AZ 85724，美国 18 印度公共卫生研究所，Yadavgiri，迈索尔 560020，印度 19 佛罗里达国际大学斯坦普尔公共卫生学院流行病学系，佛罗里达州迈阿密 33157，美国 20 印度公共卫生研究所，迈索尔 570020，印度 21 鲍尔州立大学人类学系，印第安纳州曼西 47306，美国 22 伦敦大学学院人类学系，英国伦敦 WC1H 0BW 23 哈佛大学人类进化生物学系，马萨诸塞州剑桥 02138，美国 24 亚利桑那州立大学人类进化与社会变革学院，亚利桑那州坦佩 85281，美国 25 加州州立大学人类学系，加利福尼亚州富勒顿 92831，美国 26 苏黎世大学进化医学研究所，8006瑞士苏黎世 27 图卢兹第一大学，31080 图卢兹 Cedex 6，法国 28 图卢兹高等研究院，31080 图卢兹 Cedex 6，法国 29 加州大学戴维斯分校人类学系，美国加利福尼亚州戴维斯 95616 30 未来世代大学，美国西弗吉尼亚州 Circle Ville 26807 31 加州大学洛杉矶分校人类学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90095 32 哈佛大学数据科学计划，美国马萨诸塞州剑桥 02138
Rentier财富，不守规律和反对派的兴起
沙特阿拉伯国家的财务自主权并未转化为对民事压力的免疫力。租金即使在繁荣期间也没有购买不同社会群体的支持或忠诚度。最多可能已经购买了临时补充。该政权的脆弱性已在危机中暴露出来。被分配所掩盖的异议受到较低的石油收入和政治收入的加剧。尽管现在的绝大多数沙特阿拉伯公民比在繁荣时期的意外收获之前要好，但石油收入的分配不当。私人公民的繁荣取决于获得政府财富的收购，并获得了受家庭关系，友谊，宗教分支机构和地区隶属关系的合同，信息，公共部门或基础设施的机会。在五个情况下，国家实际上是通过部署租金来促进了反对自己的。每个都涉及地区或宗教。19
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
经济周期：其规律和原因
专家们一致认为，从纯经济角度看，社会变动的最普遍、最典型的现象是经济生活的起伏，是充满活力、生机勃勃的活动与毫无生气、低迷和不确定的漂泊之间的交替。在有节奏的变化的创造时期，生产要素的收入不断增加，生产过程中利益的相互调整自然而然地实现，主要是通过竞争规律的作用。周期的衰退期则呈现出工业的鲜明对比。由于资本和劳动的组织最初没有改变，产品量下降；每个相关要素都至少力求保留其在产品中的绝对份额；摩擦和冲突随之而来，威胁着工业的瓦解。这种活跃期和萧条期交替的原因是什么？其规律是什么？这些都是经济学的基本问题，本文将对此进行解答。当重农学派提出一切经济生活形式都具有依赖性时，政治经济学开始理性地发展。