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何时脑官是候选感知者？
摘要本文认为，杜威（Dewey）表达了对建构主义的核心发挥作用：生物不会遇到现实的现实，而是通过改变周围环境来将它们带出来。他补充说，建构主义并不能消除现实主义，因为一旦引入了变化，就与生物的能力有关。这构成了困境。如果启用主要需要改变外部环境，那么该运动就会重复实用主义，也崩溃了一个基础，其许多作者将他们的观点与生态心理学的真实性ISM不同。然而，正如颁布主义者的语言有时所暗示的那样，如果建设性活动在很大程度上是内部的，那么批评家可能会说，运动反向运动陷入了早期的现代孤独主义。一个更广泛的论点是，颁奖主义者有时会使詹姆斯的描述为一致的经验主义。在这里，风险是研究人员担任职位不是因为证据而是不管有证据，或者规定了术语定义，这些定义会提前排除反对意见。即使是物理学仍然不合同，并且可能会有伴侣的心理记载空间。或通常是敌对的立场，例如发挥作用和功能主义，具有一些术语 - 逻辑重新构架，可调和。本文还涉及历史事务，例如美国哲学和实施主义具有亚洲和进化论的意义，或者它们会对普通学校做出反应。目的是阐明所讨论的行动，并通过将自己的对抗敌人定向，而不是事实，以确定颁奖主义者在何处参与中途经验主义。
巴恩斯利大都会自治市镇理事会报告：执行董事 - 增长与可持续性标题：巴恩斯利的大概念 - 转型社区
Barnsley在第一阶段的入围名单上。由于我们现有的大型想法和投资的“准备就绪”，Barnsley被邀请申请投资支持。来自体育英格兰的位置扩张工作的投资着重于建立巴恩斯利和英格兰运动之间的投资关系，以确保我们在巴恩斯利的方法将得到支持，并且将征求巴恩斯利的申请，以申请2024年4月25日在2024年4月25日的Appendix 2。英格兰体育投资可以作为“开发赠款”和“满足赠款”。通过与体育英格兰的讨论，建议巴恩斯利（Barnsley）寻求最初的开发赠款，并有可能获得全面赠款。1.3大创意投资提交的发展，巴恩斯利在体育英格兰的投资机会之前就已经达成了一个大创意框架。增加投资需要进行参与过程，以建立一项提案，以满足巴恩斯利需求和英格兰体育的批准。这是在关键的战略体育活动网络中进行的，以开发方法的细节，并共同生产与当地社区和现有服务一起实施的结构。这使我们得以邀请申请英格兰体育投资。2。提案2.1大想法 - 通过移动更多
机器学习与无理论理想-Philsci-Archive
在过去的十年中，机器学习的前景（ML）在CERN的大型强子集合体中采用了基于ML的基于ML的方法，用于对粒子碰撞事件的重要性（Duarte等，2018）和DeepMind进行排序（Duarte et al。氨基酸序列数据的第四纪蛋白结构有效地解决了生物学最复杂和持久的开放问题之一。在公共生活的所有领域，尤其是科学领域的学习吸收的速度和无处不在，引发了人们对其性质及其广泛使用的下游后果的猜测。从文化评论员，记者和媒体人物发出了这种猜测，这些研究人员和工程师生产了ML的工具以及在学术和流行场所中部署它们以及哲学家的科学家的工具。的回答着重于ML的认知状况及其对科学的预测影响，已经回应了机器学习的效果，即机器学习与普遍的建模，统计或科学疾病截然不同，这些陈述预计被预计以改变科学发现或科学企业的认知果实的性质的方式，这些陈述被预计。
巴西阿尔坎塔拉太空集群的理想化 - 空军大学
冷战期间，世界呈现战略和军事两极格局，推动了所谓的太空竞赛。然而，苏联解体后，美国实现了无与伦比的先进太空基础设施，并成为经济、技术、军事、文化和政治领域的全球领导者，其许多机构和设施成为其他国家的榜样。然而，太空竞赛似乎正在重返国际政治舞台，中国、印度、欧盟和私营公司等新参与者占据了中心舞台。与此同时，巴西与大多数发达国家一样，严重依赖绕地球运行的卫星产生的太空服务和产品，无论是用于通信、地理定位、气象学、环境监测、安全、国防等。
构思 XAI：探索 AI 用户心智模型
摘要 — 人工智能 (AI) 在社会中发挥着重要作用，包括如何做出至关重要、往往改变生活的决定。因此，近年来，人们对可解释人工智能 (XAI) 的兴趣日益浓厚，它是一种揭示通常被描述为黑匣子中的流程和操作的手段，黑匣子是一个通常不透明的系统，其决策难以被最终用户理解。本文介绍了一个有 20 名参与者（计算机科学和平面设计专业学生）参加的设计思维研讨会的结果，我们试图调查用户在与 AI 系统交互时的心理模型。参与者使用两个角色，被要求同情 AI 驱动的招聘系统的两个最终用户，识别用户体验中的痛点并构思这些痛点的可能解决方案。这些任务用于探索用户对 AI 系统的理解、AI 系统的可理解性以及如何向最终用户解释这些系统的内部工作原理。我们发现，视觉反馈、分析和比较、特征突出显示以及事实、反事实和主要推理解释可用于改善用户对人工智能系统的心理模型。
使用生成AI了解早期概念概念和修订
结论该研究通过提供多种视觉刺激和加速概念构想和修订来强调生成AI增强时装设计过程的潜力。该研究确定了关键挑战，例如偏见，知识产权关注以及设计师意图和AI实现之间的差距。未来的研究应探索更广泛的AI工具，长期影响和道德意义，强调了AI在增强和共同创造而不是取代时装设计中的人类创造力方面的作用。
设计师基因的AI构想过程
导致写作提示和结果分析阶段，生成AI在分类关键字计数中的应用以及未知关键字的提取，然后迭代对语义上相似的关键字的迭代测试，促进了精确的关键字规范。在迭代图像探索阶段，采用各种提示技术，可以根据需要以焦点或上下文主题为中心的图像产生。
热力学理想量子态输入至任意设备
我们研究并确定任何有限时间物理过程的理想输入。我们证明熵流、热量和功的期望值都可以通过初始状态的 Hermitian 可观测量来确定。这些 Hermitian 算子概括了行为的广度和常见热力学目标的理想输入。我们展示了如何通过测量有限数量、实际上任意输入的热力学输出来构造这些 Hermitian 算子。因此，少量测试输入的行为决定了所有输入的全部热力学行为范围。对于任何过程，熵流、热量和功都可以通过纯输入态（各自算子的本征态）来极化。相反，最小化熵产生或最大化自由能变化的输入状态是从算子获得的非纯混合态，它们是凸优化问题的解。为了实现这些目标，我们提供了一种易于实现的密度矩阵流形梯度下降法，其中解析解在每个迭代步骤中产生有效的下降方向。有限域内的理想输入及其相关的热力学算子可以用较少的努力获得。这允许在无限维量子系统的量子子空间内分析理想的热力学输入；它还允许在经典极限中分析理想输入。我们的例子说明了“理想”输入的多样性：不同的初始状态使熵产生最小化，使自由能的变化极端化，并最大化工作提取。