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位置身份：生成AI的观点
城市有集体身份吗？生成人工智能（AI）模型的最新进步已使创建从大量数据中学到的现实表示形式。在这项研究中，我们测试了生成AI作为文本和视觉信息的潜在，以捕获通过过滤的描述和图像评估的城市的位置的位置。我们向两个生成AI模型Chatgpt和Dall·e2询问了64个全球城市的地点身份的问题。此外，鉴于伦理上的担忧表达了生成AI的可信度，我们研究了结果是否与真正的城市环境一致。尤其是，我们通过Wikipedia数据和从Google搜索的图像和图像进行了测量，并分别在案例中进行了比较，以确定每个城市生成的输出的独特性。我们的结果表明，生成模型有可能捕获使其可区分的城市的显着特征。这项研究是探索生成AI在模拟特定含义方面的建筑环境中的第一次尝试。它通过使用生成的AI来促进研究机会并讨论未来研究的潜在局限性，从而为城市设计和地理文献做出了贡献。
MCB/PMB C134 弹簧
MCB/PMB C134 旨在深入探究生物学中一个核心而复杂的主题。染色体生物学融合了遗传学、分子生物学、生物化学、生物物理学和细胞生物学的各个方面。虽然本课程没有特定的先决条件，但强烈建议您先修一些遗传学、细胞生物学和/或分子生物学课程（例如 MCB 100、102、140 和/或 104）。我们假设您已经了解分子生物学的“中心法则”；即遗传信息编码在 DNA 中，大多数基因都包含调控元件和蛋白质编码序列，这些序列会转录成 mRNA，进而被翻译成蛋白质。此外，对细胞组织和区室化以及 DNA 复制、转录和修复的基本了解也很重要，尽管我们将在课程中介绍更多细节。我们鼓励您充分利用在线资源（谷歌搜索、维基百科、iBiology 等）来帮助填补您的知识空白，就像每天工作的科学家所做的那样！
国际创意战略
封面插图：照片注明来源（从左到右、从上到下）：Daniel Chong Kah Fui 在 Flickr 上。AKP Images/Keith Bacongco 在 Flickr 上。International IDEA/Malin Huusman。Daniel Chong Kah Fui 在 Flickr 上。Stefan de Vries 在 Flickr 上。Markus Spiske 在 Unsplash 上。欧洲议会在 Flickr 上。联合国照片/Eskinder Debebe。International IDEA。欧洲人民党集团在 Flickr 上。英联邦在 Flickr 上。Максим Шикунец 在 Wikipedia 上。StunningArt 在 Shutterstock 上。地方和区域当局大会在 Flickr 上。International IDEA。Clay Banks 在 Unsplash 上。International IDEA。联合国照片/P 在 Flickr 上。Visual Rebellion。Globovisión 在 Flickr 上。世界银行照片集在 Flickr 上。Globovisión 在 Flickr 上。印度驻瑞典大使馆供图。International IDEA/Enrique Giménez。GovernmentZA/GCIS 在 Flickr 上。Patricio Hurtado 在 Pixabay 上。地方和区域当局大会在 Flickr 上。英联邦在 Flickr 上。Hind Mekki 在 Flickr 上。Tom Barrett 在 Unsplash 上。联合国照片/Devra Berkowitz 在 Flickr 上。英联邦在 Flickr 上。Callum Shaw 在 Unsplash 上。Africa Deluxe Tours 在 Flickr 上。Markus Spiske 在 Unsplash 上。Enough Project 在 Flickr 上。Adaptor-Plug 在 Flickr 上。世界银行照片集在 Flickr 上。欧洲议会在 Flickr 上。Tetsuo Shimizu 在 Flickr 上。
平衡 K12 公立学校 AI 大型语言模型的利益与风险
根据 Google Trends 的数据，“ChatGPT”在过去 12 个月的“上升查询”指标中排名第二。这种关注度的飙升支持了这样一种观点，即 ChatGPT 和其他人工智能 (AI) 语言模型是革命性的技术，将颠覆我们日常生活的许多方面，包括学生的学习方式和教师的教学方式。根据你问的对象，这种颠覆可能被视为一种承诺、一种威胁或介于两者之间的某种东西。事实上，人们对人工智能的关注度不断提高，催生了大量关于教育系统应该（或不应该）如何适应它们的意见，以及来自 K12 学校部门和其他机构的明确政策声明。虽然人工智能确实可能彻底改变教育格局，但它也可以被视为一系列变革性技术进步中的最新成员。在整个 21 世纪，许多硬件设备（如手机、笔记本电脑和平板电脑）和软件应用程序（包括 Zoom、维基百科和谷歌）已经显著改变了教学、学习和学校运营。
请引用原文：Zhu, H., Tiwari, P., Ghoneim, A., & Hossain, MS (2022). 一种用于 AIoT 领域问答的协作式 AI 支持预训练语言模型。IEEE 工业信息学学报，18 (5)，3387-3396。https://doi.org/10.1109/TII.2021.3097183
摘要 — 人工智能物联网 (AIoT) 领域的大规模知识迫切需要有效的模型来理解人类语言并自动回答问题。预训练语言模型 (PLM) 在某些问答 (QA) 数据集上取得了最佳性能，但很少有模型能够回答有关 AIoT 领域知识的问题。目前，AIoT 领域缺乏足够的 QA 数据集和大规模预训练语料库。我们提出了 RoBERTa AIoT 来解决缺乏高质量大规模标记的 AIoT QA 数据集的问题。我们构建了一个 AIoT 语料库来进一步预训练 RoBERTa 和 BERT。RoBERTa AIoT 和 BERT AIoT 利用由面向 AIoT 的维基百科网页组成的大型语料库进行无监督预训练，以学习更多特定领域的上下文并提高 AIoT QA 任务的性能。为了微调和评估模型，我们基于社区问答网站构建了 3 个 AIoT 问答数据集。我们在这些数据集上评估了我们的方法，实验结果证明了我们的方法有显著的改进。
或 101
• 一台可以上网并安装 Adobe Acrobat Reader（免费）的电脑 • 免费的 PDF 教科书《神经科学基础》和《开放神经科学计划》 • iClicker 学生应用程序（免费）和便携式设备（手机、平板电脑或笔记本电脑） • 一个三孔活页夹（我们要用老式的！） 关于材料：自猫视频以来，神经科学是互联网上最热门的话题！YouTube、维基百科和其他地方有大量有用的资源，我鼓励您查找、使用和分享这些资源。例如，此处是免费神经科学教科书的 PDF 版本。本网站涵盖了许多我们更深入讨论的相同主题（包括视频和自测），本网站是学习和复习神经解剖学的好方法。此处还有一个很棒的 3D 大脑模型。我敢打赌你能找到更多！你就是资源：我们将有一个 Canvas 讨论板，我希望你能充分利用它来分享你发现的对课堂有帮助的有用资源。与同学提问和回答问题将有助于你学习。发明和分享有趣的助记符也是如此。
缩写列表 ABKLEX - Alex 家族，Weingarten（巴登）
100GE 100 GBit/s 以太网 16CIF 16 倍通用中间格式（图片格式） 16QAM 16 状态正交幅度调制 1GFC 1 千兆波特光纤通道（2、4、8、10、20GFC） 1GL 第一代语言（Maschinencode） 1TBS 单真括号样式（C） 1TR6（ISDN-Protokoll D-Kanal，国家） 247 24/7：每天 24 小时，每周 7 天 2D 二维 2FA 双因子认证 2GL 第二代语言（汇编程序） 2L8 太晚（俚语） 2MS 结构单极 2 Mbit/s 3D 三维 3GIO 第三代 I/O（总线、接口） 3GL 第三代语言（C/C++、Fortran、Cobol） 3GPP 第三代合作伙伴计划 3LH 第三级层次结构 3PCC 第三方呼叫控制 3R 重定时、重塑、重新放大 3RR 三重还原规则（维基百科） 3T 3 刻度（CD/DVD） 4CIF 4 次通用中间格式（图片格式） 4GL 第四代语言（SQL、Labview、ABAP） 4LH 第四级层次结构 4MV 4 运动矢量 4U For You 5G 第五代（移动电话）
脑肿瘤信息流行病学：全球在线健康...
健康信息学的趋势是通过搜索词“大数据”来处理互联网使用情况，大数据越来越多地被用于近似疾病流行病学、医疗保健研究、公共知识和患者健康寻求行为的实时统计数据 (1、2)。医疗保健和医学领域的大数据分析是指处理来自数千份患者记录的信息以推断可能的相关性以及使用数据挖掘技术开发预测模型 (3)。从更大范围来看，“大数据”包含以互联网等开放获取格式发布的可用信息，这些信息加起来可能多达数百万个数据点。这导致了一门名为信息流行病学 (4) 的新兴研究学科的诞生。这个术语是信息和流行病学的组合，艾森巴赫将其定义为“研究电子媒体（特别是互联网）或人群中信息分布和决定因素的科学，最终目的是为公共卫生和公共政策提供信息”(5)。根据 2019 年的一篇评论文章，Google Trends 是使用从互联网中提取的数据解决健康问题和主题的最常用工具之一 ( 2 )。Google Trends 是 Google Inc. 的一项免费公共在线功能，可分析用户的搜索查询并生成用户特定术语搜索量的地理空间和时间模式 ( 1 , 2 )。Google Trends 存在某些高估和低估的缺陷，因此需要从 Wikipedia 等免费在线百科全书服务中补充大数据 ( 4 , 6 )。互联网在塑造公众意识和神经系统医疗保健服务方面的影响开始发生范式转变 ( 7 )。关于癫痫 (8-12)、中风 (13)、多发性硬化症 (14,15)、脊髓灰质炎 (16)、脑膜炎 (17)、阿尔茨海默病 (18)、运动障碍 (19)，甚至远程康复 (20) 和远程神经病学 (21) 的信息人口学研究表明，实际发病率与患病率之间并没有实质性的联系，但初步趋势反映了越来越多的人使用互联网在线寻找有关这些神经系统疾病的健康信息。根据 2019 年的最新数据，尽管脑和脊髓肿瘤的全球发病率相对其他神经系统疾病要低，但因地区和经济状况而异，东部和中低收入国家的发病率较低 (22)。然而，根据 2020 年全球互联网使用情况的统计数据，亚洲和非洲的份额最大，分别为 55.1% 和 17.2%，其中东亚的互联网用户数量最多，为 11 亿（23、24）。此外，“癌症”是与健康相关的三大互联网搜索之一，也是患者了解其疾病的最常见信息来源（25、26）。综合起来，大数据分析在评估脑肿瘤统计数据方面理论上很有用，部分由于脑肿瘤的流行病学程度相对较低而导致的数据收集空白可以通过评估在线数据来解决。因此，我们的研究使用 Google Trends 和维基百科文章浏览量评估和解释了与脑肿瘤相关的术语的互联网搜索查询。
使用 BERT 预测生理信号
人类大脑如何处理语言一直是认知神经科学和心理语言学研究的中心课题。研究这个课题的典型方法是学习一个模型来预测受试者在做语言任务时的大脑活动。我们给受试者提供一些刺激——单词、短语、句子等，同时收集他们的生理数据——EEG、MEG、fMRI。这个计算模型背后的理论是语言表征的神经基础与广泛的语言语料库中神经表征的分布特性有关。学习这类预测模型的局限性在于大多数机器学习模型都需要大量数据。然而，在实践中很难获得足够的生理数据。在本研究中，我们利用预训练语言模型——BERT（一种近期广泛使用的预训练语言模型）的优势来缓解数据不足的限制。近年来，预训练语言模型极大地促进了NLP研究的各个方面。得益于预训练模型，几乎所有的NLP下游任务都达到了SOTA性能。语言模型学习预测单词序列的概率。预训练语言模型是使用大型语料库（例如Wikipedia）进行训练，从而编码广泛而一般的语言属性。然后可以通过少量特定于任务的数据集对预训练语言模型进行微调，将其用于下游NLP任务。结果表明，使用BERT和微调后的BERT可以预测EEG和一些凝视特征。这项研究证实了NLP预训练语言模型与人类之间的联系。它也为相关研究打开了一扇窗户。
关于共享经济的评论：推进新观点
尽管“共享经济”是用于描述这些活动的最流行的术语，但某些定义问题仍然存在。一个普遍的论点认为，该术语是描述新经济模式的错误（Belk 2010），因为资产不仅是在不同的利益相关者之间共享的，而且还被交换为金钱。许多共享经济业务模式假设，Sumers主要参与需求方（即其他人提供的我们提供的资产），以省钱或在供应方面（即为其他人提供资产可用于使用的资产），以增加其收入（Bardhi和Eckhardt 2012）。相关的是，共享经济业务模型的拟议可持续性益处（例如更有效地使用空闲能力）受到批评，例如在研究中谨慎对待潜在的反弹效应（Curtis and Lehner 2019; Plewnia and Guenther 2018）。其他概念性辩论围绕共享经济的要旨：正在分享反对资本主义的声明，尤其是当对等交流时，或者它几乎是新自由主义的邪恶爆发（Hawlitschek等人。2016）？这些争论是由与共享经济相关的消费过程引发的，该过程包括各种参与者和大量资产之间的多样化交换过程，包括公寓（例如Airbnb），自行车（例如Airbnb），自行车（例如）（例如，ofo），汽车（例如，drivenow，drivenow，drivenow，drivenow，drivenow，zipcar），zipcar（e.g。无形的人工（例如，任务绘制）或数据（例如Wikipedia，Spotify，Netflix）。也可以通过不同的活动（例如重用或转售）来交换它们。2017; Perren and Kozinets 2018; Wirtz等。2019）。因此，研究提出了分享经济业务模型的不同类别的需求（Beno-It et al。