除了讨论预先传播的论文(在“论文讨论小组” A和B中)和四个主题演讲外,学校的参与者还将形成(2-3)跨学科小组(“小组工作”),以研究其选择的主题或领域(理想情况下是与参加学校的成年人的使命相关的对象)。他们将被要求考虑三个广泛的问题,同时着重于所选领域的特定转换。这样做,他们将被邀请反思想象的概念的作用,以及对他们不同学科的贡献的作用。
摘要:Facioscapulohumeral肌肉营养不良(FSHD)是一种令人衰弱的肌肉营养不良,具有变化,严重性和进展的变化。虽然仍然无法治愈这种疾病,但自从双鸡蛋ox 4(Dux4)基因的表观遗传压缩的潜在机制导致骨骼肌毒性以来,朝着FSHD疗法的进展加速了。这促进了新的疗法的快速发展,以靶向DUX4表达和下游失调,从而导致肌肉变性。这些发现和临床前翻译研究为等待临床试验评估的疗法开辟了新的途径。正如领域预期的FSHD试验一样,对于早期和II期和III期试验,需求已增长,对肌肉功能的更可靠和量化的结果度量的增长。促进纵向临床评估的高级工具将大大提高试验的潜力,以确定成功改善疾病进展或允许肌肉功能恢复的治疗剂。在这里,我们讨论了当前和新兴的FSHD结果指标以及研究人员可能在将此类措施应用于FSHD临床试验设计和实施中所面临的挑战。
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音,即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型(LLM)可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张,也是关于LLM驱动的聊天机器人(例如Chatgpt)的当前浪潮的。如果确认,由于广泛使用类似模型,该主张将在自然语言处理(NLP)社区中产生严重的影响。但是,在这里,我们认为这样的大语言模型无法意识到,尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何,我们认为这是一个合适的时机,可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助,我们还提出了语言建模的必要背景。
没有同事和朋友的支持,鼓励和关键反馈,这项工作是不可能的。我特别感谢Ilkka Arminen,Patrik Aspers,Arto Noro,Keijo Rahkonen,AinoSinnemäki,Petri Ylikoski和Alan Warde和Alan Warde,他们都读过和评论了 - 其中许多人在各个阶段都彻底详尽地是在写作的各个阶段。我也仍然感谢UskaliMäki,他给了我关于经济理论一些基本问题的宝贵建议。我发现了出版商的两位匿名审稿人的建议和批评评论,这些审核者在试图使我的论点更加连贯和令人信服时非常有用。我已经注意到他们所指出的文本中较小的亲戚和不一致之处。一如既往,我一个人对最终结果负责。
创新与技术部了解,民权和公民自由应该是任何技术部署的中心。该部门使用自动模糊技术作为底特律街景图计划的关键部分。我们不存储个人识别信息。我们使用自动模糊软件来删除任何个人身份识别信息并删除原始数据,以便任何底特律城市或外部实体无法访问它。该技术不是预定的,也不会用于人类观察。
1个心理科学学院,澳大利亚墨尔本莫纳什大学医学院,护理与健康科学学院; 2英国牛津大学医学院实验心理学系; 3墨尔本墨尔本大学心理科学学院,澳大利亚墨尔本; 4澳大利亚堪培拉大学卫生学院心理学学科; 5特纳大脑与心理健康研究所,澳大利亚墨尔本莫纳什大学医学院,护理与健康科学学院; 6日本苏亚国家信息与通信技术学院(NICT)信息与神经网络中心(Cinet); 7高级电信研究计算神经科学实验室,2-2-2 Hikaridai,Seika-Cho,Soraku-Gun,京都,日本,日本
发展心理学家具有长期以来的社会认知能力,是人类智力和发展的基础。这些能力使个人能够进入,学习和为周围的文化做出贡献。这推动了累积文化进化的过程,这是人类最杰出的成就的原因。AI对社会互动剂的研究主要涉及在多代理环境中文化的出现(通常在发育心理学上没有强大的基础)。我们认为,应通过心理学和研究社会认知能力来告知AI研究,并能够进入一种文化。我们从迈克尔·托马塞洛(Michael Tomasello)和杰罗姆·布鲁纳(Jerome Bruner)的工作中汲取灵感,他们研究了社会认知发展,并强调了文化环境对智力的影响。我们概述了比当前在AI中研究的概念更广泛的概念,该概念为人工社会智能研究提供了基础。这些概念包括社会认知(共同关注,观点吸引),沟通,社会学习,格式和SCA overing。为了促进该领域的研究,我们介绍了社交学校,该工具可为程序生成的环境提供可自定义的参数化套件。此工具简化了引入概念的实验。此外,这些环境既可以与多模式RL代理”,也可以将纯文本大语模型(LLM)作为交互式使用。通过一系列案例研究,我们证明了社交学院研究RL和LLM基础代理的多功能性。我们的动机是吸引AI社区围绕以发育心理学告知的社会智能,并提供一种用户友好的资源和工具,以朝着这一方向进行初步调查。请参阅项目网站以获取代码和其他资源:https://sites.google.com/view/socialai-school。
摘要Meethine(Vigna unguiculata ssp。sesquipedalis)是一种广泛消费的食物,那里的未成熟豆荚主要用于沙拉。但是,关于生豆荚营养质量的文献的信息很少,烹饪后没有关于营养含量的研究。这项工作旨在表征烹饪前后的未成熟基因型的未成熟豆荚,涉及百分位成分和总能量值(VET)。五只基因型,两个谱系和三个品种。根据AOAC方法论,确定了百分位成分(湿度,灰烬,蛋白质,蛋白质,脂质和碳水化合物)和兽医。通过Tukey检验比较基因型之间的平均值(P <0.05),在煮熟的原始处理中,学生t检验(p <0.05)。评估的豆类基因型的原始和煮熟的未成熟豆荚具有较高的水分含量,蛋白质,碳水化合物和兽医以及低灰分和脂质含量。烹饪会导致水分含量增加,脂质和总能量值以及灰分含量降低,而不会影响蛋白质和碳水化合物含量。关键字:芦笋豆,鞭子豆,营养品质,热加工。摘要院子长豆(Vignic unguiculata ssp。sesquipedalis)是巴西北部某些州的一种大量消耗的食物,其煮熟的未成熟豆荚主要用于沙拉中。Metro Bean菌株3943和3966在矿物质(灰色),蛋白质,碳水化合物和兽医方面具有更好的营养特征,烹饪后具有良好的营养保留率,构成了豆市场的绝佳选择,使其对北欧人口的消费量构成健康,并且可能包括在饮食或使用饮食中。但是,文献中几乎没有关于原始豆荚的营养质量和烹饪后没有研究内容的信息。这项研究旨在表征烹饪前后的院子长豆基因型的未成熟豆荚(TEV)的未成熟豆荚。五码长豆基因型,两条线和三个品种。根据AOAC方法, 水分,灰,蛋白质,蛋白质,脂质和肉食)和TEV被脱落。 平均基因型是由Tukey的测试(P <0.05)和Beteen治疗(原始与涂层)由Student t-Test(P <0.05)组成的。 评估的码豆基因型的原始和涂上的未成熟豆荚具有较高的水分,蛋白质,碳水化合物和总能量值以及灰分和脂质的低含量。 烹饪会导致水分含量,脂质和总能量值的增加,而灰分含量的减少,而不会影响蛋白质和碳水化合物的含量。水分,灰,蛋白质,蛋白质,脂质和肉食)和TEV被脱落。 平均基因型是由Tukey的测试(P <0.05)和Beteen治疗(原始与涂层)由Student t-Test(P <0.05)组成的。 评估的码豆基因型的原始和涂上的未成熟豆荚具有较高的水分,蛋白质,碳水化合物和总能量值以及灰分和脂质的低含量。 烹饪会导致水分含量,脂质和总能量值的增加,而灰分含量的减少,而不会影响蛋白质和碳水化合物的含量。水分,灰,蛋白质,蛋白质,脂质和肉食)和TEV被脱落。 平均基因型是由Tukey的测试(P <0.05)和Beteen治疗(原始与涂层)由Student t-Test(P <0.05)组成的。 评估的码豆基因型的原始和涂上的未成熟豆荚具有较高的水分,蛋白质,碳水化合物和总能量值以及灰分和脂质的低含量。 烹饪会导致水分含量,脂质和总能量值的增加,而灰分含量的减少,而不会影响蛋白质和碳水化合物的含量。水分,灰,蛋白质,蛋白质,脂质和肉食)和TEV被脱落。平均基因型是由Tukey的测试(P <0.05)和Beteen治疗(原始与涂层)由Student t-Test(P <0.05)组成的。评估的码豆基因型的原始和涂上的未成熟豆荚具有较高的水分,蛋白质,碳水化合物和总能量值以及灰分和脂质的低含量。烹饪会导致水分含量,脂质和总能量值的增加,而灰分含量的减少,而不会影响蛋白质和碳水化合物的含量。Yad Long Bean 3943和3966的生产线在矿物质(灰分),蛋白质,碳水化合物和总能量价值方面具有更好的营养特征,烹饪后,养分良好,构成了市场
课程描述了地球上生命的最新全球评估显示自然界普遍存在的人类驱动的衰落。生物多样性损失将接下来的十年中三个最可能的严重风险之一(2022年世界经济论坛)排名。了解多个量表和水平的人类互动中的动态对于设计和实施干预措施以增强生物多样性保护并确保可持续性至关重要。社会生态生产的景观和海景(SEPLS)定义为栖息地,陆地和海洋用途的动态镶嵌,在这里,和谐的人类社会相互作用维持生物多样性和人类福祉 - 体现了一种可持续的管理实践模型,可以帮助我们实现2050年生物多样性的视觉:对自然的危害。本课程旨在加深对SEPLS的理解,并探索塞普尔研究研究的各种方法。它将引入关键概念,理论,方法论,这些方法,对于理解和进行有关生产性景观和海景的研究,对Sepls的概念进行了研究。