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科技解锁思维——德国关于脑机接口的调查
2018 年夏季，在德国 18-65 岁的普通人群中，进行了一项具有代表性的在线调查，包含 20 个项目（n = 1000），并通过描述性统计数据进行了分析。调查评估了：对技术的亲和力；有关 BCI 的先前知识和经验；对 BCI 使用和人口统计信息产生的伦理、社会和法律影响的态度。我们的结果表明，BCI 是一种独特而令人费解的人机交互方式。研究结果显示，一方面人们对 BCI 持积极看法并高度信任，但另一方面也存在广泛的伦理和人类学问题。能动性和责任明确归因于 BCI 用户。参与者对 BCI 对人类的影响意见不一。总之，发现人们对 BCI 存在高度矛盾心理。我们建议更好地向公众提供信息并促进公众对 BCI 的审议，以确保负责任地开发和应用这种潜在的颠覆性技术。
CEL/ECN 304 古典至现代经济思想
Perusall（集成到 Canvas；通过 Perusall 订购教科书以完成阅读和评论作业）。Perusall 是一种注释和讨论工具，可帮助学生以个人和集体的方式参与我们的必读内容。Perusall 集成到 Canvas 中，允许您以一种有助于您注释课程阅读内容并与同学轻松讨论的格式访问文本。Perusall 的使命是将孤独的阅读体验转变为与他人互动的体验。这种参与也将使我们的课堂体验更好，因为学生已经参与了文本并对其有自己的想法/问题。我们在本课程中使用 Perusall 也有助于 Perusall 的行为科学和人工智能研究，旨在改善教育（https://perusall.com/about）。
大脑操作系统的物理定律和数学公理与传统逻辑和哲学思维基本定律
本文介绍了 SciRP 于 2015 年出版的有关大脑操作系统的书籍 [1] 的四 (4) 个增补部分。它是该书的一种附录。假设读者对之前的书有所熟悉。该书本身提出了大脑操作系统的完整物理和数学蓝图。该书的第一个增补部分（见下文第 5 至 10 章）涉及上述蓝图与 2000 多年历史的逻辑和哲学所谓基本思维定律之间的关系，这些定律被认为有三 (3) 个，即 1) 同一律、2) 矛盾律和 3) 排中律。蓝图和定律不能同时成为大脑操作系统的最终基础。本文的目的是根据蓝图从严格的数学角度解释这些定律。这项增补构成了本文的主体部分。第五至第八章为本文奠定了基础。第九和第十章对这些定律进行了详细的数学分析。本书的第二部分（第 11 章）涉及大脑操作系统的定律和公理之间的区别。定律是物理学的一部分。公理是数学的一部分。由于大脑操作系统理论涉及物理学和数学，因此它同时展示了定律和公理。本书的第三部分（第 12 章）涉及大脑操作系统中另一种数字化的味道。书中有五 (5) 章。但大脑化学需要第六个。它被称为存在数字化。第四部分（第 13 章）考虑到对更深层次原因的无知，反思想象力在物理学理论中的作用。第一至第四章介绍了初步内容，大部分是从书中得出的一般概念的简要概述 [1] 。第 14 章最后收集了一些历史记录。
思想的食物：自闭症谱系障碍筛查婴儿的机器学习
自闭症谱系障碍（ASD）的诊断通常是通过检查行为模式在幼儿时进行的。早期对ASD的识别可以实现早期的干预和更好的结果。 机器学习提供了一种以数据为导向的方法，可以在更早的年龄诊断自闭症。 本评论旨在总结使用基于机器学习的策略的最新研究和技术，以筛选ASD 18个月以下的婴儿和儿童，并确定将来可以解决的差距。 我们根据我们的搜索标准审查了九项研究，其中包括过去10年内进行的主要研究和技术，这些研究检查了ASD或ASD高风险的儿童，其平均年龄少于18个月大。 研究必须将ASD行为特征的机器学习分析作为主要方法论。 审查了九项研究，其中敏感性从60.7％到95.6％不等，特殊的五个研究范围从50％到100％，准确性范围为60.9％至97.7％。 导致不一致发现的因素包括患者之间ASD的不同表现和研究设计差异。 先前的研究表明，在18个月以下的ASD和非ASD个体的差异中，适度的准确性，敏感性和特异性。 正如可供审查的数据的粒度所观察到的，机器学习和人工智能在婴儿筛查中的应用仍处于起步阶段。 因此，在将上述技术应用于临床实践中以促进ASD的早期筛查之前，需要做很多工作。早期对ASD的识别可以实现早期的干预和更好的结果。机器学习提供了一种以数据为导向的方法，可以在更早的年龄诊断自闭症。本评论旨在总结使用基于机器学习的策略的最新研究和技术，以筛选ASD 18个月以下的婴儿和儿童，并确定将来可以解决的差距。我们根据我们的搜索标准审查了九项研究，其中包括过去10年内进行的主要研究和技术，这些研究检查了ASD或ASD高风险的儿童，其平均年龄少于18个月大。研究必须将ASD行为特征的机器学习分析作为主要方法论。审查了九项研究，其中敏感性从60.7％到95.6％不等，特殊的五个研究范围从50％到100％，准确性范围为60.9％至97.7％。导致不一致发现的因素包括患者之间ASD的不同表现和研究设计差异。 先前的研究表明，在18个月以下的ASD和非ASD个体的差异中，适度的准确性，敏感性和特异性。 正如可供审查的数据的粒度所观察到的，机器学习和人工智能在婴儿筛查中的应用仍处于起步阶段。 因此，在将上述技术应用于临床实践中以促进ASD的早期筛查之前，需要做很多工作。导致不一致发现的因素包括患者之间ASD的不同表现和研究设计差异。先前的研究表明，在18个月以下的ASD和非ASD个体的差异中，适度的准确性，敏感性和特异性。正如可供审查的数据的粒度所观察到的，机器学习和人工智能在婴儿筛查中的应用仍处于起步阶段。因此，在将上述技术应用于临床实践中以促进ASD的早期筛查之前，需要做很多工作。
外国军事思想讲座：联合战役...
由中国航空航天研究院在美国印刷 ISBN 9798486866630 如需更多副本，请直接咨询中国航空航天研究院院长，空军大学，55 Lemay Plaza，AL 36112 所有照片均根据知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可证获得许可，或根据《版权法》第 107 条的合理使用原则获得许可，用于非营利性教育和非商业用途。所有其他图形均由中国航天研究院创建或为其创建 电子邮件：Director@CASI-Research.ORG 网址：http://www.airuniversity.af.mil/CASI https://twitter.com/CASI_Research @CASI_Research https://www.facebook.com/CASI.Research.Org https://www.linkedin.com/company/11049011 免责声明 本学术研究论文中表达的观点均为作者观点，并不一定反映美国政府或国防部的官方政策或立场。根据空军指令 51-303、知识产权、专利、专利相关事项、商标和版权；本作品属于美国政府财产。有限的印刷和电子发行权 复制和印刷受 1976 年版权法和美国适用条约的约束。本文件及其所含商标受法律保护。本出版物仅供非商业用途使用。禁止未经授权在线发布本出版物。允许复制本文件用于个人、学术或政府用途，前提是未经修改且完整，但复制时请注明作者和中国航天研究所 (CASI)。复制或以其他形式重复使用其任何研究文件用于商业用途，必须获得中国航天研究所的许可。有关重印和链接许可的信息，请联系中国航天研究所。已获准公开发布，分发不受限制。
我们如何决定？思想架构决策？
决策的研究是一门智力纪律；数学，社会学，心理学，经济学，政治学，人工智能，神经科学和物理学。传统决策理论告诉我们，如果我们遵循某些公理，则应做出哪些行为选择。科学的好奇心指示我们重新考虑我们定义自己的任何领域。我们在金融贸易中设计了大脑，遗传学，系统发育学以及人工和神经网络的交织在一起，以找到金融交易中参数值的最佳组合，并将其纳入ANN模型中，以进行股票选择和交易者识别。本文的目的和目标是在大脑，遗传学，系统发育学和人工神经网络的交织中做出财务决策，重点是开放新的基础，从而深入了解该土壤下面的基础岩石。
对 PC20 的思考：项目融合历史与前进之路
2020 年 9 月 23 日，陆军未来司令部司令约翰·M·默里将军在一次圆桌讨论中表示，除当前的作战行动外，融合项目 (PC) 1 是“陆军目前正在发生的最重要的事情”，陆军部长瑞安·D·麦卡锡和陆军参谋长詹姆斯·C·麦康维尔将军均表示同意。融合项目 (PC) 不仅改变了陆军获取新技术的方式，也改变了陆军本身。什么是 PC？它植根于减少作战决策周期所需时间的总体要求。PC 是陆军到 2028 年具备多域作战 (MDO) 能力和到 2035 年做好 MDO 准备的目标的核心。PC 代表着实现陆军作战方式变革的机会。同步所有领域所有 WfF 的协同效应的能力将使陆军能够实现 MDO 的融合原则。虽然 PC 显然侧重于技术，但如果不了解促成其成功的人员和组织，就无法完全实现这一点。PC 诞生于下一代战斗车辆跨职能团队 (NGCV CFT) 的头脑风暴会议，是一项持续的学习活动，汇集了整个陆军企业的新技术和发展中技术。每年都会举行实验活动，以汇聚整个陆军的最新技术开发工作，联合部队和盟军也参与其中，以便在复杂而苛刻的作战实验中更好地指导这些个人工作，类似于未来的作战环境。PC20 最终在亚利桑那州尤马试验场 (YPG) 进行了为期 6 周的技术实验。YPG 因其恶劣的条件而被特别选中，这为试验新技术提供了一个具有挑战性的环境。PC20 的最后一项活动是向陆军、联合部队和选定盟军伙伴的高级领导人展示在 YPG 进行的关键实验，这些高级领导人将于 2020 年 9 月 21 日和 23 日见证。
学生对高等教育虚拟现实的看法——......
数字设备用于学习和教育目的的运用越来越广泛。这在 1997 年至 2006 年期间尤为明显，当时联网计算机被广泛用于共享学习，而在 2007 年至 2016 年期间，所谓的在线数字学习变得普遍。在这两个时期，人们质疑利用虚拟学习环境和移动设备等新技术的潜力。尽管传统教育强调教师而不是学生，但这种方法已经显示出一些重大缺陷，并且与今天的标准不符 [1]。正如 Colin 和 O'Brien 所说 [2]，学生被要求进行自己的同行评审，自己进行实验，并尝试将他们的发现与已知知识联系起来，而不是被动地接受老师提供的东西。技术在这一趋势中发挥了重要作用，尤其是游戏化 [3-6]、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 娱乐和教育移动设备 [7、8]。最近，VR 技术已积极应用于各个实施领域的教育、教学和培训 [9]。尽管 VR 并不是什么新鲜事物，但过去十年中沉浸式技术在可视化和交互方面的发展使 VR 对科学家更具吸引力。最新的 VR 屏幕，如 HTC Vive 或 Oculus Rift，可让用户体验高度的沉浸感。“沉浸感”一词描述了用户参与虚拟环境的感觉，在此期间，他们对实时时间的感知常常变得不连贯。预计到 2022 年，头戴式显示器 (HMD) 市场规模将达到 250 亿美元，在 2019 年至 2025 年期间的年增长率为 39.52%。因此，现在是探索沉浸式 VR 的最佳时机，主要是因为 VR 技术的功能不断增强，而且价格越来越实惠 [9]。欧盟有 3300 所高等教育机构。与美国体系相比，欧洲体系要复杂得多，因为它主要在国家和地区层面组织，每个层面都有自己的法律要求、文化和历史框架以及不同的语言[10]。为了实现统一的
用他们自己的话说：外国军事思想科学......
由中国航空航天研究院在美国印刷 ISBN 9798711548140 如需更多副本，请直接咨询中国航空航天研究院院长，空军大学，55 Lemay Plaza，AL 36112 所有照片均根据知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可证获得许可，或根据《版权法》第 107 条的合理使用原则获得许可，用于非营利性教育和非商业用途。所有其他图形均由中国航天研究院创建或为其创建 电子邮件：Director@CASI-Research.ORG 网址：http://www.airuniversity.af.mil/CASI https://twitter.com/CASI_Research @CASI_Research https://www.facebook.com/CASI.Research.Org https://www.linkedin.com/company/11049011 免责声明 本学术研究论文中表达的观点均为作者观点，并不一定反映美国政府或国防部的官方政策或立场。根据空军指令 51-303、知识产权、专利、专利相关事项、商标和版权；本作品属于美国政府财产。有限的印刷和电子发行权 复制和印刷受 1976 年版权法和美国适用条约的约束。本文件及其所含商标受法律保护。本出版物仅供非商业用途使用。禁止未经授权在线发布本出版物。允许复制本文件用于个人、学术或政府用途，前提是未经修改且完整，但复制时请注明作者和中国航天研究所 (CASI)。复制或以其他形式重复使用其任何研究文件用于商业用途，必须获得中国航天研究所的许可。有关重印和链接许可的信息，请联系中国航天研究所。已获准公开发布，分发不受限制。