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一种意识度量的出生死亡玩具模型
古老的Ouroboros象征主义（一个自我吃的人）在这里整合到一个模拟的出生死亡聚类过程中，除了本身从无法区分的阶段过渡到更高级别的“有意识”的阶段，该过程无需本身。出生和死亡系数是根据奇数甚至指数来提出的，用于通过信息的内部传递来代表有意识状态的合适形式。该玩具模型可以理想地量化有意识的状态，该状态通过Ouroboros in-dex 0 <υα，ω<1。值为υα，ω= 0借给无限环，限制值υα，ω→1揭示了转化为意识。讨论了与意识的物理理论的关系，并讨论了使用Orobous索引来辨别人工智能系统中的意识状态。意识和意志的自由可能会在模型中并排在模型中，当将ω扩展为复杂的数字模量时。
ESG绿色和AI用于测量的应用 Strathclyde大学，巴林 研究生招股说明书2025条目 ME514流体系统工程中的高级主题
摘要：“ ESG绿化”是指公司用来选择性地将其ESG行为披露给利益相关者的战略交流策略。ESG绿化策略虽然一开始可能会吸引和满足利益相关者，但后来可能会给公司带来不同的问题，例如消费者或压力集团或剥夺社会负责的投资者的不利宣传，游说或抵制运动。ESG绿化的复杂影响强调了这种做法的辨别和量化实例的必要性。我们旨在巩固对ESG绿色洗涤的最新文献综述，测量AI的ESG绿化和开发应用，文本分析和机器学习模型的方法，以提高这种测量。这份白皮书为政策发展做出了重大贡献，例如英国FCA和欧洲议会的绿色法规。
分析肌电假肢控制的拒绝和设备消极问题
尽管智能假肢领域的技术进步最近取得了进步，但患者的排斥率仍然很高。这种拒绝的原因是多种多样的，从有限的功能和困惑界面到不适，大多数问题仅通过主观自我评估才能辨别。令人惊讶的是，缺乏特定的方法来衡量新的假体解决方案的优越性。必须深入研究操纵肌电假肢的复杂性，以理解用户面临的挑战并增强假肢配件和康复技术。这些障碍可能会导致被动用法或完全放弃假体装置。为了克服这些障碍，假肢领域不断寻求更复杂的技术来增强功能，用户友好性和设备寿命，并减少维护。这项研究对有关控制问题的文献进行了有条理的检查 反馈。
未来教师对人工智能教育的看法分析
本研究调查并分析了在职前教师对人工智能教育的看法。尽管对人工智能教育的研究越来越多，但仍然缺乏研究未来教师如何看待这一新兴领域的研究。本研究使用统计分析和语义辨别量表调查了 88 名在职前教师对人工智能教育的看法。研究结果表明，在职前教师承认人工智能作为一种学习工具的潜力，可以为个别学生提供个性化的学习体验。在职前教师也对人工智能教育持积极看法，认为它智能、精准、便捷，是提高他们整合和融合人工智能技术能力的一种方式。需要进一步研究不同群体的类似看法，包括小学、初中和高中教师、家长、大学教授和人工智能教育专家。
SCAA 适航通知 5 - 飞机维护...
5 人为因素原则 AMP 的设计应遵循人为因素原则。人为因素原则应包括以下方面： a) AMP 应以英语书写，不仅涉及正确的词汇和语法，还涉及提供说明的方式和意图； b) 排版，包括字母和印刷形式以及布局，这对书面材料的理解有重大影响； c) 使用照片、图表、图表或表格代替长篇描述性文字，以帮助理解和保持兴趣。插图中使用颜色可减少辨别工作量并具有激励作用； d) 在确定印刷和页面大小时，考虑将使用文档的工作环境。 操作员在设计和应用 CAMO.A.315（e）部分要求的维护计划时，必须考虑人为因素原则和人为性能限制。
空中交通管制系统显示器的颜色使用
随着 ATC 显示器从单色雷达显示器发展到全彩色复杂界面，颜色已成为 ATC 显示器不可或缺的一部分，这些界面要求操作员辨别、识别和定位多种颜色，以便有效利用显示的信息。无论颜色如何，这些信息也必须清晰易读。根据 1990 年《美国残疾人法案》（ADA）和 1973 年《康复法案》，FAA 和民用航空医学研究所 (CAMI) 筛查色觉正常 (NCV) 和色觉缺陷 (CVD) 的 ATC 候选人，以确定他们的色觉是否足以执行任务。空中交通色觉测试 (ATCOV) 由 CAMI 开发，用于确定哪些 CVD 候选人具有足够的色觉来完成当前 ATC 系统上的 ATC 任务，并筛选出其他没有色觉的候选人。
讲座 7：测量量子态之间的距离
场景：从集合中辨别状态。在前面的场景中，Bob 以概率 λ 收到量子态 ρ 0 ，以概率 1 − λ 收到量子态 ρ 1 。现在让我们将这个场景推广到两个以上的量子态：同样，Alice 站在一个有 n ∈ N 个按钮的设备旁边。按下按钮 “i” 后，设备从某个量子态集合 { ρ 1 , ... , ρ n } ⊂ D ( H ) 中发射一个量子态为 ρ i 的粒子。同样，Bob 抓住粒子，使用 POVM µ : { 1 , ... , n } → B ( H ) + 对其进行测量，并猜测如果 Alice 收到该结果，则他按下了按钮 j 。假设 Alice 按照概率分布 p ∈P{ 1 , ... , n } 按下按钮，Bob 猜测的最佳成功概率是多少？同样，给定一个特定的 POVM µ : { 1 , . . . , n } → B ( H ) + ，我们可以将成功概率表示为
古微生物学：追踪过去微生物的生命，从单一物种到整个微生物群落
由于它们通常形状和结构难以辨别，因此无法通过形态学检查对化石微生物类群进行精确识别 (Xie & Kershaw, 2012 )。此外，即使是对化石记录中得到很好体现的类群，如有孔虫门，由于存在由裸露的未化石物种组成的演化支，因此仅基于化石数据也无法正确解释它们随时间的演化模式 (Pawlowski et al., 2003 )。因此，与古老的动植物群 (McElwain & Punyasena, 2007 ; Raup & Sepkoski, 1982 ; Signor, 1994 ) 不同，可分类的古生物标本的稀有性只能揭示过去真实的微生物多样性的一小部分，并且难以研究不同地质时代的微生物演化、多样化和功能意义。
估算林业投资中的碳：...
随着DFI和其他投资者加强了打击气候变化的努力，基于自然的投资的作用变得越来越重要。可靠的工具可以帮助评估机会并减轻与自然投资相关的风险，从而促进资金分配给提供基本气候缓解结果的项目。本指南旨在帮助用户浏览可用碳冲击测量工具的景观，了解其目的和应用。涵盖指导，筛查，尽职调查和监测阶段的个人和投资组合级别的分析，它探索了投资组合中的碳撞击和测量温室气体排放。强调中立性，该指南支持用户在工具能力之间辨别，准确评估预测，理解局限性以及比较不同工具生成的信息。
增强自主系统的地形分类-IJRPR
地形分类在各个领域之间都是关键的，尤其是机器人技术，自动驾驶汽车和军事行动，在这种情况下，有效的导航依赖于了解各种景观。利用传感器数据，相机数据和声学信息，地形分类使机器能够辨别地形特征对于知情决策至关重要。本研究的重点是利用深度学习技术来准确地对地形进行分类，并在军事应用和决策中的潜在应用。本文深入研究地形分类方法，利用传输学习模型和视觉变压器通过预处理技术增强。通过利用深度学习算法和传感器数据分析，这些模型区分了地形特征，例如斜坡，植被和障碍，增强了自主系统的导航和情境意识。