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了解中国国际学生对...
摘要加拿大休闲大麻消费的合法化为来自中国的国际学生造成了文化冲突，在该国际学生中，大麻的使用被严重犯罪和认为是不道德的。这篇概念性论文理论上了加拿大国际学生经历的这种文化冲突，通过将三种从宏观到微观层次运用。新自由主义首先是为了了解这种文化冲突如何暴露新自由主义西部与中国经济力量之间的碰撞，这是通过在加拿大学习的中国学生所展示的。接下来，适应理论的重点是这些学生的文化过渡，并进一步了解了处理特定文化冲突（例如大麻使用）的潜在策略。最后，采用克隆格的物质使用理论来探索中国国际学生对大麻使用的个人推理，尤其是他们如何根据各种条件的评估做出决定。在上述分析的基础上，进一步形成了综合概念模型，以帮助我们了解中国学生对加拿大大麻使用的潜在感知。这个概念框架为未来的研究和实践提供了重要的理论和概念基础，从而在不同移民和移民群体的文化过渡的背景下进一步探索大麻的使用。
纯粹的意识，熵和感知的基础
最小的现象经历（MPE）代表意识状态降低到其最基本的要素，从而构成了建模意识的独特挑战和机会。本文介绍了一个基于贝叶斯和主动推断对模型MPE的新型计算框架。我们提出，当精确加权主要转移到层次推理系统的较低水平时，会产生MPE，导致感知状态的特征是熵的增加和降低的复杂性。至关重要的是，对这种简化状态的认识是通过认知深度来促进的：与自身的反射性共享。因此，尽管意识的内容异常安静，但仍然存在对空体经验领域的反思性认识。然后，我们提出了一个内硅模拟，以测试精度分布和熵之间的关系，概述该模型如何生成合成的EEG数据以经验验证理论框架。通过这种计算方法来促进我们对纯粹意识的理解，我们为未来的研究提供了一个基础，以研究各种意识状态的机制，从而有助于对全面意识体验的全面理解。关键词：最低限度的现象经验，贝叶斯推断，主动推断，自由贯穿原理，熵，意识。
![b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f1d7ad45cd712c592430685056caab80f66abd68.webp)
b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：https：//urn.kb.se/resolve？urn = urn= urn= urnt：se：se：se：se：liu：diva-206387 N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal，H.，Tu，D.，Fabiano，S。（2024），神经形态感知的有机电化学神经元，自然电子，7（7），525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5
面部感知的人类单神经数据集
人类杏仁核和海马长期与面部感知有关。在这里，我们介绍了面部感知期间人类杏仁核和海马中单神经活性的数据集。我们记录了人类杏仁核和海马的2082个神经元，当时具有顽固性癫痫的神经外科手术患者使用自然的脸部刺激进行了一次性任务，这模仿了自然的面部感知。具体来说，我们的数据包括（1）来自杏仁核（996个神经元）和海马（1086个神经元）的单神经元活动，（2）眼睛运动（凝视位置和学生），（3）患者的心理学评估，以及（4）来自大型患者和一般参与者的社交特质判断等级，并从一般性的参与者中获得了一般性的参与者和参与者。一起，我们拥有大量神经元的全面数据集可以促进对面部感知的多方面调查，其空间和时间分辨率最高，目前可在人类中获得。
太空探索感知与参与意向...
科学素养（Montecalvo & Larkin，2018）。然而，普通民众支持国家太空计划，美国（Pew，2019）和中国（Hines，2022）等国家的研究表明就是如此。此外，研究发现，人们大大高估了公共部门在太空探索方面的支出（ESA，2018）。另一个重要方面是学生的参与意愿。研究表明，学生普遍对学习太空的可能性持积极态度（Bergstrom 等人，2016）。学生认为物理等太空学科对他们未来的职业生涯很有趣，也很有用（Reid & Skryabina，2002），空间科学应该在一个人的整体常识中占有更重要的地位（Ottavianelli & Good，2002）。尽管如此，太空探索也被认为是奢侈和不必要的。太空研究被认为很困难，只适合最优秀和最聪明的人（Bergstrom 等人，2016）。关于空间科学的另一个经常被提及的误解是该学科的狭隘观点。它主要与天文学、物理学或机械工程有关，而这一领域涉及更多学科，例如生物学、地质学、信息学、电信、医学、心理学、法律等。人们认为空间领域以男性为主，由智力超群的人占据，大多数人无法进入。这种看法可能会造成一种同质环境，只有特定类型的人才能代表这一领域。为了使空间更具包容性、可及性和社会相关性，有必要对这一主题进行进一步研究。在本文中，我们希望展示我们在大学生中进行的混合方法研究的结果。这项研究旨在确定人们对太空探索和参与太空的总体态度。我们还调查了性别差异。
人工智能感知技术的伦理研究
相对于自然感知而言，人工感知是通过计算机、传感器等技术手段模拟自然感知的过程，其技术手段一般都基于对自然感知的研究，特别是对感觉器官的研究。人工感知和自然感知都涉及从外界环境中采集和处理信息的能力，但人工感知技术的显著特点在于克服了人类自然感知的一些局限性，为人类提供了额外的感知和感觉信息来源，从而拓展了人类对自我和世界的认知。然而，人工感知也提出了一系列新的问题，这些问题不仅促使我们重新审视这项新技术中“自然”、“人工”和“侵入”的定义，也迫使我们重新思考人工感知对自然感知的影响和作用。人工感知为理解自然感知和认知的本质提供了重要的启示，同时也带来了伦理挑战和哲学反思，深刻影响着人类文明的发展。这些问题引发了对技术和社会伦理问题的讨论，以确保人工智能感知技术的开发和应用符合道德和社会价值观。
关于发展中国家用户感知的研究
简介：网络世界中的第一道防线很强，难以预测密码。但是，用户通常会根据个人信息，字典单词，出生日期等选择高度可预测的密码。目标：主要目标是确定发展中国家用户的密码选择和实践。方法：大多数现有研究都是在发达国家完成的，我们详尽的搜索未能在发展中国家的背景下找到类似的研究。在这里，我们对孟加拉国国民的基于密码的安全感进行了详细的调查审查，其中包括881名参与者，主要是学生和专业人士。结果：发现大多数用户的实践不佳，例如，拥有个人信息（56％），密码重复使用（69％），具有常用模式（81.3％）。与预期的非技术背景相比，来自技术背景的学生表现得很好。但是，一些专业人员（尤其是银行家）出人意料地选择了密码较弱，即使处理敏感数据。结论：我们还提出一些建议来提高意识。
协作感知的数据优化策略
对自动驾驶汽车的抽象协作感知旨在克服个人感知的局限性。在多个代理之间共享信息，可以解决多个问题，例如遮挡，传感器范围限制和盲点。最大的挑战之一是在受到束缚绩效和沟通带宽之间找到正确的权衡。本文提出了一种新的合作感知管道，该管道基于Whate2Comm算法具有优化策略，以减少几种代理之间的传输数据量。这些策略涉及编码器部分中的数据减少模块，以有效地选择最重要的特征，并以V2X方式交换消息的新代表，该消息将考虑信息及其位置的向量而不是高维特征图。在两个模拟数据集（OPV2V和V2XSET）上评估我们的方法。数据集上的AP@50的准确性大约为7％，并且在V2XSET和OPV2V上分别降低了89.77％和92.19％。
对Z世代的感知 -
生成的人工智能是5.0行业的基本创新，它已大大改变了创建视觉内容的过程。AI几十年前开始了其发展，但是公众认识到该技术已实现的不可思议。营销是人工智能创建的图像具有决定性因素的领域之一。企业可以在市场上变得更加灵活，改变其营销策略并通过使用合成图像创建来保留资源。但是，要使AI广泛传播，有必要了解生成的图像的所有功能，其创建过程以及消费者对在营销活动中使用AI的看法。年轻一代在他们的选择方面非常有选择性，并且意识到自己的消费，甚至在选择产品时，即使是次要因素也可能变得至关重要。因此，有必要找出Z世代在营销中使用AI的感知。为了确定这一点，已经研究了AI技术的功能，以及AI生成的内容可能对公司特别有益的应用领域。定量和定性数据进行广泛的分析，该调查参与了该研究人群的91人参加，并对其他国家市场的二级数据进行了分析以比较结果。但是，使用AI图像时，企业必须考虑许多重要方面。由于这项研究的结果，据透露，AI生成的图像并未以吸引注意力而对人制造的图像承认，并且可以在营销的各个领域中成功使用，而芬兰的Z世代也可以对AI视觉广告产生积极的印象。一般而言，年轻一代在图像创建中对AI表现出了开放的思想，在维持透明度和道德原则的条件下将其视为对企业和营销策略的积极影响。该研究的结果可能对芬兰公司的营销部门，商业战略家和AI开发人员优化AI在营销中的使用
美国公众对制造业的看法
在我们探索一些相关研究工作的前两个因素时，这项研究的重点是更好地了解美国对制造业的公众认识。具体来说，这项研究研究了美国人在职业生涯中想要的（或不想要），他们如何看待美国制造业对其他行业以及他们如何看待制造业的未来。回答这些问题可以用来消除潜在误解的工具，并采取积极的步骤来吸引和保留现代制造业职业的最优秀和最聪明的人才。通常，美国制造商正处于人才战争之中，与硅谷技术巨头以及全球范围内的跨国公司竞争。许多国内和全球制造公司都认识到人才在定义其未来竞争力和差异化方面的战略重要性。为了使美国制造商长期取得成功，他们可能需要首先努力改善公司的看法以及整个行业，并使制造业成为世界顶尖人才的首选目的地。