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当我们说“墨西哥元是多少？”时我们的意思是什么？
我们假设大脑是某种计算机，并研究比喻性语言所暗示的操作。比喻性语言无处不在，它绕过了所说内容的字面意义，并以隐喻或类比的方式进行解释。这种解释要求在概念空间中进行映射，这导致我们根据易于计算的映射来推测概念空间的性质。我们发现适当类型的映射在高维空间中是可能的，并用最简单的空间（即维度为二进制的空间）来演示它们。二进制向量上的两个运算（一个类似于加法，另一个类似于乘法）允许从现有表示中组成新的表示，并且“乘法”运算也适用于映射。高维空间的属性已被证明与记忆回忆等认知现象相对应。目前的想法进一步表明高维表示适用于认知建模。
足球联盟使用机器学习回归模型Mohamed Rebbouj 1*＆Say Lotfi 1
抽象背景。体育结果预测分析基于博彩应用结果，尚未受到摩洛哥有关组织的学术研究。目标。本研究旨在使用具有弹性净算法的机器学习回归模型来预测足球国家联盟的排名，我们在其中确定了重要特征的预测重量。方法。自2009/2010赛季以来的8个常规球队的历史分数数据集被手动填充并分为9列：赛季，球队，得分，进球差（+/-），比赛（M），比赛赢得（W），比赛（w），匹配（D）（D），比赛丢失（L），进球（F）和（F）和（F）和（a）。然后将其预处理成分类数据，分类哈希和数值。结果。机器学习分析导致R 2得分= 0.999，NRMSE = 0.001和Spearman相关性= 0.997。然而，与2021/2022季节的实际结果相比，预测的排名从8个起到了约5个。结论。与回归分析结果相比，实际结果的排名预测已准确地占75％。通过包括其他参数，这证明数据质量需要更精确。关键字：足球排名，机器学习，回归，预测。引言足球成绩和结果预测一直是Tips和博彩市场专家（1）的重点中心，并且已成为教练，体育科学家，分析师和表现专家的更重要的感兴趣中心；设计最佳实践，训练和竞争任务（2-4）。因此，研究人员已经开始应用数学公式和统计数据（5）来预测结果，而机器学习和智能算法已被普遍使用（6），并将足球结果视为一个分类问题，将一个班级的分类问题（赢得，输掉或抽奖）作为一个类别。但其他研究人员认为该问题是基于数值分析和值的回归模型中预测的数值价值，以预测特定的距离（7）或运动员在跳跃和投掷方面所实现的表现。运动结果预测问题在于要收集的数据，以及考虑对结果的影响的输入功能。一些研究人员专注于团队的历史数据，例如球队的要点，进球差，比赛，得分，丢失，进球，进球和对抗（8）的进球； （9）在最近几周和联盟中使用更多的预测标准作为团队的条件，而质量
研究人员表示，健康领域的 AI 应该受到监管，但不要忘记算法
尽管人工智能具有巨大潜力，但在美国卫生与公众服务部（HHS）民权办公室（OCR）根据《平价医疗法案》（ACA）发布新规定后，麻省理工学院电气工程与计算机科学系（EECS）、Equality AI 和波士顿大学的研究人员在《新英格兰医学人工智能杂志》（NEJM AI）上发表的一篇评论中呼吁监管机构加强对人工智能的监督。
发表您的意见——2030 年能源战略和气候变化战略框架审查
2023 年 5 月至 7 月期间，西北地区政府 (GNWT) 将寻求公众、合作伙伴和利益相关者的意见，以可能修改其在西北地区 (NWT) 的能源和气候变化缓解方法。参与期间听取的意见将为 2030 年能源战略（战略）和气候变化战略框架（框架）的五年审查提供参考。GNWT 承诺在 2023 年审查这两项战略。
“说这只是虚构的”：极右翼如何破解人工智能以及我们能做些什么
人工智能 (AI) 通常被理解为一种旨在改善人类活动和整体福祉的通用技术。1 AI 系统在高度自动化的水平上运行，包括各种迭代，例如算法 AI、生成 AI、大型语言模型 (LLM) 和深度学习机器。2 尤其是生成 AI 和 LLM，随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而受到广泛关注，标志着这些技术的转折点。3 生成 AI 平台使用机器学习通过基于训练数据的“提示”或指令来生成高质量的图像、音频、歌曲、视频和多功能模拟。4 AI 提示是人与 AI 之间的交互模式，引导模型产生所需的内容输出，无论是通过文本、问题、代码片段还是示例。5
2022年SCI指数中的年度出版物数量
8。doğanİ.s。，Gümüşm.k。，Gorobets N.Y.，Reis R.，Orak D.，Sipahi H.等。甲诺的体外细胞毒性[1,2,4]三唑 - [1,5-C] [1,3,5]苯佐昔二氮基衍生物及其对亚硝酸盐和前列腺素E2（PGE2）水平的影响。药物化学杂志，56（6）：769-776，2022
人工智能从业者如何看待人机信任：其作用、重要性及其影响因素
在设计和部署嵌入式人工智能系统时，信任已成为首要考虑因素，其他以人为本的人工智能价值观包括可解释性、透明度和公平性。然而，由于这些术语的多面性和多学科性，它们可能具有各种依赖于上下文的含义。因此，将这些价值观转化为设计可能是一个挑战 [6]。信任也不例外。了解人机信任是什么以及哪些因素会影响它，主要来自于受控的实验室实验或对嵌入式人工智能系统原型的研究 [3, 7]。然而，人们对在现实世界的人工智能产品和服务的开发和部署中如何解决人机信任问题知之甚少。人工智能从业者，即参与该领域系统设计和部署不同方面的人，其角色从人工智能开发人员到项目经理和政策制定者，可以阐明人机信任的作用以及在现实组织环境中考虑的人机信任因素。他们的见解可以更好地详细说明不同利益相关者在人机信任方面的需求、挑战和经验。在这篇未完成的论文中，我们研究了在开发和部署真实 AI 系统时如何解决人机信任问题。我们对在各种风险敏感环境（金融、法律、管理）中开发和部署嵌入式 AI 决策支持系统的 AI 从业者进行了一系列采访。我们特别关注这些系统，因为人类对 AI 的信任对它们尤其重要，因为它们具有潜在的社会影响。这些采访是一个更大的项目的一部分，该项目围绕 AI 从业者的人机信任经验，但在本工作论文中，我们报告了前 5 位受访者的初步调查结果（见表 1）。具体来说，我们对参与者对人机信任在其实践中的作用以及在 AI 辅助决策背景下建立信任时要考虑哪些因素的问题的回答进行了初步分析。为了进行结果分析，两名独立审阅者至少阅读了两次所有访谈，并按照主题分析方法 [1] 独立识别了兴趣短语和代码。他们一起比较并最终确定了所选短语的列表，并对代码的表述进行了微调。通过对代码进行分组，审阅者确定了三个主要主题：1）人与人工智能之间的信任在开发和设计嵌入人工智能的决策支持系统中的作用，2）人与人工智能之间的信任在人工智能从业者的工作中的重要性，以及 3）人工智能从业者认为哪些因素有助于建立对其系统的信任。
2023 年 SCI 索引出版物年度数量
轴向 5-[6-(苄氧基)-2H-1,3-苯并恶嗪-3(4H)-基]戊氧基和 5-[6-(己氧基)-2H-1,3-苯并恶嗪-3(4H)-基]戊氧基取代的硅酞菁。有机金属化学杂志，期刊：1003，2023
初级卫生保健是否已准备好迎接人工智能？初级卫生保健利益相关者有何看法？
摘要背景：在初级保健中有效部署人工智能工具需要从业人员参与这些工具的开发和测试，并将由此产生的人工智能工具与初级保健的临床/系统需求相匹配。为了为这些发展奠定基础，我们必须更深入了解从业人员和决策者对在初级保健中使用人工智能的看法。本研究的目的是通过探索初级保健和数字健康利益相关者的观点来确定在初级保健中使用人工智能工具的关键问题。方法：本研究采用描述性定性方法，包括主题数据分析。对安大略省的初级保健和数字健康利益相关者进行了 14 次深入访谈。使用 NVivo 软件对访谈进行编码。结果：出现了五个主要相互关联的主题：（1）设想的用途与当前现实不匹配——表示人工智能在初级保健实践中的潜在应用的重要性，同时认识到当前现实是缺乏可用的工具； (2) 人工智能的机制并不重要：它只是工具箱中的另一个工具——反映出人们对人工智能工具能为实践带来什么价值的兴趣，而不是对人工智能工具本身机制的关注；(3) 实践中的人工智能：一把双刃剑——在初级卫生保健中使用人工智能可能带来的好处与人们对人工智能在临床技能和能力、错误和失控方面可能带来的威胁的根本担忧形成鲜明对比；(4) 不切实际的人：对在初级卫生保健中采用人工智能的谨慎立场——更广泛的关注集中在在初级卫生保健中使用人工智能的伦理、法律和社会影响上；(5) 必要要素：初级卫生保健中人工智能的促进者——支持采用人工智能工具所需的要素，包括共同创造、高质量数据的可用性和使用以及评估的必要性。结论：在初级卫生保健中使用人工智能可能会产生积极影响，但在实施方面需要考虑许多因素。这项研究可能有助于为初级保健中人工智能工具的开发和部署提供参考。关键词：家庭医学、初级保健、人工智能、定性研究