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分析无现金政策和奈拉对尼日利亚经济增长的影响
摘要：本研究调查了实施无现金政策并重新设计尼日利亚货币对该国经济的影响。该研究从尼日利亚中央银行（CBN）统计公告和国家统计局（NBS）获得了数据。该研究采用了定量数据分析来建立尼日利亚无现金政策与经济增长之间的相关性。调查结果表明，无现金政策与尼日利亚经济增长之间存在因果关系。因此，政府应专注于实施政策和倡议，例如技术进步，以促进该国采用电子支付方法。这将导致更多的人访问银行服务，并将更多的人带入正规部门。此外，它将提高贸易和业务的效率和有效性，最终导致经济增长。关键字：无现金政策，货币重新设计，经济增长。
基于复杂的配体结合蛋白通过基于等效扩散的生成模型重新设计
图1：提议的框架概述。该过程始于利用蛋白质氨基酸序列和配体微笑弦作为输入。构象采样过程包括迭代应用输入特征，更新残留特征并脱落等效，最终在其辅导的Cα蛋白质主链和配体配合物以及其辅导中产生了新型蛋白质序列。
Leighton医院重建战略大纲案例
该计划的总成本目前为12亿英镑，正在进行的工作正在寻找缩小当前的负担能力差距的路线，该差距从2031/32的年度可承受性差距缩小到信托基金当前的基本基础限制。信托在其显着的转型野心中很明显，并且由于数字创新的潜力，目前确定的现金释放有益的收益很可能会改善，但是，必须仔细地平衡已经确定为DCS计划的一部分，以确保没有达到双重计数。
“在M'ovile机器人位置的傅立叶域中具有卷积的神经元网络”
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Global Neighbor 与 Redekop 携手革新农业杂草控制，合作应对农业面临的最大挑战之一
Redekop Manufacturing Ltd. 是一家屡获殊荣的创新农业设备技术开发商和经销商，其产品可减少劳动力并提高农场盈利能力。Redekop 与设备制造商合作开发以价值为中心的残留物管理和作物生产技术。在该公司位于萨斯喀彻温省萨斯卡通郊外的 35,000 平方英尺制造工厂中，他们使用最先进的制造技术为全球客户设计和生产高质量、可靠的产品。
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
重新定义了Chatgpt时代的认知领域
。 4 Shambadia Das，1 Julitino-León，*，5,6,7,8 1 Medical Colkatta，Kelkata，10月12日10月12日对Sanitaria医院进行了调查。。凝结。方法：使用PubMed进行了文献综述，识别256篇文章，并在筛选相关性后分析了29篇同行评审的文章。关键字：chatgpt;凝结；人工智能。结果：审查强调了人脑的非凡能力，这种能力通常无法被认可，并主张使用诸如chatgpt之类的人工智能工具来维持和增强自然认知能力的重要性，而不是替代。这些发现突出了chatgpt的高级推理能力，融合了直觉和故意的认知过程。结论：为集体人机智能建立社会认知建筑具有巨大的潜力。尽管ChatGpt提供了令人印象深刻的能力，但过度依赖于认知任务可能会导致基本技能的侵蚀。在利用人工智能的优势和维护我们的自然认知能力，确保持续的练习和参与传统认知练习之间至关重要。