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计算机 - Traceca
公司 : 商号 地址 : Computer Solutions B.V .................. :Takkebijsters 17 G , 4817BL Breda : 09 -06-1989 .. ...................................... 成立日期 该私人公司已公司运营时间：1990 年 11 月 15 日 业务描述：硬件、软件及用品的进口、开发和销售，一切都考虑到了最广泛的含义...............................此外，创立、收购…………参与、合作和管理其他公司……以及为其融资（或完成），也通过提供其他公司的安全保障............ ............................................... ..雇员: 8
bcipy：python中的大脑 - 计算机接口软件
摘要与进行大脑 - 计算机界面（BCI）研究有关的高技术和软件需求。为了加快BCIS的开发和可及性，值得专注于开源和社区所需的工具。Python是一种著名的COM语言，已成为许多研究和工程目的的首选语言。在本文中，介绍了用于进行BCI研究的开源，基于Python的软件。它的开发为重点是使用事件相关电位（ERP）拼写接口来恢复通信；但是，它可以用于其他非散布和非ERP BCI范式。此系统中的主要模块包括对数据采集，数据查询，刺激表现，信号处理，信号查看和建模，语言建模，任务构建以及简单的图形用户界面（GUI）的支持。
智能教室的未来在可穿戴神经技术时代
摘要 - 工程学，综合科学和神经科学之间的跨学科研究，以理解和利用人脑信号，从而在适应性的人类智能系统中的可穿戴神经技术对可穿戴神经技术的进步和广泛的效果。考虑到这些进步，我们设想未来的教育将利用可穿戴神经技术的进步，并朝着更个性化的智能教室迈进，其中指导和互动是针对学生的个人优势和需求量身定制的。在本文中，我们讨论了智能课堂的未来以及神经科学，机器学习和嵌入式系统的进步如何作为关键推动力，将为设想的智能课堂和个性化教育提供基础设施以及需要解决的开放挑战。索引术语 - 聪明的教室，个性化教育，人类在环，可穿戴神经技术，嵌入式系统。
人工智能 (AI) 能帮助计算机科学教育吗？元分析方法
摘要：已有多项研究调查了人工智能 (AI) 对学生在教育中的学习成绩的影响。然而，针对计算机科学 (CS) 教育的研究有限，而无论未来的职业如何，这都被认为是至关重要的。因此，关于人工智能如何影响学生在 CS 教育中的学习成绩的信息很少。为了解决这一研究空白，本研究进行了系统评价和荟萃分析，以调查人工智能整合如何影响 CS 教育中的学习成绩以及这种影响的潜在调节变量。具体而言，本研究纳入并进行了荟萃分析的 28 项研究（共 2765 名参与者），获得的效应大小非常大（g = 1.36，p <.001）。特别是，发现智能辅导系统 (ITS) 的效果最高（g =
提高人工智能代理的社交智能
构建社交智能 AI 代理 (Social-AI) 是一个多学科、多模式的研究目标，涉及创建能够感知、察觉、推理、学习和响应其他代理（人类或人工智能）的情感、行为和认知的代理。过去十年，多个计算社区在社交 AI 方面的进展不断加快，包括自然语言处理、机器学习、机器人技术、人机交互、计算机视觉和语音。自然语言处理在社交 AI 研究中尤其突出，因为语言在构建社交世界中发挥着关键作用。在这篇立场文件中，我们确定了一系列潜在的技术挑战和悬而未决的问题，供各计算社区的研究人员推进社交 AI。我们的讨论以社交智能概念和社交 AI 研究的先前进展为背景。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
妇女在技术的未来中起着关键作用
妇女通过创造力，领导力和开创性的创新来帮助塑造技术的未来。这样的开拓者是斯坦福大学著名的计算机科学家兼教授Fei-Fei Li博士。她帮助建立了ImageNet，这是一个帮助计算机视觉在2010年代提高的数据集。作为斯坦福人工智能实验室的联合导演，她在推进机器学习技术和计算机视觉应用方面发挥了至关重要的作用，这有助于开发可以感知和理解世界的智能系统。在软件开发中，格蕾丝·霍珀（Grace Hopper）的遗产隐约可见。霍珀（Hopper）是一个标志性的人物，是编程语言开发的先驱，并在COBOL（共同以业务为导向的语言）的创建中发挥了关键作用。她的开创性工作为现代软件开发奠定了基础，并且她经常被认为是调试一词。
利用库珀对分离器进行费米子量子计算
多年来，量子比特已成为量子计算事实上的基础，其宿主平台多种多样：超导电路 [ 2 ， 3 ] ::::: [2,3]、捕获离子 [ 4 ， 5 ] 和量子点 [ 6 ] 等等。最近的研究使用基于量子比特的量子计算机来模拟费米子系统 [ 7 – 9 ]。然而，从量子比特到局部费米子模（LFM）的映射效率低下，因为它会给计算带来额外的开销 [ 10 ， 11 ]。例如，从 n 个量子比特到费米子的映射需要通过 Jordan-Wigner 变换进行 O ( n ) 次额外运算 [ 12 ]，通过 Bravyi-Kitaev 变换进行 O (log n ) 次额外运算 [ 1 ]。避免量子比特到 LFM 映射中的开销的另一种方法是使用已经使用局部费米子模式运行的量子计算机 [ 1 ]。此外，局部费米子模式的优势不仅限于费米子系统的模拟 :::::::: 费米子 :::::::: 系统
