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斯普林菲尔德公共图书馆和历史博物馆战略计划
● 强调具有影响力的外展活动，而不是优先考虑可见性的活动。 ● 确保我们的西班牙语社区成员能够平等地使用图书馆和博物馆服务。 ● 制定计划，使图书馆和博物馆工作人员、利益相关者团体、志愿者和董事会多样化。 ● 关注与城市的社区伙伴关系和共置机会。
虚假信息和政治战争的秘史
首次详细调查凸显了有组织的虚假信息塑造 20 世纪政治格局的能力。俄罗斯的阴谋“信托行动”在苏联境内创建了一个伪君主制组织。这不仅将潜在的煽动者聚集在一个受到严密监控的组织中，而且在外部确保了稳定的战略沟通。潜在的侵略者寻求新共产主义国家的灭亡，他们被说服避免干预，而是等待内部革命。这一事件是 Rid 用来强调真正的活动家很容易被虚假信息行动所笼罩的几个案例研究中的第一个。积极措施只是点燃了普遍存在的不满情绪，通过有针对性的沟通和财政支持来实现敌对势力的目标。
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
自传中的神经科学的历史12
史蒂夫·利斯伯格（Steve Lisberger）一直是理解使用眼动运动作为醒着的模型系统的运动控制和运动学习的神经回路基础的先驱，表现非人类灵长类动物。接受了数学和计算机科学培训，他作为研究生转向神经科学。在整个50年的职业生涯中，他一直用作工具单单元电生理学，巧妙的目标运动范例，对眼动行为的定量分析和计算建模。他对小脑皮层的输出如何控制运动以及其与前庭反射（VOR）的相互作用进行了重要发现。他对VOR中运动学习的神经回路基础的分析显示，前庭输入中存在于小脑皮层和前庭核中“小脑核”神经元的三个平行VOR途径。他的研究生涯的后半部分扩展到了平稳追捕眼动的视觉指导分析。他评估了如何从外部视觉皮层中解码视觉运动的种群响应，并将解码器的神经回路基础表征为一种途径，它估计了物理目标运动的速度和方向，并且可以评估运动可靠性并利用它来设置信号传播的强度，从而将信号传递从视觉系统到电机系统。最近，他将运动学习用于追捕眼运动，以阐明小脑皮层中学习神经回路的工作原理。
俄乌战争，历史的回归
在本书的前半部分，普洛基向我们介绍了当前冲突的起源。不仅介绍了民主和西方的乌克兰与狭隘和腐败的俄罗斯之间直接和明显的摩擦，还通过研究两个地区（现在是国家）之间关系的历史发展，探讨了这种敌意的根源。本节概述了广泛的历史，重点关注关键发展并展示它们如何导致当今的紧张局势。随着我们关注现在，这种关注变得更加清晰，他指出了过去三十年中导致俄罗斯与乌克兰之间紧张局势不断加剧以及乌克兰与西方联盟不断发展的关键事件，表明冷战结束后的短暂谴责可能是错失的机会。本节还说明了为什么苏联共产主义垮台后“历史的终结”论断是对这些事件的过于乐观的评估，并应该提醒我们，世界其他地方也存在类似的紧张局势，等待正确（错误）的情况重新点燃冲突。
第 1 课：人工智能的定义和历史
人工智能的最终目标是创造能够复制或超越人类认知能力的智能机器，从而在医疗、交通、金融、教育等领域彻底改变行业、提高效率并改善人类生活质量。人工智能是一个快速发展的跨学科领域，与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和其他学科交叉。它在改变行业、革新技术和塑造社会未来方面具有巨大的潜力。随着该领域的研究和进步，人工智能的定义和范围也在不断发展。
人工智能：一个品牌的历史
这项研究将基于这样的猜想进行：学习的每个方面或智能的任何其他特征在原则上都可以被如此精确地描述，以至于机器可以模拟它。我们将尝试如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在人类无法解决的各种问题并自我改进。• 对现有计算机是否在思考持矛盾态度。• 但西蒙在 1956 年初对他的逻辑理论家的描述如下：“
