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受对上帝和人类的爱所推动
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自然和人造的内在动机学习...
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由DNA折纸促进的单体结构
我们构建了一类称为折纸单体的单类，由琼斯单脚和由链折纸结构中的链链组织动机。DNA折纸的两种基本构建模块与琼斯的图形反映密切相关。是由DNA折纸结构的合理修饰和所研究的琼斯单型植物的关系的合理修饰，然后我们确定了一组折纸曲折的关系。这些关系扩大了琼斯单型的关系，并包括一组新的关系，称为上下文通勤。具有上下文换向，某些发电机仅在给定上下文中找到时通勤。我们证明折纸是有限的，并提出了其元素的正常形式表示。，我们在绿色的折纸类植物类别与琼斯单人的直接产物的绿色类别之间建立了反应。
遗传素养、动机认知和社会的作用……
鉴于基因技术在日常生活中的应用日益广泛，了解人们选择进行或不进行基因检测的原因至关重要。本研究探讨了人们对基因检测态度的多种驱动因素。利用国际遗传素养和态度调查（iGLAS），我们收集了以下方面的数据：（1）接受检测的意愿；（2）遗传素养；（3）动机认知；（4）人口和文化特征。在迄今为止最大的 4311 名来自不同人口和文化背景的参与者样本中探讨了 37 个变量。结果显示，82% 的参与者愿意接受基因检测以获得更好的治疗；超过 73% 的参与者愿意为了研究。35 个预测变量加起来只能解释一小部分方差：7% 愿意进行治疗检测；6% 愿意进行研究。接受基因检测意愿的最强预测因素是遗传知识和确定性信念。对数据滥用和发现不必要的健康相关信息的担忧与接受基因检测的意愿呈弱负相关。我们还发现，在本研究涉及的国家中，与对基因检测的态度相关的因素存在一些差异。我们的研究表明，有关基因检测的决策受到大量潜在相互作用的因素的影响。进一步研究这些因素可能有助于消费者根据自己的具体情况做出有关基因检测的决定。
美国陆军工程兵团孟菲斯地区 — 我们正在寻找积极主动的……
职责/职责：现任重型移动设备维修工，负责对工程设备进行重大维修，协助拆卸和更换零件或部件，如轴、结构件和支架、齿轮、活塞和环、轴承、滑轮、离合器、制动器、轴和电气系统。研磨阀门，更换开关、点火器、冷凝器、线圈、垫圈、轴承和火花塞；清洁电机；调整化油器；协助拆卸发动机盖。
如何动机和留下来背后的神经科学...
我们的多巴胺基线水平受许多因素的影响，包括睡眠，行为，营养和前几天经历的多巴胺水平。保持足够水平的基线多巴胺以维持日常动机至关重要。这里有一些可以帮助的工具：
美国陆军工程兵团孟菲斯地区 — 我们正在寻找积极主动的……
责任/职责：值班并以小组形式工作，必须规划和安排对所有机舱机械和辅助设备进行大修和操作维修，例如带发电机的发动机、电动机、空气压缩机、空调系统、制水装置、污水系统、燃油系统、电气系统、照明设备、绞车和液压起重机。通过视觉和听觉定期检查所有机械，以确定运行状况和维护和维修需求，并进行调整以消除设备重大故障。检查和控制燃料、油、水等的数量，以确保疏浚机械正常运行。完成维修，例如更换轴承、修理燃油管路、研磨阀门、更换辅助泵和机械中的气缸、活塞和剪刀、拆卸和更换完整组件。协助在停工期间进行大修和大修。协助在机舱内喷漆和其他内务工作。
ModelVsBaby：一个以发展为导向的分布外物体识别基准
深度神经网络最近已成为思考人类视觉学习的卓越计算工具。最近的研究探索了改变自然图像的影响，并比较了人类和模型的反应，为它们的功能以及深度神经网络如何塑造我们对人类学习的理解提供了宝贵的见解。至关重要的是，人类的大部分视觉学习都发生在早期发展过程中。然而，将人工智能模型与年轻人进行比较的良好控制的基准很少。在这里，我们提出了一个以发展为导向的分布外 (OOD) 对象识别基准。我们的基准 ModelVsBaby 包括一组在视觉科学文献中长期研究的 OOD 条件，预计对人类 OOD 对象识别的发展很敏感：轮廓、几何、遮挡、模糊、拥挤的背景和基线现实条件。除了刺激之外，我们还发布了一个独特的数据集，其中包含 2 岁儿童对刺激的反应。我们对数据集的初步分析显示出几个有趣的模式：2 岁儿童在轮廓条件下的准确率达到 80%，几乎与现实条件（概率 = 12%）一样好。在其他具有挑战性的条件下，他们的表现也远高于概率，接近 60%。我们还评估了在不同数量的互联网规模数据集上训练的图像文本关联 (CLIP) 模型。模型性能表明，只要有足够的数据，人工智能学习者就可以学习所有条件。然而，现实和轮廓需要较少的训练数据才能学习，就像人类一样。我们的基准刺激和婴儿反应为构建与人类在学习成果和学习轨迹方面保持一致的计算模型提供了重要的垫脚石。这项努力可以为创建更好的视觉发展模型提供依据，并提高人工智能系统在实际应用中的效率。未来的工作可能会使用基准刺激来测试更多的年龄组，并在“发展一致性”方面对各种风格的模型进行详细比较。