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1. （A）ChatGPT 作为教育中的学习工具/优势
我让 ChatGPT 用各种语言编写了许多代码片段，发现生成的代码中大约有 2/5 是错误的，或者代码顺序错误。这与它从某个地方（可能是 GitHub）提取代码的事实一致。所以，如果说某种语言中不存在 base 97 算法，ChatGPT 就无法解决它，但却很自豪，表现得好像它可以解决一样。它还可以很好地举例说明各种代码库的工作原理，但同样，它仅限于它所知道的，它不知道的才是它真正不知道的。比如，当它试图发明一种标准字符串类的方法时，而这种方法在我告诉它使用的语言中并不存在。这让我把它看作是一种需要人类来管理的工具，以确保它不会把人们引向错误的方向。我认为 ChatGPT 对教育来说是无价的，因为你可以通过例子来学习东西。GitHub Copilot 是无价的，因为它能很好地处理编程中的日常任务，但我认为它的教育价值很低。 AI 艺术，我的未婚妻使用 Midjourney 帮助创作艺术作品，然后她自己画草图，以提高她的绘画水平。这对
利用适度缺氧使脑病患者受益：分子机制和转化研究进展
摘要 缺氧越来越被认为是一种重要的生理驱动力。氧气 (O 2 ) 供应减少（例如高海拔地区的吸气性缺氧）会诱导特定的转录程序，使细胞能够适应较低的 O 2 和有限的能量代谢。这种转录程序部分受缺氧诱导因素控制，部分独立于缺氧诱导因素。值得注意的是，大量的运动认知锻炼会刺激大脑中的这一转录程序，导致与急剧增加的 O 2 需求相比，O 2 供应相对减少。我们将这种重要的需求反应性、O 2 供应相对减少称为“功能性缺氧”。功能性缺氧似乎对于持久适应更高的生理挑战至关重要，包括实质性的“大脑硬件升级”，这是高级性能的基础。缺氧诱导的大脑促红细胞生成素表达可能在这些过程中起决定性作用，可以通过重组人促红细胞生成素治疗来模仿。本文综述了吸气时氧气调节如何有助于增强大脑功能的提示。从而为利用适度吸气和功能性缺氧治疗脑部疾病患者奠定了基础。最后，本文概述了一项计划中的多步骤试点研究，该研究针对健康志愿者和第一批患者，旨在提高吸气时缺氧下运动认知训练的表现。
rt-forfordance
摘要 - 我们探讨了中间政策代表如何通过提供如何执行操纵任务的指导来促进概括。现有的表示，例如语言，目标图像和轨迹草图很有帮助，但是这些表示不提供足够的上下文，或提供过多指定的上下文，从而产生较少可靠的策略。我们提出了有关承受能力的条件政策，该政策在任务的关键阶段捕获了机器人的姿势。负担能力提供表达且轻巧的抽象，易于用户指定，并通过从大型互联网数据集中传输知识来促进有效的学习。我们的方法，RT-Fordance是一个层次结构模型，它首先提出了鉴于任务语言的负担计划，然后根据该负担能力计划的政策对执行操纵的计划进行了调节。我们的模型可以灵活地桥接异质的监督来源，包括大型Web数据集和机器人轨迹。我们还在廉价收集内域的负担能力图像上训练模型，使我们能够学习新任务，而无需收集任何其他昂贵的机器人轨迹。我们显示了一系列新颖的任务，RT额外的效果如何超过50％的现有方法的性能，并且我们从经验上证明，负担能力对新型设置是可靠的。视频可从https：// snasiriany提供。me/rt-fordance
自动化状态：现实主义视图
本文在三个部分中绘制了另一种“现实主义”视图。首先，政策制定者不太可能制定批评家的定制新调节，因为AI的双胞胎能力导致和治愈错误，偏见和不平等。在每个恐怖故事中都会有一个成功的故事 - 一种新技术使政府的工作更加有效，准确，敬意，尊重法则和公平。第二，相对于批评家的要求，公法始终受到根本性限制。的确，即使是进步的评论员长期以来一直警告说，政府的问题可能不会太少，但是太多了，而且新的程序负担，无论善意，都可以巩固已经缺乏活力的政府。最终的见解如下：未来的紧迫任务可能比AI的批评家所建议的更重要，更雄心勃勃。的确，如果算法问责制将被提起诉讼而不是立法，那么努力应比他们对法律适应的重点更多，即对现有的法律框架（尤其是普通行政法）的量身定制，尤其是普通行政法，对政府的新算法工具包进行裁缝。明智的适应，而不是占据大量学术文献的蓝天监管大修，应该是一天的顺序。本文使这条路开始了。
利用适度缺氧使脑病患者受益：分子机制和转化研究进展
摘要 缺氧越来越被认为是一种重要的生理驱动力。氧气 (O 2 ) 供应减少（例如高海拔地区的吸气性缺氧）会诱导特定的转录程序，使细胞能够适应较低的 O 2 和有限的能量代谢。这种转录程序部分受缺氧诱导因素控制，部分独立于缺氧诱导因素。值得注意的是，大量的运动认知锻炼会刺激大脑中的这一转录程序，导致与急剧增加的 O 2 需求相比，O 2 供应相对减少。我们将这种重要的需求反应性、O 2 供应相对减少称为“功能性缺氧”。功能性缺氧似乎对于持久适应更高的生理挑战至关重要，包括实质性的“大脑硬件升级”，这是高级性能的基础。缺氧诱导的大脑促红细胞生成素表达可能在这些过程中起决定性作用，可以通过重组人促红细胞生成素治疗来模仿。本文综述了吸气时氧气调节如何有助于增强大脑功能的提示。从而为利用适度吸气和功能性缺氧治疗脑部疾病患者奠定了基础。最后，本文概述了一项计划中的多步骤试点研究，该研究针对健康志愿者和第一批患者，旨在提高吸气时缺氧下运动认知训练的表现。
利用适度缺氧使脑病患者受益：分子机制和转化研究进展
摘要 缺氧越来越被认为是一种重要的生理驱动力。氧气 (O 2 ) 供应减少（例如高海拔地区的吸气性缺氧）会诱导特定的转录程序，使细胞能够适应较低的 O 2 和有限的能量代谢。这种转录程序部分受缺氧诱导因素控制，部分独立于缺氧诱导因素。值得注意的是，大量的运动认知锻炼会刺激大脑中的这一转录程序，导致与急剧增加的 O 2 需求相比，O 2 供应相对减少。我们将这种重要的需求反应性、O 2 供应相对减少称为“功能性缺氧”。功能性缺氧似乎对于持久适应更高的生理挑战至关重要，包括实质性的“大脑硬件升级”，这是高级性能的基础。缺氧诱导的大脑促红细胞生成素表达可能在这些过程中起决定性作用，可以通过重组人促红细胞生成素治疗来模仿。本文综述了吸气时氧气调节如何有助于增强大脑功能的提示。从而为利用适度吸气和功能性缺氧治疗脑部疾病患者奠定了基础。最后，本文概述了一项计划中的多步骤试点研究，该研究针对健康志愿者和第一批患者，旨在提高吸气时缺氧下运动认知训练的表现。
婚姻和稳定的社会
婚姻是经常受到批评的社会制度。一般而言，对婚姻的讨论通常会得到更正 - 提醒人们，家庭有各种形状和大小，没有任何安排比其他任何人都“更好”。对婚姻价值的肯定通常被视为对单亲父母的直接侮辱。关于婚姻减少的警报的表达通常被视为在过去和回归时代后的固定。普遍的假设是，从婚姻中发展的社会应被视为进步的标志，而不是关注的根源。其中大部分是基于婚姻正在撤退的假设。婚姻处于急剧下降。这是一个一致且坚定不移的人口转变，已经进行了半个多世纪。但是，社会并没有变得更加单身。几乎所有的婚姻下降都是未婚同居的夫妻（以下“同居”）的显着增长，这是一种家庭类型，这是一种在1970年代之前很少见的，但在未来几十年中可能是多数。我们可以在四个数字中看到这些大型的长期趋势：总体结婚率，中位年龄，首次婚礼，母亲在出生注册上的关系状况以及在结婚前同居的夫妇的比例。图I.1在1862年至2022年的160年中，草图16岁或更高的妇女的结婚率（即每年每年1000名妇女的婚姻数量）。大致按时间顺序进行，我们看到了增加肢体的三个总体趋势。
JOLTIK：在低功率宽区域网络上启用节能````未来''分析
无线传感器已启用了许多关键应用程序。由于其能量限制，当今无线传感器传达了偶尔的短样本或预定的数据收集数据的汇总统计数据。这意味着在高保真度中计算所有其他统计量会产生额外的通信和能量开销。本文介绍了JOLTIK，这是一个框架，可用于低功率无线传感器的一般，防止和节能分析。JOLTIK是一般的，因为它总结了来自低功率设备的感知数据，而无需对哪种特定的统计指标进行假设，并且在云上需要进行未来的统计指标，这意味着它支持了新的，无法预料的指标。JOLTIK建立在通用草图中最新的理论进步之上，这可以使Joltik传感器节点报告观察到的数据的紧凑摘要，以实现大量的统计摘要。我们解决了关键的系统设计和实施挑战，这些挑战在实现低功率制度中通用素描的潜在效果时会出现的通信，记忆和计算瓶颈。我们提出了lorawan nucleo-L476RG板和传感器中JOLTIK的概念验证测试床。与传输原始数据相比，JOLTIK在能源成本上可提供高达24.6倍的能源成本，并且在能量准确的票据方面胜过许多天然替代方案（例如，子采样，自定义草图，压缩感应和损失的压缩）。
生成式人工智能：
1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。
环境和生态可持续发展的科学理由
环境和生态可持续发展的科学理由Jun Peng State环境保护管理局，北京，中华人民共和国，中国关键词：科学研究，新技术，生物技术，气候变化，长期可持续性的假设条件，能源系统的假设条件，能源系统，能源系统，可持续发展内容，可持续发展内容，能源启动2.未来的环境3.效率3. 6.生物技术7.生产力8.可持续能源系统参考书目的传记草图总结本文表明，科学和技术将在致力于可持续发展方面发挥核心作用。科学研究对于更好地了解人类活动如何影响环境至关重要。像新技术一样，科学应该继续提高资源利用效率以及开发新实践，资源和替代方案的效率。因此，越来越多地将科学理解为寻找可行发展途径的重要组成部分。满足环境与发展领域的科学研究需求只是科学可以为可持续发展提供支持的第一步。最后，本文介绍了与遥远未来的能源系统相关的技术变化。1。介绍在朝着可持续发展，科学和技术努力的过程中必须发挥核心作用。科学研究对于更好地了解人类活动如何影响环境至关重要。新技术有望解决许多当前问题，如果它们得到了适当的应用和传播。特别是生物技术，改变动物，动物中遗传密码的科学，