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连接机器语言和大脑语言
人工智能 (AI) 的几项重大创新（例如卷积神经网络、经验重放）都是基于对大脑的研究成果。然而，大脑研究成果需要很多年才能巩固，而转移到人工智能上则需要更多年。此外，这些研究成果是使用侵入性方法在非人类物种中得出的。对于人类独有的大脑功能，例如理解复杂的语言，没有合适的动物可以作为模型生物，因此机械理解就更加遥远了。在这篇论文中，我们提出了一个数据驱动的框架，通过在理解语言的人的大脑记录和自然语言处理 (NLP) 计算机系统之间建立直接联系来绕过这些限制。我们提供的证据表明，这种联系对神经语言学和 NLP 都有益。具体来说，我们表明该框架可以利用 NLP 神经网络的最新成功，实现有关大脑中上下文和任务相关意义构成的科学发现，并且我们首次提出证据，表明阅读时人的大脑活动测量可用于提高流行的深度神经网络语言模型的泛化性能。这些研究还促进了认知建模的进步，这可能对语言研究之外的领域有用。简而言之，这篇论文涉及多学科研究，为认知神经科学、神经语言学和自然语言处理做出了贡献。
我们会拥有有意识的机器吗？
理解意识的问题是哲学家和研究人员两千年以上的重点。洞察力范围广泛，范围广泛，范围从“ Ignorabimus” - “我们永远不会知道1”。理查德·费曼（Richard Feynman）著名的话“我无法创造的东西，我不了解2”，旨在构建人工意识的旨在建立人工意识。排除意识分析的主要问题是其主观性。我们的思想能够感受和处理我们自己的有意识状态。通过归纳，我们还能够将有意识的处理归因于其他人类。但是，一旦我们试图想象成为另一个物种，正如纳格尔在他的开创性作品中所描述的那样，“成为蝙蝠是什么感觉？”（Nagel，1974），我们立即未自觉地遵循这种经验。另一个重要的问题是，正如Searle在他的思想实验中所证明的那样，我们无法通过行为观察来确定意识（Searle，1980）。Searle描述了我们无法输入的房间。可以将用中文写的消息传递给房间，房间将消息返回到外界。所有传递给房间的消息和问题都像中国人一样正确地回答。第一个结论是，“中国房间”中有人会说中文并回答问题。但是，房间里的人也可以简单地访问包含所有可能的问题和各自答案的大词典。当我们无法理解信息的实际处理方式时，我们将永远无法确定系统是否有意识。在本文中，我们想探索文学中的这些和不同的思想，以解决意识问题。
在交流中使用极限学习机...
大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。
由相关浴驱动的量子机器
我们考虑由共享经典或量子关联的局部平衡储存器驱动的热机。储存器由所谓的碰撞模型或重复相互作用模型建模。在我们的框架中，两个储存器粒子最初以热状态制备，通过幺正变换相互关联，然后与形成工作流体的两个量子子系统进行局部相互作用。对于特定类的幺正器，我们展示了应用于储存器粒子的变换如何影响传递的热量和产生的功。然后，我们计算随机选择幺正器时的热量和功的分布，证明总交换变换是最佳的。最后，我们根据机器微观成分之间建立的经典和量子关联来分析机器的性能。
进行化学合成的分子机器
自从我们这个领域诞生以来，化学家们就一直在溶液或气相中使用随机集合进行反应。如果反应伙伴的方向和动能有利，化学键就会在随机碰撞时形成。因此，不完全转化和副产物通常是不可避免的。尽管在催化、反应参数控制、保护基策略和固相合成方面取得了进展，但我们实验室中的天然产物合成从未达到自然界中分子组装器的水平。生命以完全不同的方式优化了化学合成，基于传统的随机化学，它不会存在。生物体使用分子机器进行合成，以极具选择性和效率的方式进行反应，以在资源和能量供应有限的竞争环境中生存。
HyperQ - 量子计算机的虚拟机
问题 • 资源利用率低：量子程序在量子计算机上按顺序运行，导致利用率不足，因为大多数程序仅使用可用量子位的一小部分。 • 高延迟：由于需求量大且量子计算机的可用性有限，用户通常需要等待很长时间才能处理量子程序并返回结果。 • 原始软件基础设施：与利用虚拟机 (VM) 实现高效多租户资源利用的传统云计算不同，量子云计算缺乏这种先进的虚拟化基础设施。当前系统逐个处理量子程序，无法同时运行多个程序，导致效率低下。
列奥纳多·达·芬奇：运动中的机器
机器——以及他的发明如何影响着我们今天 康涅狄格州哈特福德——2016 年 1 月 25 日——“列奥纳多·达芬奇：运动中的机器”将于 1 月 30 日在康涅狄格科学中心首次亮相新英格兰。列奥纳多·达芬奇是发明之父，他的遗产在这场令人兴奋的新展览中重现生机。达芬奇的手稿统称为“抄本”，包含当今许多现代技术的设计图。从旋转起重机到装甲车，《运动中的机器》中介绍的所有 40 台互动机器都是按全尺寸建造的，设计真实、可用的模型，所用材料都是 500 年前达芬奇时代的材料。这些精心打造的机器是由一群科学家和技艺精湛的工匠与意大利佛罗伦萨的列奥纳多·达芬奇博物馆合作建造的。该展览此前曾在雅典的希腊文化中心基金会和伊斯坦布尔的 Rahmi M. Koc 博物馆以及美国各地的多个地方展出。《列奥纳多达芬奇：机器在运动》由全球博物馆活动部设计和制作，目前在康涅狄格科学中心展出至 2017 年 1 月 8 日。康涅狄格科学中心总裁兼首席执行官 Matt Fleury 表示：“我们非常高兴能够向康涅狄格州及其他地区的游客展示这次展览。自达芬奇诞生以来，技术已经取得了长足的进步，但我们仍然可以在我们日常使用的许多设备和工具中看到他的作品。这次展览让我们深入了解了人类历史上最伟大的创新头脑之一，以及将带领我们走向未来的创造性思维的鼓舞人心的力量。”游客可以触摸这些发明并启动它们，让参与者沉浸在发明之父的独创性中。手摇曲柄和杠杆使机器栩栩如生，让孩子和大人都感到高兴。图形显示和视频探索了达芬奇的生平和遗产，介绍了他的创造力，并解释了这些超前的发明如何继续影响我们今天享受的许多现代技术。康涅狄格科学中心的“列奥纳多达芬奇：运动中的机器”的亮点包括：