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疫苗开发许可
先天免疫系统与echinococcus颗粒之间的相互作用：疫苗开发的许可SADR S 1，Charbgoo A 1，Borji H *2和Hajjafari A 3 1 1 1 1临床科学系马什哈德大学，马什哈德大学，伊朗3号病理学系，伊朗伊斯兰阿萨德大学兽医学院，伊斯兰科学与研究部，伊朗，伊朗 *通信：Hassan Borji：Hassan Borji，Mashhad Ferdowsi University，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad 23 9月23日，2022年20月20日;于2022年11月17日接受；于2023年1月2日发布版权所有©2023 Sadr S等。这是一篇开放式文章，并根据创意共享归因许可发行，该许可允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品。
人类注视辅助人工智能：综述
人类被一个充满信息的复杂世界所包围。人类如何才能生存而不被淹没？视野内通常有数百到数千个物体和其他类型的信息，但是我们的感官和认知能力是有限的。幸运的是，并非所有物体或信息都与我们当前的议程或长期生存目标有关。通过进化和学习，人类逐渐开发出选择信息的策略。这被称为选择性注意。随着人工智能 (AI) 从简单的数字世界迁移到复杂的现实世界，AI 代理面临着同样的挑战：它们如何从充满信息的世界中选择重要信息？给定的计算模型（无论是生物的还是数字的）的容量都是有限的。因此，注意力选择对于确保将资源投入到关键组件上是必要的。由于人类会主动寻找所需的信息，因此凝视可以揭示潜在的注意力模式 [Posner and Petersen，1990]。人类在视野中央 1-2 度的视觉中心具有高敏锐度（即，在手臂长度处覆盖手指的宽度），而周边的分辨率则逐渐降低。他们学会了在正确的时间将中央凹移动到正确的位置，以处理与任务相关的重要视觉刺激 [Borji and Itti，2014；Hayhoe，2017]。这种选择性注意机制
显着对象检测：迷你评论
显着对象检测（SOD）旨在识别引起人类注意力的图像中最重要的区域。这些地区通常包括汽车，狗和人等物体。在图1中，在视觉上表示显着的对象检测后的输入和输出图像。它旨在模仿人类的关注，以关注现场的引人注目。识别图像中的显着区域可以促进后续的高级视觉任务，提高效率和资源管理并提高绩效（Gupta等，2020）。因此，SOD可以帮助过滤不相关的背景，并且草皮在计算机视觉应用中起着重要的预处理作用，为这些应用提供了重要的基本处理，例如细分（Donoser等，2009; Qin等，2014; noh et al。 Borji和Itti，2019年； Akila等人，2021年，2021年；现有的SOD方法可以大致分为两个类：1）常规方法； 2）基于深度学习的方法，如图2所示。传统方法利用低级特征和一些启发式方法来检测包含基于局部对比的基于扩散的贝叶斯方法，先验和经典监督的显着对象。此外，基于深度学习的方法可以帮助提取全面的深层语义特征以提高性能。可以进一步分类为完全监督的学习（Wang等，2015a; Lee等，2016a; Kim and Pavlovic，2016; He et al。，2017a; Hou等，2017; Shelhamer等，2017; Shelhamer et al。，2017; Su等，2019; Su等人，2019年）和弱监督的学习（Zhao Al Al Al Al Al。 Al。，2018年，2018年； Zhang等人，2020a；本文将根据两个
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性