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智能供应链与物流（2SCL）
除了第一年与其他 ENSIAS 课程共同的核心课程，致力于获得 IT 方面的基础知识之外，2SCL 课程的两年专业化课程提供人工智能时代供应链的前沿培训，旨在让学生工程师熟悉战略、流程、信息系统、物流系统建模、模型模拟、操作优化、连接对象、应用于供应链的人工智能等方面的理论。目标是使其具备扎实的科学技术技能，设计和开发适应挑战的创新供应链管理系统
日本化学战，第 5 卷，第 H 部分
G) 606- 填料，发泡剂容器 17 607- 容器，发泡剂，2 加仑 19 607A- 灰色，发泡剂，95 型 20 6073- 发泡剂喷雾器配件，95 型 21 514.A- 配件，100 型，用于发泡剂喷雾器，95 型 ' 22 605- 转移器，液体，97 型 24 670- 发泡剂容器，1 加仑 26 569- 发泡剂容器，3 加仑 27 555- 发泡剂容器，8 加仑 28 569 -塑料发泡剂容器 30 570 -25 加仑发泡剂容器 31 570A-30 加仑发泡剂容器 33 554 -40 加仑喷雾容器 34 5683-10 加仑发泡剂桶 35 568C-10 加仑发泡剂桶 36 568D-30 加仑发泡剂桶 37 338 -喷雾剂，拖车式发泡剂，94 型 38 喷雾罐，飞机式，99 型，海军型（压力） 40 喷雾罐，德国 4L 压力型 44 528 - 发泡剂喷雾 Ttnk，飞机 49 567 - 发泡剂 opr^y ^ n k , ^irplsne, Lar^e 50
![数据科学硕士[120]：信息技术](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4afd14fb09ca7872b1d6084469f911ece964095e.png)
数据科学硕士[120]：信息技术
1.1.数据分析的数据结构和算法1.2。学习理论、数据挖掘和高维数据可视化1.3。统计推断、建模和统计计算。信息技术方向的学生通过必修或选修课程1.4进行专业化。数据科学的工业和创业方面。信息技术方向的学生通过选项 1.5 数据安全专注于软件、硬件或加密方面。 1.6 计算机系统，包括分布式计算、嵌入式计算、网络和安全（选修课）。 1.7 数值方法与优化，包括约束规划、运筹学、识别和应用数学（选修课）
The-Extended-Mind-2-Free-Chapters.pdf
关于人类认知的研究著作很多，提出了许多理论，开展了许多研究（其中包括特沃斯基和卡尼曼的研究）。这些努力产生了无数富有启发性的见解，但它们都受到思考只发生在大脑内部这一假设的限制。人们很少关注人们利用世界进行思考的方式：手势、速写本的空间、听别人讲故事的行为或教别人的任务。这些“神经外”输入改变了我们的思维方式；甚至可以说，它们构成了思维过程本身的一部分。但这种认知模式的编年史在哪里呢？我们的科学期刊大多从这样的前提出发，即精神器官是一个无形的、无位置的、非社会性的实体，是一个“缸中之脑”；我们的历史书编造出的故事将改变世界的突破归功于那些独立思考伟大思想的个人。然而，我们面前一直存在着一个平行的故事——一种大脑之外的思考秘史。科学家、艺术家、作家、领导者、发明家、企业家：他们都将世界作为他们思维的原材料。本书旨在挖掘这段隐藏的传奇，在人类如何实现其非凡的智慧和创造力的全面叙述中重新获得其应有的地位。
NenuFAR 脉冲星盲目巡天 (NPBS)
1 奥尔良大学/法国国家科学研究院环境与空间物理与化学实验室 (LPC2E)，奥尔良，法国 2 南赛射电天文台 (ORN)，巴黎天文台，PSL 大学，奥尔良大学，法国国家科学研究院，18330 南赛，法国 3 宇宙与理论实验室 LUTh，巴黎天文台，CNRS/INSU，巴黎大学，法国 4 乌克兰国家科学院射电天文学研究所，4 Mystetstv St.，61002，哈尔科夫，乌克兰 5 LESIA，巴黎天文台，PSL 大学，索邦大学，巴黎城市大学，法国国家科学研究院，92190 默东，法国 6 马克斯普朗克射电天文学研究所，Auf dem Hügel 69，53121 波恩，德国 7 ASTRON，荷兰射电天文学研究所，奥德Hoogeveensedijk 4, 7991 PD Dwingeloo，荷兰 8 E.A.赫尔大学米尔恩天体物理中心，Cottingham Road，Kingston-upon-Hull，HU6 7RX，英国 9 赫尔大学数据科学、人工智能和建模卓越中心 (DAIM)，Cottingham Road，Kingston-upon-Hull，HU6 7RX，英国 10 卡利亚里 INAF 天文台，via della Scienza 5，09047 Selargius，意大利 11 巴黎西岱大学和巴黎萨克雷大学、CEA、CNRS、AIM，91190 Gif-sur-Yvette，法国
pdf - IIHM
本论文主要讨论说服技术，特别是其对用户环境的适应性，以提高其有效性。说服技术是旨在改变用户行为的技术，无需使用强制或欺骗手段。技术说服研究的特点是存在大量改变用户行为的技术，但实现这些技术的方法仍有待改进。这些技术基于人际说服，在修辞学、哲学以及最近的心理学领域已经研究了两千多年。后一学科提出了理论和模型来解释和理解行为选择过程中起作用的过程。这些理论特别表明，说服的情况是复杂多样的，具有众多影响因素。这就是我们提出自适应说服技术概念的原因，这种技术能够根据用户的情况调整说服策略。为了实现这些装置，我们首先提出对说服环境进行建模，也就是说，对影响个人在特定时刻采取目标行为的所有约束进行建模。在技术说服探索中，每一个限制既是一个适应标准，也是一个行动杠杆。对于每一个杠杆，我们都已确定了可以激活它们的说服技巧。第二步，我们围绕五个轴线来描述问题空间中说服的适应性：目的、目标、标准和适应的动态，以及用户在此过程中扮演的角色。最后，我们展示了适应性以及前面提到的工具的兴趣，即实施一种专门用于规范智能手机使用时间的说服设备。
pdf-IIHM
本论文涉及说服性技术，特别是它们对用户环境的适应，以提高其有效性。说服性技术是旨在改变用户行为而不使用强制或欺骗的技术。技术说服研究的特点是存在大量改变用户行为的技术，但这些技术的实现方法仍然可以改进。这些技术基于人际说服，在修辞学、哲学和最近的心理学领域研究了两千年以上。这最后一门学科提供了理论和模型来解释和理解行为选择的过程。这些理论特别表明，说服情境是复杂的、多变的，具有众多的影响因素。这就是为什么我们提出自适应说服技术的概念，这些技术能够根据用户的具体情况调整说服策略。为了实现这些设备，我们首先建议对说服环境进行建模，也就是说，影响个人在给定时刻采用目标行为的所有约束。这些限制中的每一个既是适应的标准，也是有说服力地寻求技术的行动杠杆。对于每一个杠杆，我们都确定了激活它们的说服技巧。其次，我们围绕五个轴来描述问题空间上说服的适应：目的、目标、标准和适应的动力，以及用户在这个过程中所扮演的角色。最后，我们展示了在专门用于调节智能手机使用时间的说服性设备的实施中，适应以及前面提到的工具的兴趣。
数据导向教育：人工智能在教育领域的未来
国家科学基金会融合加速器计划提出了数据导向教育的资金轨道，将在三年内将基础教育研究转化为实践，并将带来切实的社会效益。当前的教育研究范式倾向于分离该领域的线索，而没有体验这些线索可能创造的完整结构。与其他领域（例如通信、运输）相比，该领域仍然发展缓慢、规模较小且数据匮乏。拟议的融合加速器数据导向教育轨道将使研究人员能够同时思考和访问多种教学方法，从而促进和加速不同观点、技术、理论和策略的融合。例如，该领域需要研究当众多学习/教学平台和工具相互作用时会发生什么。本轨道将解决国家级教育挑战，并生产互联、开放、可访问的产品，涉及人工智能、学习科学、社会科学、教学理论和心理学等多个领域（图1）。
M2Mathématiqueset ia 定向动物作为分支宣传颗粒...
在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。
Pinotsis-and-Miller-2023-Cerebral-Cortex.pdf
近几十年来，神经科学发生了范式转变。过去，我们关注的是单个神经元的特性（James 1890；Queenan 等人 2017）。现在人们逐渐意识到，信息的存储和处理依赖于空间分布的、动态的神经元组合（Fujisawa 等人 2008；Buschman 等人 2011；Yuste 2015），称为神经集合（Buschman 等人 2012；Tayler 等人 2013；Pfau 等人 2013；Pinotsis 等人 2017；Pinotsis 和 Miller 2017）或印迹细胞（Thompson 1976；Josselyn 等人 2015）。蛋白质诱导（Gordon 等人，1980 年）、立即早期基因 (IEG) 表达（Guzowski 等人，2005 年）和光遗传学（Fenno 等人，2011 年）等技术可以识别参与记忆存储和回忆的神经元集合（Ryan 等人，2015 年；Tonegawa 等人，2015b 年）。此外，最近的实验发现许多大脑区域同时存在维持相同记忆的神经集合，这被称为印迹复合体（Poo 等人，2016 年；Roy 等人，2019 年）。在 Roy 等人 (2019 年) 的研究中，他们使用蛋白质 cFos 和 IEG 绘制了总共 247 个大脑区域，其中发现 117 个区域在回忆恐惧记忆时会被显著重新激活。因此，记忆并非存储在单个大脑区域，而是分散在多个区域和神经集合中。早期的记忆巩固理论（Squire 和 Alvarez 1995）和多重痕迹理论（Nadel 和 Moscovitch 1997）也发现记忆存储在多个区域，形成印迹复合体。这些印迹复合体通过由单突触或多突触连接形成的印迹通路连接在一起（Tonegawa 等人 2015a）。