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机器学习：简介，基本概念：...
机器学习：简介，基本概念：学习系统的定义，机器学习抽象机器学习的目标和应用是人工智能的一个子场，它使机器无需明确的编程即可学习和模仿智能人类行为或行动。位于统计，人工智能和计算机科学的融合中，是指导机器下一步采取什么行动的艺术，以数据驱动的见解为基础。此过程需要开发算法和模型，这些算法和模型可以通过体验式学习来增强其性能。机器学习围绕从数据中提取知识，促进计算机以学习，预测或制定数据告知的决策。在这种情况下，数据涵盖了各种类型的类型和格式，取决于特定的问题和任务性质。这些包含结构化数据，文本，音频，地理空间数据，图像，时间序列数据，视频，图形，财务数据，人类行为数据等。机器学习算法可以根据其学习方法分为几种类型。监督学习涉及针对分类和回归等任务的标记数据进行培训模型。无监督的学习可与无标记的数据一起用于诸如群集和降低尺寸的任务。强化学习专注于培训代理人通过与环境互动，以奖励或处罚的形式收到反馈来做出决策。深度学习利用具有多层的神经网络来处理复杂的数据，在图像和语音等任务中出色
了解气候变化需要哪些科学概念
了解气候变化需要哪些科学概念？Lorna E. Jarrett A，George Takacs A，Brian Ferry B介绍作者：Lorna E. Jarrett（Lorna@una@uow.edu.au）一所工程物理学院定性分析，物理教育研究摘要摘要一大批国际研究表明，学校学生经常对气候变化科学有误解。为了更详细地调查学生对这个复杂主题的理解，正在为气候变化的基础的关键科学概念开发概念清单（CI）。本文报告了此过程的第一阶段：确定应包括哪些概念。进行了一项Delphi研究，咨询了18个学术知识的学者，研究人员和高中教师。也进行了文献综述，以确定哪些概念对于理解气候变化很重要。CI涵盖的最终概念清单是这些概念的综合。澳大利亚科学与数学教育会议会议录，墨尔本大学，2011年9月28日至9月30日，第89-94页，ISBN编号978-0-9871834-0-8。本研究的背景环境此处报道的研究是一项较大的研究的一部分，旨在调查高中生关于气候变化概念的想法及其在上下文中应用这些知识的能力。（2008），Gray等。它采用多种方法：概念清单（CI），概念映射和访谈。本文介绍了用于确定CI中包含哪些概念的方法以及所得的概念列表。此处报道的研究获得了沃隆港大学的批准。A large number of studies carried out over the past two decades have shown that school students' understanding of the science of climate change is limited and that misconceptions are common (Boyes & Stanisstreet, 2001; Fisher, 1998; Gowda, Fox, & Magelky, 1997; Hansen, 2010; Koulaidis & Christidou, 1999; Kurup, 2003; Plunkett & Skamp, 1994; Rye, Rubba, & Wiesenmayer，1997年，Schultz，Shepardson，Niyogi，Choi和Charusombat，2009年；提出的原因包括学生对潜在的科学概念的知识或在不同背景下学习的知识的问题（Koulaidis＆Christidou，1999;Österlind，2005年）;但是，这尚未直接测试。我们的研究旨在解决研究文献中的这一差距。概念清单（CIS）是旨在用一个主题诊断学生概念困难的多项选择评估工具（Libarkin，2008）。它们已在科学教育中广泛使用，以研究学生关于与更广泛主题有关的许多概念的想法，并且可以针对大型参与者群体进行管理。独顺式的一个目的是测试误解的普遍性，因为分散注意事件被编写以反映常见的误解。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。 （2005），Herman等。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。（2005），Herman等。（2005），Herman等。为此，作者建议使用Delphi研究。Delphi研究已由Danielson（2005），Goldman等人使用。（2010）和Streveler等。（2003）对于CI开发的这一阶段。Delphi方法Delphi方法的基本特征包括调查的多次迭代，具有控制反馈，参与者的匿名性，以及每次迭代之后，以统计响应摘要的形式向参与者提供反馈。参与者可以使用此反馈来修改他们的反应（Linstone＆Turoff，1975； Whitman，1990）。Clayton（1997）断言，这是一种“系统的，严格和有效的方法，旨在引起有效且有效的用户友好答案”（第374页）。
心理和catatonia的多义概念
1。 div>ICUBE -CNRS URR 7357，NURSUPHYSIology，FLTS，CLTS许多。 div>2。 div>法国斯特拉斯堡大学医院的Menininvasive Nonmododation Center。 div>3。 div>诊所饲料精神病和心理治疗，Charmicks Clinicum，敦促，Gestmany。 div>4。 div>plylet psy Psychrie，Scoteriate，Miller Emlale It Addictogoolo，法国实体医院Stracy。 div>5。 div>Sage -CNRS URR 7363，FLTS，法国斯特拉斯堡大学。 div>6。 div>生理病理学和Espreshood认知la slownocy-推断604，FLS，FLT，United div div div div div div div>7。 div>伯恩塞尔大学学院大学医院转化研究中心。 div>8。 div>精神病中心GGZ Central，Amersfoort，荷兰；荷兰Mahernlash Maastrier大学医学中心的心理健康科学学院学系。 div>9。 div>药学和生物群学院，皇家皇家学院，皇家学院，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain。 div>10。 div>PSYIATRY部门，Completejo Hospitioi，西班牙纳瓦拉。 div> Institoci InstitociresportionaCiónSanitariaNavarra（Idisna（Idisna），西班牙 精神卫生部门，西班牙潘普洛纳Salud Servicio Navarro；纳瓦拉卫生研究机构，伊迪斯纳，帕姆普洛纳，西班牙12。 div> ias Psychiatirs Yereis，Esuistiz，EarsityRodrions Action N226被确定了议会，Pais，Fort。 div> 13。 div> 帕德瓦大学神经科学系（DNS），意大利帕多瓦大学14。 div> 15。 div> 16。 div> 17。 div> 18。 div> 19。 div>PSYIATRY部门，Completejo Hospitioi，西班牙纳瓦拉。 div>Institoci InstitociresportionaCiónSanitariaNavarra（Idisna（Idisna），西班牙精神卫生部门，西班牙潘普洛纳Salud Servicio Navarro；纳瓦拉卫生研究机构，伊迪斯纳，帕姆普洛纳，西班牙12。 div>ias Psychiatirs Yereis，Esuistiz，EarsityRodrions Action N226被确定了议会，Pais，Fort。 div>13。 div>帕德瓦大学神经科学系（DNS），意大利帕多瓦大学14。 div>15。 div>16。 div>17。 div>18。 div>19。 div>比利时公寓的精神病学中心精神病学系。精神病学系，安特卫普精神病学研究所（CAPRI），医学与健康科学学院，比利时安特卫普大学，安特卫普大学。德国海德堡大学海德堡大学普通精神病学系的心理医学中心。德国海德堡大学医学院曼海姆医学院心理健康研究所的精神病学和心理治疗系，德国曼海姆。klinikfür精神病医生und Psychapie am klinikum bad hersfeld，德国。瑞士伯尔尼大学儿童和青少年精神病学和心理治疗医院。20。Prangins精神病医院（CHUV）的精神病学系，瑞士prangins路线，瑞士。21。德国海德堡海德堡大学神经放射学系。德国海德堡海德堡大学神经放射学系。
精神分裂症中功能活性5-HT1A受体的体内成像：概念和挑战
摘要5-羟色胺5-HT 1A受体引起了广泛的关注，作为治疗精神疾病的靶标。尽管该受体在新一代抗精神病药的作用的药理机制中很重要，但其表征仍然不完整。基于自显影术对脑组织的体外分子成像的研究，以及最近的体内PET成像，尚未产生明确的结果，特别是由于当前5-HT 1A放射性培训的局限性，由于缺乏特定的特异性和/或与所有5-HT 1A受体结合，无论其功能能力。功能活性G蛋白偶联受体的PET神经影像学的新概念使得通过启用新的研究范式来重新访问PET脑探索。对于5-HT 1A受体，现在可以使用具有高效能性激动剂特性的5-HT 1A受体放射性物体[18 f] -f13640，以特定可视化和量化功能活性受体，并将这些信息与受试者的病理学或药理学或药理学或药理学状态相关联。因此，我们提出成像协议，以遵循与情绪降低或认知过程有关的功能性5-HT 1A受体模式的变化。这可以改善对不同精神分裂症表型的歧视，并对对抗精神病药的治疗反应基础有更深入的了解。最后，除了靶向功能活跃的受体以洞悉5-HT 1A受体的作用外，该概念也可以扩展到对参与精神疾病的病理生理学或治疗的其他受体的研究。
循环经济和工业生态学概念如何交织在一起？文献计量和文本挖掘分析
尽管工业生态学 (IE) 在过去二十年中已经得到了彻底的理论化和分析（Cecchin 等人，2020 年），但围绕循环经济 (CE) 的研究仍处于萌芽阶段，并越来越受到企业、政策制定者和学术界的关注（Korhonen 等人，2018 年 a）。然而，这个 CE 概念并不完全是新的，它的基础是包括 IE 在内的多个研究流派。例如，根据艾伦·麦克阿瑟基金会 (EMF, 2015) 的说法，CE 范式基于七个“思想流派”，即：工业生态学、仿生学、自然资本主义、再生设计、从摇篮到摇篮、蓝色经济、绩效经济。对于法国环境与能源管理局 (ADEME, 2014) 来说，工业生态学也是建立循环经济的几大支柱之一，包括生态设计或产品即服务。
结构，形状，拓扑：分子化学中的纠缠概念
分子结构和分子形状的概念在化学文献中无处不在，在化学文献中，它们通常被视为同义词，在化学教学中不可避免地存在缺点。第三个概念，即分子拓扑，不太频繁，但它是分子研究领域（例如定量结构 - 活性关系）中的参考项。本文提出了对这三个概念的认识论分析，旨在阐明其关系的性质以及它们之间的重点和差异。首先，我们讨论了术语分子结构和分子形状的各种接受。然后，我们研究了这些概念历史上的一些关键里程碑，并从认识论的角度分析了结构，形状和拓扑之间的关系。我们指出了每个概念的区别特征，我们表明它们的语义开放性，在专业的背景下可能是富有成果的，在教学背景下变成了不一致和不准确的来源，这是由于教科书制作的这些术语的误导使用所促进的。最终，我们提出了一个拟合标准，以区分分子形状，分子结构和分子拓扑的概念域。
绿色经济及相关概念：概述
1 韩国绿色增长五年规划（更多信息请参阅http://www.unep.org/PDF/PressReleases/201004_unep_national_strategy.pdf） 2 中国“十二五”规划（2011-2015）（更多信息请参阅http://www.kpmg.com/cn/en/issuesandinsights/articlespublications/publicationseries/5-years-plan/pages/default.aspx）
基于量子信息的色彩感知概念重建
在本文中，我们解决了如何用新的数学严谨定义来替代几种色彩感知属性的直观定义的问题。我们的框架是最近开发的类似量子的色彩感知理论，它与经典的 CIE 模型及其颜色外观对应物相比，具有根本性的观点变化。我们展示了量子信息概念（例如效应、广义状态、后测量变换和相对熵）如何提供似乎完美适合模拟色彩感知属性（例如亮度、亮度、色彩度、色度、饱和度和色调）的工具。通过严格推导所谓的亮度恒常现象，可以说明这些新定义的有效性。
人工智能概念和术语
5.1 概述 ................................................................................................................................................................................................ 17 5.2 从强人工智能和弱人工智能到通用人工智能和狭义人工智能 ........................................................................................ 17 5.3 代理 ...................................................................................................................................................................................... 17 5.4 知识 ...................................................................................................................................................................................... 18 5.5 认知和认知计算 ............................................................................................................................................................. 19 5.6 语义计算 ............................................................................................................................................................................. 19 5.7 软计算 ............................................................................................................................................................................. 19 5.8 遗传算法 ............................................................................................................................................................................. 19 5.9 人工智能的符号和亚符号方法 ............................................................................................................................. 19 5.10 数据 ............................................................................................................................................................................................. 20 5.11 机器学习概念........................................................................................................................................................... 21
建议引用：Yigitcanlar, Tan 等人 (2020)：人工智能技术与相关城市规划和发展概念：澳大利亚如何看待和利用它们？，《开放创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 6 卷，第 4 期，第 1-21 页，https://doi.org/10.3390/joitmc6040187
1 昆士兰科技大学建筑环境学院，2 George Street，布里斯班 4000，昆士兰州，澳大利亚；ruth.kankanamge@hdr.qut.edu.au (N.K.); massimo.regona@hdr.qut.edu.au (M.R.); andres.ruizmaldonado@connect.qut.edu.au (A.R.M.); bridget.rowan@connect.qut.edu.au (B.R.); hanseung.ryu@connect.qut.edu.au (A.R.)2 昆士兰科技大学管理学院，2 George Street，布里斯班 4000，昆士兰州，澳大利亚； kevin.desouza@qut.edu.au 3 萨拉曼卡大学 Bisite 研究小组，37007 萨拉曼卡，西班牙；corchado@usal.es 4 航空研究所，物联网数字创新中心，37188 萨拉曼卡，西班牙 5 大阪工业大学工学院电子、信息与通信系，大阪 535-8585，日本 6 阿卜杜勒阿齐兹国王大学高性能计算中心，Al Ehtifalat St，吉达 21589，沙特阿拉伯；rmehmood@kau.edu.sa 7 香港树仁大学可持续房地产研究中心，10 Wai Tsui Cres，北角，香港，中国；ymli@hksyu.edu * 通信地址：tan.yigitcanlar@qut.edu.au；电话: + 61-7-3138-2418