XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIgnoring
Bakuzufu：非洲基督教的复兴运动和本土占用
Bakuzufu 是卢干达语中“重新觉醒”或“更新”甚至“复活”的意思；它非常贴切地描述了英语单词“复兴”。复兴是基督教的一个地方特色。在某些时候，一场运动会爆发，因为福音中的某些元素，无论是其魅力/灵性资源还是其道德要求，都会得到足够的强调，迫使人们对其精神和结构进行新的表达。人们会感到非常兴奋，并引起人们的兴趣，这可能比多年来所见的还要多。正如 Efraim Anderson 谈到刚果的恩贡扎运动或复兴运动时所说，这是一种不同于正常的基督教接受方式的转变，正常的基督教接受方式是“安静的、几乎被动的，有时甚至是例行公事的基督教忏悔”。在复兴中，可能会有“一种强烈的情感表达，伴随着眼泪和哭喊，颤抖和抽搐，倒在地上，甚至失去知觉。” 433 有些人注意到这种皈依经历中的个人因素，但又不忽视其对社区的影响。复兴不仅仅是一种新版本的基督教的出现，而是一种引起广泛关注和接受的复兴；它带来了
JHEP04(2021)103
摘要：利用最近提出的量子极值曲面构造方法，忽略反作用和灰体因子，计算了四维永恒Reissner-Nordström黑洞的Page曲线。没有岛，霍金辐射的熵随时间线性增长，这导致了永恒黑洞的信息悖论。通过极值化允许岛贡献的广义熵，我们发现岛延伸到了Reissner-Nordström黑洞视界之外。当考虑到岛的影响时，结果表明，在远离黑洞视界的给定区域，晚期霍金辐射的纠缠熵再现了Reissner-Nordström黑洞的Bekenstein-Hawking熵，并附加一个表示物质场影响的项。该结果与永恒黑洞辐射的纠缠熵的有限性相一致。这有助于在上述近似下解决当前情况下的黑洞信息悖论问题。
在推广 2 型新型口服脊髓灰质炎疫苗期间监测 2 型循环疫苗衍生脊髓灰质炎病毒出现的风险
估计检测时间。为了解释使用 OPV 和检测到任何后续出现之间的时间差，我们估计了出现等待时间和报告等待时间（监测滞后）的分布。出现等待时间分布定义为从潜在播种事件（即 OPV2 SIA）到指数病毒日期的时间，并使用混合突变模型估计，给定 SIA 中的 OPV2 暴露和监测类型。从病毒日期（即 AFP 发病日期或 ES 收集日期）中减去每个出现组中的指数分离株的病毒年龄，以生成可能发生播种的概率时间段。使用 SIA 开始日期、OPV2 剂量数和到出现地区的距离，基于空间衰减辐射模型 11 来估计 OPV2 暴露。使用对数正态分布估计所有出现的出现等待时间，并再次忽略 ES 以反映仅有 AFP 监测的环境中的等待时间。
俄勒冈海岸党团
俄勒冈州立法沿海核心小组从一开始就致力于让利益相关者和选民参与海上风电。2021 年，我们前任沿海核心小组主席、时任众议员布罗克·史密斯 (Brock Smith) 代表我们领导了一项努力，与我们的渔业利益相关者、社区成员和其他人合作，在从阿斯托里亚到布鲁金斯的俄勒冈海岸沿线发起了六次听证会，听取广大社区成员对现有呼叫区的意见。在 2023 年发布风能区 (WEA) 草案后，我们注意到，当面发表公众意见的机会仅限于南海岸，而忽略了商业渔业社区相当一部分所在地的中部海岸。作为回应，我们再次与海洋用户和利益相关者合作，并举行了一次额外的听证会，以确保这些重要的声音被听到。在所有情况下，海上风电开发都遭到了社区的强烈反对，并呼吁放慢进程，直到社区和环境影响更加确定。
对纯计算的批判：反对强人工智能和计算主义
机器能思考吗？这个问题是艾伦·图灵在 1950 年发表的里程碑式论文《计算机器与智能》中提出的。图灵考虑了一种特殊的机器，即图灵机。现代电子数字计算机相当于图灵机，忽略了有限内存的限制。为了本文的目的，我们可以将计算机定义为任何相当于图灵机的机器。图灵的里程碑式论文在心灵哲学中播下了整个范式的种子，认为心灵本质上是一台计算机。更准确地说，心灵可以被认为是运行在大脑硬件上的软件程序，其心理状态与计算状态/过程相同。如果这是正确的，那么原则上没有任何障碍可以创造人工心灵（1）仅通过以适当的方式对计算机进行编程或（2）仅通过实现正确的计算过程。至少，这是当今许多计算机科学家和心灵哲学家的希望和信念。图灵本人对自己的问题给出了肯定的回答，并提出了一个测试——图灵测试——来确定计算机是否真正能够思考并具有心理。
人工智能与灵性
通过对“心智”、“智力”、“精神”、“灵性”、“精神智慧”等术语及其可能的相互关系进行概念性回顾，本文结合超人类主义和后人类主义探讨了“人性”这一概念。此外，通过反思“数据”、“编码”、“语言”、“能量”、“具体”和“抽象”等术语的性质和含义，本文展示了“人工智能”的一些维度及其与“精神”的相似之处和不同之处。在简要介绍“现实”的概念及其可能的“模糊性”之后，我们讨论了它们的内在和固有的可变性，以及它们的某些部分对个人有意活动可能存在的依赖性。我们指出，对现实进行还原主义解释，对智力严谨性，从而对一般生命，特别是人类生命，是危险的。这种解释自称已经得到科学证实，旨在对各种病因的事实和现象提供封闭且无可争辩的解释，而忽略了“管理未知事物”的必要性。因此，对技术和人文学科的作用，尤其是那些最专注于无形研究的学科，必须有一个开放、协同、和谐的愿景，才能推动知识的进步，从而促进人类和自然的互利共赢。
致董事会的信-DISC4-16400。......
被认为是高度优先事项，特别是在差异普遍存在的神经精神疾病领域。我们的申请重点关注精神疾病研究中代表性最不足的群体之一——非裔美国人，出于多种原因，这被认为是我们申请的优势。一个例子是了解对药物反应的生物学差异，这对于现代药物开发至关重要，特别是因为毒性是终止药物开发计划的主要因素。在基础和转化研究中忽视这一群体的风险极大，因为有许多例子表明，某些药物不良反应在非裔美国人中比其他群体更常见。缺乏来自非裔美国人的细胞材料进一步放大了这些差异，因为它们排除了对该人群进行疗效或毒性的临床前研究，导致此类研究只能在欧洲白人群体中进行。因此，这种代表性的缺乏加剧了现有的健康差距。 CIRM/FujiFilm Cellular Dynamics 生物库目前仅提供 6 种来自患有自闭症的非裔美国人捐赠者的 iPSC 系，而来自患有精神分裂症的非裔美国人的 iPSC 系为零。我们的工作将通过以下方式显著解决这一差距：
超越合格
本章考虑了“多元化”的概念（More and vita-More，2013年，第1页），并认为作为超人类主义的价值，由于它是由个人幼稚的自由框架所支持的，因此不可能实现它。超人类主义者未能与一般的复杂性及其对人类理性效力的怀疑，狂妄自大的理解（More，2013c）。进一步的限制是将这个盲点应用于单个人类。对互连的更丰富的欣赏将有助于理解我们与技术的关系作为一种不断发展的技术状况。通过形态自由的概念将选择的自由归因于每个人，超人类主义的概念化低估了竞争的上下文影响，权力不平等和技术发展的过程性质。最重要的是，通过忽略我们所嵌入的关系复杂性，尤其是技术系统中的先进资本主义逻辑，超人类主义者低估了竞争性和工具主义的健身态度将在Vying国家的竞争和工具主义健身状况领域指导的程度。这构成了对多元化的严重限制，并被超越合规的概念所捕获：根据资本主义竞争的系统性动态增强自己的要求。
心力衰竭的虚拟现实认知干预：CORE 研究方案
斯特鲁普测试 该测试测量在忽略测试中的干扰（颜色词的字母和墨水颜色）的情况下选择性处理不同视觉特征时的注意力。60 使用 E-Prime 软件编写了一个计算机化的斯特鲁普测试。要求参与者阅读四种颜色词（即红色、蓝色、黄色和绿色）的字母或墨水颜色，然后按下笔记本电脑上指定的键盘。有两种类型的试验。在一致试验中，颜色名称具有相同的字母和印刷颜色（例如，红色墨水中的红色）。在不一致试验中，颜色名称与印刷颜色不匹配（例如，蓝色墨水中的红色）。有两种情况：切换和非切换。在切换条件下，命令从单词切换到颜色，或从颜色切换到单词。在非切换条件下，命令是相同的（颜色到颜色，或单词到单词）。切换和非切换条件之间的表现差异将用于评估注意力切换。一致试验分数将用于评估持续注意力，一致和不一致试验之间的差异将用于评估定向注意力。
CRISPR-CAS9及以后：植物基因组的下一步...基于注意力指导深度学习模型
摘要癌症是全球死亡的第二大原因。脑肿瘤每四个癌症死亡中的一分之一。 提供准确及时的诊断可能会导致及时治疗。 近年来，图像分类的快速发展促进了计算机辅助诊断。 卷积神经网络（CNN）是用于分类图像的最广泛使用的神经网络模型之一。 但是，其有效性受到限制，因为它无法准确识别病变的焦点。 本文提出了一种新型的脑肿瘤分类模型，该模型整合了注意机制和多径网络来解决上述问题。 注意机制用于选择属于目标区域的关键信息，同时忽略无关紧要的细节。 多路径网络将数据分配给多个通道，然后再转换每个通道并合并所有分支的结果。 多径网络等效于分组的卷积，这降低了复杂性。 使用由3064 MR图像组成的数据集对该模型进行的实验评估，其总体准确度为98.61％，这表现出色的先前研究。脑肿瘤每四个癌症死亡中的一分之一。提供准确及时的诊断可能会导致及时治疗。近年来，图像分类的快速发展促进了计算机辅助诊断。卷积神经网络（CNN）是用于分类图像的最广泛使用的神经网络模型之一。但是，其有效性受到限制，因为它无法准确识别病变的焦点。本文提出了一种新型的脑肿瘤分类模型，该模型整合了注意机制和多径网络来解决上述问题。注意机制用于选择属于目标区域的关键信息，同时忽略无关紧要的细节。多路径网络将数据分配给多个通道，然后再转换每个通道并合并所有分支的结果。多径网络等效于分组的卷积，这降低了复杂性。使用由3064 MR图像组成的数据集对该模型进行的实验评估，其总体准确度为98.61％，这表现出色的先前研究。