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集成了Hitop和RDOC框架第I部分
整合hitop和RDOC框架第一部分：外在化和内部化心理病理学的遗传结构Christal N. Davis 1,2，Yousef Khan 2，Sylvanus Toikumo Toikumo 1,2，热爱Jinwala 2，Dorret I. Booms M. Booms M. Booms M. Booms M. Booms Ma 3，Daniel F. Leve 4,5，Henry krker＆Henry krker krran kran joel geel＆kern＆keeld＆kern＆kern＆kern＆kell＆kell＆keeld＆keeld＆kell＆kell＆kell y。 1,2
人工智能
简史 • 1943 McCulloch & Pitts：大脑的布尔电路模型 • 1950 Turing 的“计算机器与智能” • 1956 Dartmouth 会议：通过“人工智能” • 1950 年代早期的人工智能程序，包括 Samuel 的跳棋程序、Newell & Simon 的逻辑理论家、Gelernter 的几何引擎 • 1965 Robinson 的逻辑推理完整算法 • 1966—73 人工智能发现计算复杂性，神经网络研究几乎消失 • 1969—79 知识型系统的早期发展 • 1980-- 人工智能成为一个产业 • 1986-- 神经网络重新流行 • 1987-- 人工智能成为一门科学 • 1995-- 智能代理的出现
神经科学中的数字双胞胎
“ Digital Twins”一词出现在David Gelernter的1993年书中，名为《 Mirror Worlds：or Day Software》将宇宙放在鞋盒中。它将如何发生以及它的含义。在一句话中，数字双胞胎是“机器或系统的虚拟副本”（Tao and Qi，2019年）。更详细地说，它们是“柔和的计算机模型”，它们“反映了产品，过程或服务的每个方面”，可以实时通过传感器收集的数据来不断更新（Tao and Qi，2019）。这样的双胞胎不仅允许可视化，还允许对未来情景的实验和预测（Wickramasinghe等，2022），从微观到宏。他们首先出现在工程学中测试产品，但现在已经被试行在许多情况下从物流管理到全球变暖，在许多情况下勾勒出解决方案和抢占问题。能源综合使用数字双胞胎来跟踪风力涡轮机的运营，而NASA自1960年代以来一直使用数字副本（即，航天器的飞船来监视其状态）（Dang等人，2023年）。新加坡是世界上第一个拥有数字双副本的国家，街道街。动态双向映射是数字双胞胎的关键方面之一，它可以收集现实世界数据并允许实时模拟物理实体（Wickramasinghe等，2022），以及其分析性和预测性的可结合性（Katsoulakis et al。，2024）。在他们被试用的许多领域中是医学，包括心脏病学，皮肤病学，老年医学，不良疾病，内科，肿瘤学，骨科和放射学专业。我们现在更接近镜子世界
智能机器的发展和当前...
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前，当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论，这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初，人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一，混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生，由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器：它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要，是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末，纽厄尔和西蒙创建了推理理论家，许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构，并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年，新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展，并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后，IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时，麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年，麦卡锡推出了他的新发明：LISP 语言，至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言，并且从那时起，人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题，包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术，包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。