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人类大脑自组织的七个特性
摘要：自组织原理在新兴的计算哲学领域具有根本意义。自组织系统已在科学和哲学的各个领域得到描述，包括物理学、神经科学、生物学和医学、生态学和社会学。虽然系统架构及其一般用途可能取决于特定领域的概念和定义，但大脑系统中明确确定了自组织的（至少）七个关键特性：1）模块化连接，2）无监督学习，3）自适应能力，4）功能弹性，5）功能可塑性，6）从局部到全局的功能组织，以及 7）动态系统增长。本文根据神经生物学、认知神经科学和自适应共振理论 (ART) 以及物理学的见解对这些特性进行了定义，以表明自组织在最小化结构系统复杂性的同时实现了稳定性和功能可塑性。本文讨论了一个基于实证研究的具体示例，以说明模块化、自适应学习和动态网络增长如何为人类握力控制提供稳定而可塑的体感表征。提出了对机器人“强”人工智能设计的启示。
在2025年观看的七个能源趋势
在能源过渡的全球兴奋和加速的需求中，中东能源部门的高级声音，尤其是在大多数碳氢化合物的GCC中，对安全性，可承受能力和可持续性的能源三元素表示谨慎。尽管他们承认减少排放至关重要，但他们强调，能源过渡“革命”必须以测量的速度进行。这种观点与最近在美国宣布“国家能源紧急事件”以及经济和社会保障的重新定性的宣布变得更加相关，尽管欧洲继续推动净零承诺。
七哩岛创新实验室
美国陆军工程兵团和 TWI 将负责现场数据收集。美国陆军工程兵团于 2019 年秋季开始收集沉积物和流体动力学数据。系统流体动力学、沉积物特性和流动性将用于项目选择和设计，以及对沉积物放置效果进行建模。TWI 一直在潜在放置地点收集鸟类场地使用数据。数据将用于告知基线条件和初步设计，制定力求模仿自然过程的放置策略，与资源机构协调，并在 2021 年初之前建造多个放置点。所有活动期间都将收集监测数据。我们将评估适应性管理策略并告知政策，以有利于该地区的长期可持续实践和沿海复原力。美国陆军工程兵团、新泽西州和湿地研究所作为 SMIIL 的主要合作伙伴，将经常协调并向更大的工作组通报进展、结果和未来计划。SMIIL 活动的更新也将定期在美国陆军工程兵团和合作伙伴网站上分享。
大脑器官 - 七个出版物
orcID：0000-0003-0821-5535摘要神经生物学的主要目标之一是了解人脑的发展和功能障碍。报告了我们对人脑发育的理解的许多工具和技术无法完全捕获人脑发育的独特和动态特征。干细胞技术的最新进展允许从多能干细胞（PSC）产生人类脑器官（PSC），他们有望改变我们对人脑发育的理解，并允许对遗传性和获得性脑疾病发病机理进行详细研究。在这篇评论中，我们将概述脑器官技术的发展，其进步以及当前的应用以及该技术的未来观点。关键字：大脑器官。神经 - 开发。神经退行性疾病。干细胞。脉管系统。
云施工技术的七大优势
云施工技术的七大优势 我们的客户一次又一次地告诉我们 Autodesk Construction Cloud 如何帮助他们改变运营方式。在这本电子书中，我们收集了他们的一些故事，以便您可以直接听到欧洲各地的建筑专业人士如何享受协作、效率和生产力的变革性增长。
七哩岛创新实验室
美国陆军工程兵团费城地区与新泽西州哈维雪松的巴尼加特湾疏浚公司签订了合同，使用富勒顿疏浚船从 NJIWW 联邦水道的一个关键浅滩疏浚大约 40,000 立方码的沉积物。混合的细砂和泥质沉积物通过管道网络和 Y 型阀装置被液压泵送到两个不同的安置区域。材料自由泵送到主要的海鸥岛安置区域，导致 20 英亩的低洼沼泽和无植被泥滩被抬升到更具弹性的沼泽海拔。潮汐洪水自然地将沉积物分散到沼泽平台的各个部分，并将材料运送到岛屿的南部和东部边缘，延伸和变浅了潮间带泥滩。疏浚物直接放置在南部海鸥岛沿岸，并成功建造了一个沙质沼泽边缘沙洲，重建了更自然的沼泽边缘，为正在侵蚀的沼泽边缘提供了保护。
一份案件报告，有七年的关注
我们报告了胰腺癌分化不力的病例，该病例表现出对与Nivolumab和二甲双胍联合疗法的异常反应。一名58岁的男子出现上腹疼痛，被诊断出患有局部晚期胰腺癌，患有para-Aortic淋巴结转移。在改良的FOLFIRINOX治疗后疾病进展后（氟尿嘧啶，白细胞素，伊立替康和奥沙利铂的组合），患者被纳入Nivolumab（3 mg/kg biekeekly）的IB期IB临床试验，结合了Metformin（750 mg/day）。治疗后成像显示，肿瘤标记物的标准化标有明显的肿瘤收缩。在治疗期间，该患者被诊断出患有早期肺癌，并成功接受了左S1+S2分割术，并暂时暂停免疫疗法。胰腺癌的治疗反应已经持续了七年，残留疾病最少。考虑到他的微卫星稳定性，这种前所未有的响应持续时间尤其值得注意，这通常预测对免疫检查点抑制的反应有限。
分配人工智能：为学生提供提示的七种方法
本文探讨了大型语言模型 (LLM) 在教育中的变革性作用及其作为学习工具的潜力，尽管它们存在固有的风险和局限性。作者提出了在课堂上使用人工智能的七种方法：人工智能导师、人工智能教练、人工智能导师、人工智能队友、人工智能工具、人工智能模拟器和人工智能学生，每种方法都有不同的教学优势和风险。目的是帮助学生使用人工智能学习和了解人工智能，并制定切实可行的策略来减轻对人工智能输出的自满、错误和偏见等风险。这些策略促进了积极监督、对人工智能输出的批判性评估，以及人工智能能力与学生独特见解的互补。通过挑战学生保持“人机互动”，作者旨在提高学习成果，同时确保人工智能是一种支持工具，而不是替代工具。拟议的框架为教育工作者在课堂上整合人工智能辅助学习提供了指南。