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摘要:当前的安全事务中的人机动态将人工智能在循环中的人工智能地位,以进行决策和行动。随着AI认知,速度和武器方面的技术进步,人类操作员越来越多地转移到循环中,AI在战争和国防决策中承担更多责任,战术甚至战略性。人类操作员也从循环中掉下来,将增强的AI系统作为生物学和物理限制,因为在狭窄的应用中人工智能并不相同。那些可能会在未来几十年中向一般AI扩展,并引起了重大的战略,组织甚至存在的关注。此外,自然人类如何反应并与日益高级的,甚至超级智能的AI以及奇异事件互动,将具有破坏性的,变革性的影响对安全事务,甚至在哲学层面上辨别什么是战争是什么。关键词:人工智能,人工智能,战争,奇异性,超人类主义,罪恶,人类机器人团队W
Song Fu博士(教授)计算机科学与工程学系,NSF IUCRC电力,连接和自治技术中心(ECAT)智能系统,边缘和云计算,机器学习,机器学习,自动驾驶汽车,存储系统,联邦和工业资金; 7博士学生
利用与 mRNA 复合的脂质纳米粒子在宫内进行非病毒基因编辑 Kewa Gao 1,3# 、Jie Li 2# 、Hengyue Song 1,3,5 、Hesong Han 2 、Yongheng Wang 1,3,4 、Boyan Yin 1,3 、Diana L. Farmer 1,3 、Niren Murthy 2 * 和 Aijun Wang 1,3,4 * 1 加州大学戴维斯分校医学院外科系,加利福尼亚州萨克拉门托 95817,美国 2 加州大学伯克利分校生物工程系,加利福尼亚州萨克拉门托 94704,美国 3 加州大学戴维斯分校儿童再生医学研究所,加利福尼亚州萨克拉门托 95817,美国 4 加州大学戴维斯分校生物医学工程系,加利福尼亚州 95616,美国 5 中南大学湘雅三医院烧伤整形外科南方大学,湖南 410013,中国 *通讯作者:N. Murthy 教授,nmurthy@berkeley.edu A. Wang 教授,aawang@ucdavis.edu # 这些作者对本研究的贡献相同。
一个引起关注的特征是男性唱歌以吸引伴侣的求爱歌曲。斑马芬奇(Zebra Finch)的歌曲是一个合乎逻辑的特征,因为男性在年轻时就学会了自己的歌,并且他们的歌一生都保持不变。歌曲学习与其他形式的学习形式一样,可以反映认知功能。最后,男性歌曲可能会影响男性是否找到伴侣,这对于他们能够将基因传递给下一代很重要。女性更喜欢唱歌更复杂的歌曲。下面的图2显示了一个斑马芬奇歌曲的示例,如果您随着时间的推移绘制歌曲的音调。这称为超声图。
摘要 引言 未来的护理教育需要构建一个基于尖端技术的教育环境,以提供各种面向消费者的教育。因此,需要考虑护理教育中的信息共享,特别是考虑到物联网 (IoT) 技术的进步。在开发横向平台之前,了解以前开发的物联网平台对于在不同服务领域建立相互兼容的服务和设备是必要的。本范围界定审查旨在探索用于本科护理课程护理学生教育的物联网平台技术。 方法与分析 完成初步搜索以找到初始搜索词,并在此基础上制定了全搜索策略。对 PubMed (NCBI) 的搜索结果进行筛选,以确保文章经过同行评审、于 1999 年 1 月至 2021 年 8 月以英文发表,并且与在教育机构为本科护理课程的学生开发、应用和评估物联网平台相关。将对相关文章进行全文审查,并使用开发的提取工具提取数据。提取的定性数据将使用改进的扎根理论方法进行分析,从而为物联网平台和相关术语提供实际定义。 伦理与传播 本研究已获得韩国南部大学机构审查委员会的伦理审查豁免。 研究结果将通过同行评审期刊进行传播。
太赫兹技术在数据通信、雷达探测、高分辨率成像等领域展现出巨大的发展潜力,但这些应用也面临着大气吸收和自由空间路径损耗导致的传输距离短的问题[1-3]。解决该问题的主要方法是增加天线增益来补偿这些损耗,但大多数高增益天线不易操控,传播角度固定,降低了系统的实用性。作为解决方案之一,太赫兹波前整形技术可以灵活地操控光束方向和波前特性,满足太赫兹系统的应用需求,例如在点对点通信系统中可以改善太赫兹光束方向性,以增加传播距离;在目标雷达系统中可以切换多光束波前特性,实现多区域检测[4,5]。在太赫兹高分辨率成像中,波前模式掩模可以切换,为系统提供更多的感知信息[6-8]。为了实现这些目标,太赫兹波前整形需要由多个通道合成,携带适当可变的相位信号。
音乐共同创造旨在使人类和计算机合作创作音乐。作为计算音乐学领域的 MIR 团队,我们在编写“2020 年 AI 歌曲大赛”参赛作品时尝试了共同创造。人工智能用于独立生成歌曲的结构、和声、歌词和旋律,并作为人类作曲的基础。从创意和技术的角度来看,这都是一个挑战:在很短的时间内,团队必须调整自己的简单模型或尝试现有模型,以完成相关但仍不熟悉的任务,即通过 AI 生成音乐。我们提出的歌曲名为“I Keep Counting”。我们公开详细介绍了歌曲创作、编曲和制作的过程。这次经历提出了许多关于创造力和机器之间关系的问题,无论是在音乐分析和生成方面,还是在人工智能在协助作曲家工作方面可以发挥的作用方面。我们尝试将人工智能作为自动化,将作曲的某些部分机械化,尤其是将人工智能作为建议来培养作曲家的创造力,这要归功于令人惊讶的歌词、不寻常的部分连续性和意想不到的和弦进展。因此,处理这种材料可以激发人类的创造力。