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良好的思想：我们的大脑如何构建有意义的...
标题很有趣 - 解释了声音对大脑的影响，大脑对它的影响以及它如何影响人。这本书是听觉神经科学家Nina Kraus博士的爱的劳动。kraus用个人和研究观察的混合物写作，主要来自她的实验室的作品，也是来自其他研究的作品。她对塔拉尔（Tallal's），梅尔泽尼奇（Merzenich's），克里希南（Krishnan），佩雷茨（Peretz）和帕特尔（Patel）的研究贡献给出了众多观点。用比喻来借鉴，用熟悉的现实生活音乐体验来说明她的观点-Zakir Hussain，Lady Gaga，The Beatles和爵士音乐家。这本书给出了有关声音对 - 引用“我们的声音自我”的当前知识的全面图片。kraus将知识置于具有适当类比的已知构造中。它以其他章节的介绍开始。有脚注要解释，提供有关概念的详细信息，并且有一大堆笔记（67页），其中包含每章的参考文献，一个词汇表，索引和确认（10页）。插图虽然黑色和白色提供了复合图片。克劳斯（Kraus）采用了一种对话性语气，并讲述了我们声音思想的故事 - 从简短的介绍到听力，聆听，鸟类歌曲，双语，噪音和衰老的过程，从逻辑上开始安排。解释了拉丁单词的含义（许多人的祸根），这增加了阅读的易用性。
尼日利亚Pidgin Prosody的定量方法
由多达1亿扬声器说，尼日利亚人是世界上口语最广泛的克里奥尔语言。像许多其他克里奥尔岛一样，尼日利亚的皮金有一个重点的lexifier，但与诸如Igbo，Yoruba和Hausa之类的主要音调语言一起使用。对语言的词汇韵律的大多数描述都将其描述为一种语气语言或音调强调语言，在给定单词中，基本高调的音节仅出现一次。大多数所谓的最小对是单音节和反对词汇和语法函数，其中包括Gó'Go'和Gò'Go'和Gò'Fut'或Déy'tto'和Dèy'Impf'等最常见的例子。所描述的少数多音节最小对包括“父亲”和fàdá'CatholicPriest'，尽管目前尚不清楚该语言的现代品种是否保持了这种区别。这样的分析可以说是压力对色调映射的结果，这一过程通过该过程被压力音节中的音调突出被语调语言的母语人士重新分析为高音调。据我们所知，尼日利亚皮金（Pidgin）的任何主要描述都没有将其描述为一种压力强调语言。西非Pidgin英语的其他品种也被描述为音调，也许最著名的是Pichi，它表现出类似的最小对，并且显然使用了音调在代词上的语法标记。
美国角色，NASA的优先事项和私营公司的影响
▪NASA目标：监视可能击中地球的小行星在NASA的公众优先列表中排名最高。监视地球的气候系统也是NASA的优先级。，但相对较少的美国人说，将人类宇航员送往月球或火星应该是重中之重。▪太空旅游：55％的美国成年人预计，未来50年的游客将经常在太空中旅行。但是，美国人对自己旅行并不热心：35％的人说他们对在航天器中绕地球的旋转感兴趣，而65％的人说他们对此不感兴趣。▪对私人太空公司的评估：越来越多的美国人认为私人太空公司在做一个好工作要比建立安全可靠的航天器的工作要好得多，为太空探索做出了重要贡献，并为更多的人开放了太空旅行。仍然，许多人不确定私人公司在这些领域的表现，反映出对它们的熟悉程度有限。，公众在私人太空公司的行为如何限制了火箭和卫星的空间中的限制碎片时的积极语气：26％的人说他们做得不好，而21％的人说他们做得很好（53％的人说他们不确定他们不确定）。▪美国人与太空的互动：47％的美国人说，去年他们至少进行了与太空相关的四个活动中的至少一项，其中包括26％的人说他们已经看过来自太空望远镜的图像，例如詹姆斯·韦伯太空望远镜。
高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测
1名学生，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维鲁普拉姆2号2助理教授，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维卢普拉姆，摘要：AI驱动的模拟访谈系统通过虚拟互动提供现实的实践，利用ML来分析和供应的知名度和语言反应，并提供了对文化和句子的范围，并提供了对文化的个人反馈， （NLP）技术。这些NLP算法对于理解和解释候选人答案的上下文和情感语气至关重要，从而提供了对其沟通技巧的细微评估。系统使用图像处理技术来分析非语言提示。MediaPipe，一种用于检测和识别面部要点的多功能工具，可以精确地识别面部表情和运动。诸如面部检测，具有里程碑意义的检测和情感分类之类的技术用于解释这些非语言信号，从而对候选人的情绪状态和参与水平提供了见解。系统的体系结构还包括用于语音捕获和分析的组件。语音分析检查了音调，音高和语音速度，以了解响应的清晰度和情感底色。这种多模式方法结合了口头，人声和视觉数据，可确保对候选人的表现进行全面评估。整合高级技术，该系统有效地模拟并评估了访谈。关键字：Gemini（AI工具），AI（人工智能），LLM（大语言模型），ML（机器学习），NLP（自然语言处理）。
布尔诺孟德尔大学的人工智能应用原理
1. 文本包含一般已知信息，但其表述方式与作品主题无关，且未遵循术语和上下文相关性。 2. 经常重复表达相同思想的句子。人工智能生成的文本包含重复的短语，重复使用相同的结构和单词。人类撰写的文本往往具有更自然和多样化的风格，句子结构和词汇选择范围广泛。 3. 文本包含相互矛盾的陈述（即使在同一个条款或段落中）。 4. 文本中出现事实扭曲，声称某个问题只有一个答案。 5. 使用的论点毫无意义、相互矛盾或与主题无关。 6. 文本表现出低水平的情感表达。如果人工智能收到的问题没有任何关于语气或其他属性的提示，它会生成没有个人见解或情感的事实文本。 7. 文本包含基于偏见和刻板印象的陈述，偏向于西方对世界的理解。 8. 文本引用的资料来源仅截至 2021 年（当前模型是在时间有限的数据集上训练的）或包含对不存在的资料来源的引用（AI 捏造）。9. 文本中没有错误（语法、语言、拼写错误），尽管犯错是人类的本性。10. 文本包含长句——AI 倾向于产生冗余单词，尤其是在给定广泛词汇时
学生对编程生成人工智能反馈的看法和偏好
人工智能 (AI)，特别是大型语言模型 (LLM) 的快速发展为各种教育应用开辟了机会。本文探讨了利用最流行的 LLM 之一 ChatGPT 在入门计算机科学 (CS1) 课程中自动对 Java 编程作业进行反馈的可行性。具体来说，本研究重点关注三个问题：1) 学生在多大程度上将 LLM 生成的反馈视为形成性的？2) 学生如何看待包含其代码的反馈提示与不包含其代码的反馈提示的比较可供性？3) 学生建议进行哪些改进以改进 LLM 生成的反馈？为了解决这些问题，我们使用 ChatGPT API 为 CS1 课程中的四个实验室作业生成了自动反馈。调查结果显示，学生认为反馈与 Shute 制定的形成性反馈指南非常一致。此外，学生明显偏爱将学生代码作为 LLM 提示的一部分而生成的反馈，我们的专题研究表明，这种偏爱主要归因于反馈的特异性、清晰度和纠正性。此外，本研究发现，学生通常期望获得具有足够代码示例的具体纠正性反馈，但对反馈的语气有不同的看法。本研究表明，ChatGPT 可以生成学生认为具有形成性的 Java 编程作业反馈。它还提供了有关使 ChatGPT 生成的反馈对学生有用的具体改进的见解。
研究生研究训练战略计划
版本控制 版本 描述 日期 0.1 任务团队考虑早期想法后的第一稿 2022 年 5 月 13 日 0.2 完成 PG 策略的草案 2022 年 6 月 2 日 0.3 完成研究策略的草案 2022 年 6 月 6 日 0.4 进一步的小编辑和布局检查 2022 年 6 月 6 日 0.5 进一步的小编辑和布局检查 2022 年 6 月 7 日 0.6 咨询会议 #2 后做出的改进 2022 年 7 月 15 日 0.7 进一步的小编辑和布局检查 2022 年 7 月 17 日 1.0. PG 策略从研究策略中分离出来作为独立文件 2022 年 7 月 25 日 1.1. 与研究和 PG 策略一致的介绍 2022 年 8 月 16 日 1.2. 综合来自以下 1 中列出的所有利益相关者的意见。 2022 年 10 月 19 日 2.0 编辑了语气和风格，准备提交给参议院 2022 年 10 月 20 日 版本编号方案： 0 = 包含广泛想法和概念的早期草稿 1 = 包含来自任务团队的意见并通过与各个利益相关者协商而形成的草稿 2 = 正在由大学各法定机构考虑批准的最终草稿
增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键...
1 Student, 2, 3, 4 Professors, 1,2,3,4 Department of Computer Engineering, 1, 2, 3, 4 Trinity College of Engineering and Research Pune, India Abstract: The modelling of an artificial intelligence (AI)-based enterprise callbot integrates Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) algorithms to automate and enhance customer interactions.该系统使企业能够通过提供实时的个性化响应来有效地管理大量客户查询。CallBot使用NLP来理解和解释用户输入，从而使无缝的对话流以多种语言为单位。机器学习算法，包括受监督和无监督的模型，通过从历史互动中学习并完善其决策过程来提高机器人的响应准确性。基于AI的Callbot采用情感分析来评估呼叫者的情感语气和自适应对话管理，以指导对话实现有效决议。由ML提供支持的预测分析有助于确定客户需求，优化对医疗保健，金融和零售等各种行业的响应。通过使常规任务自动化，Callbot可以降低人类干预和运营成本，同时保持高水平的客户满意度。提出的模型着重于整合最新的NLP技术，例如变形金刚和经常性的神经网络（RNNS），以实现动态对话和上下文理解。该系统旨在随着每次交互的发展而发展，为企业通信提供高效，可扩展和以客户为中心的解决方案。索引术语 - 自然语言处理（NLP）和机器学习（ML），人工智能（AI）
外星人观察
不要问我为什么会这么疯狂，在海滩旺季乘坐租来的汽车穿过长达数英里的切萨皮克湾大桥前往马里兰州东海岸。独自一人。除了 Uber 司机，他过于熟悉，让我更加焦虑。更疯狂的是，没有一个外星人在我耳边指挥我。我最后一次使用 Uber 是和姐姐一起搬到拉斯维加斯的时候，那是在我们得知外星人存在一年后。那位司机是拉丁裔，喋喋不休地谈论着在查尔斯顿山顶目睹的邪恶外星人，他称其为 hada malvada（坏仙女）。讽刺的是，他只对仙女部分说对了。两年前在苏格兰的一次迷人幽会后，我了解到自己有仙女的血统。我是作家兼外星人权利倡导者 Rowan Layne。我的特殊天赋是能听到远处外星人的声音，有些人也能听到我的声音，因为我和地球上的其他人一样拥有外星血统，不管他们是否接受。我的 DNA 中有 83% 是外星人的，还有 14% 是精灵，这使我拥有高达 97% 的非人类血统。我没意见。我一直试图帮助我的人类混血儿更多地了解他们的超自然 DNA，但太多人因此不喜欢我和我的外星人朋友。这位司机没有喋喋不休，但她引起了我的注意，因为她的沙金色短发让人想起了某个人，还有她略带好笑的语气。她并没有因为要开车穿过这座可怕的大桥而惊慌失措。“你看起来很焦躁。”当我紧紧抓住后门把手，避免看向海湾上星罗棋布的帆船时，她从后视镜里瞥了我一眼。“是关于你将在另一边遇见的人吗？”
人工智能的替代责任
当算法伤害某人时（比如歧视她、泄露她的个人数据或利用内幕信息购买她的股票），谁应该赔偿？如果这种伤害是犯罪行为，谁应该受到惩罚？在一般情况下，当 A 伤害 B 时，责任分析的第一步取决于 A 是什么。如果 A 是自然现象，如台风或泥石流，B 赔偿，没有人受到惩罚。如果 A 是人，那么 A 可能要承担损害赔偿和制裁责任。算法的问题在于两种范式都不适合。算法是可训练的人工制品，具有“关闭”开关，而不是自然现象。从法律或形而上学的角度来看，它们也不是人。解决这一困境的一个有吸引力的方法是从使标准的 A-危害-B 场景复杂化开始。它会认识到第三方 C 通常潜伏在算法造成伤害时附近，并且第三方是人（法人或自然人）。通过让第三方为其算法的行为承担替代责任，法律可以促进对开发或部署算法的人的有效激励，并确保受害者获得公正的结果。挑战在于找到一个能够胜任这项任务的替代责任模型。本文提供了一组标准，任何算法危害的替代责任模型都应满足这些标准。这些标准涵盖了一系列的要求：从确保良好的结果，到最大限度地提高实施的现实前景，再到推进可解释性等编程价值。虽然数量相对较少，但标准要求很高。大多数现有的替代责任模型都不符合这些要求。尽管如此，本文还是以乐观的语气结束。下面考虑的模型的缺点为发现更有希望的替代方案提供了重要的教训。