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人类胚胎发育的计算建模
上下文本论文由I-Site（科学，创新，领土和经济，法国大学的卓越标签）（Nantes Excellence Traightoire）https://next-isite.fr/资助。特别是在上下文中促进工程科学与健康之间的互动。博士候选人将整合Laboratoire de Science duNumériquede Nantes（LS2N，https://www.ls2n.fr/）的组合团队，该团队将Nantes在计算机科学和网络学方面的研究专业知识融合在一起，以开发数字科学，包括其他学科和社交挑战的数字科学。LS2N Combi（组合和生物信息学）团队开发了算法和数学方法，用于研究生物学引起的问题。团队的主要研究主题专注于比较基因组学和系统生物学。博士合同将在法国工程学校（Grandeécoled'Ingnieur）内持有，Centrale Nantes（https://www.ec-nantes.fr/）。这将为博士学位候选人提供该机构内实际会议的可能性。本博士学位论文的开始日期已编程至2024年9月。
vitae，截至2025年2月7日-Toru seo
期刊评论者。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>d3; Jeste ST FI FFI C Enineering杂志；运输政策研究的评论 div>运输研究部分：政策和实践；运输研究B：方法论；运输研究C部分：新兴技术；运输研究部分E：物流和运输评论；运输;运输研究记录； TransportMetrica a; TransportMetrica b; IEEE智能运输系统的交易； IEEE智能运输系统杂志； IEEE车辆技术交易； IEEE关于系统，人和控制论的交易； IET智能运输系统；旅行行为和社会；运输信；运输计划和技术；国际可持续运输杂志； Physica A：统计力学及其应用；国际智能运输系统研究杂志；亚洲运输研究；关于电子，通信和计算机科学基础知识的IEICE交易；人工智能的工程应用；人工生活和机器人技术；水文研究信；传感器； plos One;熵;能量； methodsx;日本土木工程师学会杂志，Ser。
苏联关于人工智能的科学计划：如果机器不能“思考”，它能“控制”吗？
本文分析了苏联科学院人工智能研究项目从 20 世纪 70 年代到 80 年代的思想和制度发展。考虑到该项目借鉴的领域和思想，我将其目标和项目置于旨在合理化苏联治理的更大规模技术科学运动的背景之下，并揭示了共同的认识论和文化假设。通过追溯其起源，即 20 世纪 50 年代和 60 年代初将控制论引入苏联思想和政治生活时引发的争论，我展示了苏联的“思维机器”概念如何与辩证唯物主义和共产主义社会技术对治理和控制的想象相互作用。德米特里·波斯佩洛夫 (Dmitry Pospelov) 开发的“情境管理”项目有助于解释由此产生的人工智能概念，即旨在解决无法完全形式化的复杂任务的控制系统，因此需要新的建模方法来表示现实世界的情况。一方面，我们可以将这一特定的取向理解为一个与系统分析和经济控制论竞争以合理化苏联管理的研究项目；另一方面，我们可以将这一特定的取向理解为一个试图将自己与纯统计或数学方法区分开来以建模认知过程的领域。
建模、控制和诊断的创新方法...
航空发动机智能控制系统实验室是为了解决技术大学上述问题而成立的。该实验室最近刚刚迎来了成立 5 周年的第一个里程碑，旨在成为科希策技术大学框架内具有科学意义的一项举措，该大学今年将庆祝成立 60 周年。该实验室由三个部门联合成立：航空电子系、航空工程系和控制论与人工智能系。主要想法是在涡轮喷气发动机上设计、实施和测试现实世界条件下的渐进式建模、控制和诊断算法。我们选择涡轮轴发动机 TS-20/21 作为我们的目标，因为它已经逐步退役，并且仍在非飞行条件下的旧飞机上供应。该发动机已改装排气喷嘴，形成小型涡轮喷气发动机 MPM-20/21。这种小型发动机具有相似的热力学特性和正常尺寸的发动机，价格实惠，因此适合使用渐进算法进行实验室实验 [1, 10, 15, 20]。
心理的现代理论
心理的非物质理论进一步发展了所建议的假设[11-16]与一个非常重要的概念有关，很长一段时间以来，该概念被心理学家，生理学家和精神科医生忽略了，并未被包括在其理论和假设中。当代学术科学将信息理解为非物质因素。让我提醒您，控制论的创始人N. Wiener强调信息既不重要，也不是能源，信息是信息[17]。后来，这个概念在学术科学中被普遍接受。只有信息载体（生物，纸，电子等）是物质。应该承认N. Wiener给出的定义不是最好的。说信息是属于理想类别的结构要精确得多（我们将稍后再返回此术语）。尽管信息是非物质的，但它却获得（但最初没有！）某些定性和定量特征。它可以是中性的，充满情感的，威胁性的，真实的，虚假的等，但是所有这些特征仅在其感知主题的存在下才获得。在不同的主题中，相同的信息会引起完全不同的心理反应（让我们记住2001年9月11日，在美国哀悼和Livia的欢乐人群）。
人工智能技术领域的跨学科结构分析系统
在相对较短的技术发展时间内，信息技术已转化为人工智能技术。已经开发出能够自我学习、独立寻找问题解决方案和决策的计算机程序。软件开发伴随着通过跨学科认知科学集群进行的科学研究。该集群集成了数理逻辑、认知心理学、认知语言学、神经哲学、神经生理学、神经生物学、人类学、意识哲学、人工智能理论、认知管理、认知经济学、神经营销、技术平台的互联网物流、建模方法。控制论保留了该研究集群的关键位置，专注于管理任务。强大的人工智能是在计算机进化程序的基础上开发的。在进化遗传和神经方法的基础上形成了发展方向。该论点认为，人类思维和大脑具有类似于计算机数据结构的心理表征和类似于计算算法的计算程序。由于人脑与计算机在计算形式的处理内容上完全相同，因此人工智能发展的重点是模拟认知过程。
2012 年奥地利科学分支分类
101 数学 1010 数学 101001 代数 101002 分析 101003 应用几何 101031 近似理论 101004 生物数学 101005 计算机代数 101006 微分几何 101027 动态系统 101007 金融数学 101032 泛函分析 101008 复分析 101009 几何 101010 数学史 101011 图论 101012 组合学 101013 数理逻辑 101028数学建模 101029 数理统计 101014 数值数学 101015 运筹学 101016 最优化 101017 博弈论 101018 统计学 101019 随机数学 101020 技术数学 101021 理论控制论 101022 拓扑学 101023 精算数学 101024 概率论 101025 数论 101026 时间序列分析 101030 可靠性理论
Anthro 3379G-001：我们自己工程 - 机器人的人类学
人类一直间接地直接生物黑客，几千年来。我们全都是，唐娜·哈拉威（Donna Harraway）写道：“机器和有机体的理论和制造的杂种嵌合体：简而言之，我们都是机器人”。本课程考虑了整个人类进化，考古记录和今天的人类“自我工程”的证据。在整个课程中，我们将纳入对人类解剖学，生理学，遗传学以及有意识的人类自我修复的历史，道德和社会背景的文化影响的广泛比较观点。课程首先考虑控制论和机器人，以及人类自我理解和自我工程的进化和考古证据。然后，我们考虑了历史观点，例如社会达尔文主义和优生学，以警告对科学和生物学过程的理解如何被误用，以误解为“自我指导的进化”的思想。在此框架内，我们考虑到20世纪的科学变化，其中包括“信息的上升”，以及对机器人反乌托邦的预测与技术优势的预测之间的对比。在课程的下半年，我们考虑了当代人类自我修饰中的当代问题，包括生物医学和化学生物黑客的兴起，遗传修饰和合成生物学，替代器官和身体部位，神经黑客攻击以及“机器人的思想”，人工智能，人工智能，敏捷性和永生性相互作用，以及人类与未来的互动，例如技术，例如技术。
脑电刺激和持续行为状态跟踪在行走人类中的应用
1 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所神经病学系生物电子神经生理学和工程实验室。2 捷克布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系。3 捷克布拉格捷克技术大学捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克共和国布拉格。4 捷克布拉格捷克技术大学生物医学工程学院，捷克共和国克拉德诺。5 捷克布尔诺圣安妮大学医院国际临床研究中心。6 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所医学院和梅奥诊所医学科学家培训计划。7 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所生物医学科学研究生院生物医学工程和生理学研究生课程。8 捷克科学院科学仪器研究所，布尔诺，捷克共和国。9 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所生理学和生物医学工程系。 10 英国牛津大学生物医学工程系。11 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经外科系。12 明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部及重症监护医学科。+ 共同第一作者 * 通讯作者 电子邮件：Kremen.vaclav@mayo.edu、worrell.gregory@mayo.edu
神经网络增强 - nca - 未来公共前沿 - ...
摘要 神经网络增强 (NCA) 是一个开创性的跨学科领域，它整合了神经科学、控制论和生物技术，以增强人类的认知和身体能力。这项技术具有变革公共卫生的潜力，可以推动认知增强、疾病管理和人机交互的发展。脑机接口 (BCI) 的早期研究表明，使用神经信号控制外部设备是可行的，为更复杂的应用（如高级假肢和认知训练）奠定了基础。控制论植入物的后续发展通过提供超越自然极限的增强能力，显著改善了感觉和运动障碍患者的生活质量。人工智能 (AI) 与神经接口的结合进一步推动了该领域的发展，实现了个性化的认知训练和自适应疗法。尽管取得了这些进展，但必须解决 NCA 的伦理和社会影响，例如隐私问题、知情同意和公平使用。未来的研究应侧重于改进神经接口、整合人工智能进行个性化干预、制定全面的道德准则、开展长期影响的纵向研究以及制定确保所有人都能获得该技术的策略。通过应对这些挑战，NCA 有可能彻底改变公共卫生，并开创人类增强和福祉的新时代。