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我的姐姐，我的自我：Colleen Kenyon和Kathleen Kenyon的照片1月18日至2025年5月4日开幕接待：2025年1月18日，星期六，5：00-8：00
在1970年代和80年代，摄影师Colleen Kenyon（美国，1951 - 2022年）和Kathleen Kenyon（American，1951-2023）是女性艺术家运动的一部分，他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩（Kathleen Kenyon）擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始，两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事，他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐，我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和劳里·达尔伯格（Laurie Dahlberg）策划。由CPW组织，此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品，并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
动物语言学：人类语言如何从动物交流中发展而来
对动物的研究揭示了更简单大脑的运作方式，这有可能教会我们了解自己的大脑。长期以来，语言一直被描述为人类独有的才能。这种将编码思想从一个个体传递到另一个个体的能力可能是人类进步的基础。人类分享思想导致了更大范围的全物种觉醒。分享思想带来了启蒙，使我们比其他生物更具优势，并催生了现代。但我们为什么如此擅长分享思想？这种“语言器官”从何而来？考古学研究能否阐明对语言诞生的理解，还是它已经随着时间的流逝而消失了？教授其他类人猿语言的尝试引发了更多的争议，而不是启发；那么，我们怎样才能开始探索
年龄与机器——大型语言模型对认知障碍的敏感性：横断面分析
自 2022 年底 ChatGPT 首次发布供免费在线使用以来，医学期刊上发表了无数研究，将人类医生的表现与这些超级计算机的表现进行了比较，这些超级计算机已经在人类已知的所有文本语料库上进行了“训练”。尽管大型语言模型有时会出错（例如，引用不存在的期刊文章），但它们在一系列医学考试中表现出色，在传统医学培训不同阶段的资格考试中得分超过人类医生。3 4 其中包括在欧洲核心心脏病学考试中胜过心脏病专家、在内科委员会考试中胜过以色列住院医师、在土耳其（理论）胸外科考试中胜过土耳其外科医生、在德国妇产科考试中胜过德国妇科医生。4-7 令我们非常痛心的是，它们甚至在神经病学委员会考试中胜过像我们这样的神经科医生。8
脑肿瘤检测：深度综合研究...
对于其他机器学习模型，朴素贝叶斯的准确率达到 68.62%，而 SVM（支持向量机）的准确率达到 60.78%。同样，决策树模型的准确率也达到 68.62%。另一种集成技术 Bagging 的准确率达到 66.66%。有趣的是，结合预训练的 VGG-16 和 InceptionV3 模型的混合模型的准确率达到 68.92%。结果表明，卷积神经网络 (CNN) 是最成功的方法，在 MRI 扫描中实现脑肿瘤检测的最高准确率（86.27%）。这表明 CNN 特别擅长学习隐藏在 MRI 图像数据中的关键模式。关键词：磁共振成像 (MRI)、深度学习、卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、迁移学习、InceptionV3、特征提取、主成分分析 (PCA)、准确度、VGG16、逻辑回归、随机森林、Ada Boosting、朴素贝叶斯、SVM、决策树、Bagging
临时安置报告MBA 2025
Sibm Nagpur是国际共生（被认为是大学）的一部分，重点是塑造熟练的商业领导者。其MBA计划精心制作以满足行业需求，确保学生准备好行业。课程强调了当代课程与公司需求一致的当代课程，并在稳健的行业 - 阿卡迪亚人联系方面支持安置。我们的MBA旗舰计划提供了一项全面的课程，该课程将严格的学术研究与实用，现实世界的经验融合在一起。通过行业互动，实习和实时项目，我们的学生获得了宝贵的见解和动手经验，为他们在不同部门的领导角色做好准备。拥有高素质，多样化的教职员工和尖端的基础设施，Sibm-Nagpur培养了协作和研究文化。它旨在提供智力领导力，实践解决方案，跨学科研究和跨学科教育。尽管是一个新兴的实体，但Sibm Nagpur还是希望成为以价值为中心的教育的主要提供者，并确定学生的成功。
激光斑点灰度光刻：一种用于制造高度敏感的柔性电容压力传感器
实现对实际应用的高灵敏度一直是可穿戴柔性压力传感器的主要发育方向之一。本文引入了激光斑点灰度光刻系统和一种新的方法，用于使用颗粒状激光斑点图案制造随机锥形阵列微观结构。其可行性归因于激光斑点强度的自相关函数，该功能遵循第一类的一阶Bessel函数。通过客观的斑点尺寸和暴露剂量操纵，我们开发了具有各种微形态的微结构光蛋白天。这些微结构用于形成用于柔性电容压力传感器中的聚二甲基硅氧烷微结构电极。这些传感器表现出超高灵敏度：低压范围为0 –100 pa的19.76 kPa -1。它们的最小检测阈值为1.9 pa，它们保持稳定性和弹性超过10,000个测试周期。这些传感器被证明擅长捕获生理信号并提供触觉反馈，从而强调其实际价值。
首席执行官展望生成式人工智能企业的指南
人类将继续擅长确保战略平衡多个利益相关者的相互冲突的目标，与新客户面对面交流，或利用创造性思维克服看似无法逾越的障碍。由于生成式人工智能更擅长进行迭代而不是产生突破性想法，6 生成式人工智能的好处可能仅受我们的想象力限制：世界经济论坛对 800 名全球商界领袖进行了调查，预测“领导力和想象力技能将在很大程度上不受人工智能的影响。” 7 如果这一预测成立，首席执行官的角色将是想象如何将员工的创造力与人工智能的能力相结合以建立竞争优势。事实上，首席执行官可以努力创造一个激励人类劳动力创造和分享内容的环境。否则，随着时间的推移，人工智能模型将开始接受他们自己的内容的训练，从而形成一个“人工智能回音室”，这可能会显著降低输出的质量和多样性。 8
年龄与机器——大型语言模型对认知障碍的敏感性：横断面分析
自 2022 年底 ChatGPT 首次发布供免费在线使用以来，医学期刊上发表了无数研究，将人类医生的表现与这些超级计算机的表现进行了比较，这些超级计算机已经在人类已知的所有文本语料库上进行了“训练”。尽管大型语言模型有时会出错（例如，引用不存在的期刊文章），但它们在一系列医学考试中表现出色，在传统医学培训不同阶段的资格考试中得分超过人类医生。3 4 其中包括在欧洲核心心脏病学考试中胜过心脏病专家、在内科委员会考试中胜过以色列住院医师、在土耳其（理论）胸外科考试中胜过土耳其外科医生、在德国妇产科考试中胜过德国妇科医生。4-7 令我们非常痛心的是，它们甚至在神经病学委员会考试中胜过像我们这样的神经科医生。8
人工智能生成工具课堂政策示例
摘自本特利大学历史课程 写作是思考不可或缺的一部分。但也很难。自然语言处理 (NLP) 应用程序（如 ChatGPT 或 Sudowrite）是帮助我们提高写作水平和激发思考的有用工具。但是，它们绝不能替代其中任何一个。而且，在本课程中，它们不能。将您从 NLP 应用程序获得的帮助视为您可以从本特利写作中心导师那里获得的帮助（免费！）的简单版本。那个人可能会合理地问你一个问题来激发你的想象力，让你远离被动语态，或者识别组织不良的段落，但绝不能替你写作。当然，这里的一个主要区别是，NLP 应用程序不是人。它是一台擅长识别模式并将这些模式反映给我们的机器。它不能自己思考。它也不能替你思考。
dolfin：无自动编码器的扩散布局变压器
摘要。在本文中，我们引入了一个新的生成模型，即无自动编码器（DolfIN）的扩散布局变压器，该变压器在现有方法上可显着提高建模能力和透明度。Dolfin采用基于变压器的扩散过程来建模布局生成。除了有效的双向（非因果关节）序列表示外，我们还设计了一种自回归扩散模型（Dolfin-ar），该模型尤其擅长捕获邻居对象的丰富局部语义相关性，例如对齐，大小和重叠。在对标准的无条件布局生成基准进行评估时，Dolfin尤其优于各种指标的先前方法，例如FID，对齐，重叠，Maxiou和DocSim分数。此外，Dolfin的应用程序不仅仅是布局生成，因此它适用于对其他类型的几何结构（例如线段）进行建模。我们的实验既提出了定性和定量结果，以证明Dolfin的优势。