在动态环境中运行的边缘设备迫切需要能够持续学习而不会发生灾难性遗忘。这些设备中严格的资源限制对实现这一目标构成了重大挑战,因为持续学习需要内存和计算开销。使用忆阻器设备的交叉开关架构通过内存计算提供能源效率,并有望解决此问题。然而,忆阻器在电导调制中通常表现出低精度和高可变性,这使得它们不适合需要精确调制权重大小以进行整合的持续学习解决方案。当前的方法无法直接解决这一挑战,并且依赖于辅助高精度内存,导致频繁的内存访问、高内存开销和能量耗散。在这项研究中,我们提出了概率元可塑性,它通过调节权重的更新概率而不是大小来整合权重。所提出的机制消除了对权重大小的高精度修改,从而消除了对辅助高精度内存的需求。我们通过将概率元可塑性集成到以低精度忆阻器权重在错误阈值上训练的脉冲网络中,证明了所提机制的有效性。持续学习基准的评估表明,与基于辅助内存的解决方案相比,概率元可塑性实现了与具有高精度权重的最先进的持续学习模型相当的性能,同时用于附加参数的内存消耗减少了约 67%,参数更新期间的能量消耗减少了约 60 倍。所提出的模型显示出使用低精度新兴设备进行节能持续学习的潜力。
在传染病控制领域,准确建模传播动态至关重要。由于人类流动和通勤模式是传染病传播的关键组成部分,我们引入了一种新颖的旅行时间感知种群模型。我们的模型旨在增强对疾病传播的估计。通过提供对干预效果的更可靠评估,可以最大限度地减少通过干预措施限制个人权利或人类流动行为。所提出的模型是对传统隔室模型的改进,它整合了旅行和通勤的显式传播,这是基于代理的模型中可用的因素,但在种群模型中经常被忽略。我们的方法采用了基于多边图 ODE (Graph-ODE) 的模型,该模型表示流动性和疾病传播之间错综复杂的相互作用。这种细粒度建模在评估密集连接的城市地区的动态或必须评估整个国家/地区的异构结构时尤为重要。给定的方法可以与任何类型的基于 ODE 的模型相结合。此外,我们提出了一种新颖的多层免疫力减弱模型,该模型整合了不同速度的免疫力减弱,以预防轻度和重度疾病。由于这对于晚期流行病或地方病情景特别有意义,我们考虑了德国 SARS-CoV-2 的晚期阶段。这项研究的结果表明,考虑已解决的流动性会显著影响疫情的模式。改进后的模型提供了一种精确的工具,用于预测疫情轨迹和评估与流动性相关的干预策略,使我们能够评估旅行导致的传播。从该模型得出的见解可以作为决策的基础,用于实施或暂停干预措施,例如公共交通工具上强制戴口罩。最终,我们的模型有助于保持流动性作为一种社会利益,同时减少可能由旅行活动推动的疾病活跃动态。
《国际教育与科学研究杂志》(IJRES)是一份同行评审的在线学术杂志。本文可用于研究、教学和个人学习目的。作者对其文章的内容负全部责任。该杂志拥有文章的版权。出版商不对因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失、诉讼、索赔、诉讼、要求、费用或损害承担责任。所有作者均需披露任何实际或潜在的利益冲突,包括与所提交作品相关的与其他个人或组织的任何财务、个人或其他关系。
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在传染病控制领域,传播动力学的准确建模是关键的。由于人类的流动性和通勤模式是传染病传播的关键组成部分,因此我们引入了一种新型的旅行时间意识到的种群模型。我们的模型旨在增强疾病传播的估计。通过提供有关干预措施有效性的更可靠的评估,可以最大程度地减少干预措施的个人权利或人类流动行为。所提出的模型是比传统隔间模型的进步,它集成了旅行和通勤上的显式传输,这是基于代理模型的一个因素,但通常被跨吞噬模型忽略了。我们的方法采用了基于多边的基于图的(图形)模型,该模型代表了迁移率和疾病扩散之间的复杂相互作用。在评估密密相连的城市地区的动态或必须评估整个国家的异质结构时,这种颗粒状建模尤其重要。给定方法可以与任何基于ODE的模型结合使用。此外,我们提出了一种新型的多层减弱免疫模型,该模型将不同的步伐减弱,以防止轻度和严重的疾病病程。由于这对于晚期流行病或流行情景特别有意义,因此我们考虑了德国SARS-COV-2的后期。这项工作的结果表明,解决已解决的移动性会显着影响爆发的模式。改进的模型提供了一种精致的工具,可以通过允许我们评估导致旅行的传输来预测爆发轨迹和评估与移动性有关的干预策略。从该模型中得出的见解可以作为决策或中止干预措施的决策的基础,例如公共交通的强制性面具。最终,我们的模型有助于将流动性作为社会善良,同时减少可能受旅行活动驱动的旺盛疾病动态。
OpenAI 推出了由生成式人工智能 (GenAI) 驱动的多模态大型语言模型 ChatGPT 4o,这引起了教育机构各阶层对其未来利弊的关注和争论。尽管如此,对学习者对 GenAI 在英语作为外语 (EFL) 学习中应用的看法的调查仍然明显不足。本研究采取探索性立场,旨在通过隐喻分析的应用探索中国 EFL 学习者对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。研究从中国四所重点大学的 281 名不同专业的 EFL 学生那里收集了数据,通过使用隐喻完成一个句子来了解他们对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。通过对隐喻结构(包括人类、工具/机器、大脑、资源、食物/饮料和药物隐喻)的定性分析,本研究揭示了对 GenAI 的一系列态度。虽然一些语言学习者认为 GenAI 具有支持性、帮助性和智能性,但其他人则担心过度依赖 GenAI 以及可能丧失批判性思维技能。研究结果强调了考虑学习者对 GenAI 在语言学习教学中的使用和应用的不同态度和信念的重要性。本文讨论了这些发现对未来将 GenAI 整合到语言教育中的影响,并提出了进一步研究和教学实践的建议。
抽象土壤代表一个复杂而动态的生态系统,拥有无数的微生物,它们在营养循环和有机物转化中共存并起着至关重要的作用。在这些微生物中,细菌和真菌是微生物群落的关键成员,在陆地环境中深刻影响了氮,硫和碳的命运。构成了土壤生态系统的复杂性和微生物群落策划的生物过程,因此需要深入研究其组成和代谢活动。下一代测序和“魔术”技术(例如宏基因组学和元蛋白质组学)的出现,彻底改变了我们对微生物生态学的理解和土壤微生物群落的功能动态。宏基因组学可以鉴定土壤中的微生物群落组成,而元蛋白质组学则阐明了这些社区所执行的当前生物学功能。但是,元蛋白质组学提出了技术和计算的几个挑战。诸如腐殖酸的存在和提取方法中的变化等因素会影响蛋白质产量,而没有高分辨率的质谱和全面的蛋白质数据库限制了蛋白质鉴定的深度。尽管存在这些局限性,MEDAPRO-TEMOMICS仍然是揭示土壤微生物群落的复杂生物学过程和功能的有效工具。在这篇综述中,我们深入研究了土壤研究中元蛋白质组学的方法和挑战,涵盖了诸如蛋白质提取,鉴定和生物信息学分析等方面。此外,我们探讨了元蛋白质组学在土壤生物修复中的应用,强调了其在应对环境挑战方面的潜力。
摘要:对象征性语言的研究成为20世纪许多认知文体主义者的利益,并且达到了最大的强度,特别是与认知和心理过程有关的隐喻研究。人们使用不同类型的设备来传达其信息,包括隐喻。认知文流是一种重要方法,用于展示文学文本的歧义至高无上。此外,它集中于阅读过程以阐明含义。爱的隐喻尚未从认知文体的角度进行充分研究,尤其是在济慈的诗歌中。因此,当前的研究尝试发现,约翰·济慈(John Keats)的诗歌中如何表现出爱的概念隐喻?也就是说,对爱的隐喻概念化是否受认知过程影响?约翰·济慈(John Keats)的诗歌中,爱的概念隐喻的功能和情感影响是什么?因此,本研究旨在探索济慈诗歌中爱情的不同概念隐喻。此外,它试图显示语言,认知,情感和风格之间的关系,以理解爱的隐喻概念。它还阐明了某些认知过程的影响以及在识别这些概念隐喻方面的影响。采用了一种定性的描述方法来分析不同的隐喻概念。总的来说,该研究发现语言,认知和情感之间的关系与理解不同类型的隐喻概念及其风格效应之间的关系。此外,本研究是一种认知文艺学,它基于两种理论(认知风格和情感文章)的多模型应用,这些理论被用作应用Lakoff and Johnson的理论(1980)的设备。还表明,隐喻不仅被用作语音数字,而且还可以通过某些认知过程来理解和解释的思想问题。它还揭示了认知和心理过程,例如思想,注意力,感知都在识别不同的隐喻方面具有重要作用。
人工智能背景下的意识本质:重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集(包括形而上学含义和考虑)来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识,评估 AI 表现出意识的潜力,研究对人类体验的形而上学含义,并探索伦理层面。研究结果表明,意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力,但高阶意识的存在仍然不确定,这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战,强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
数学课程很简单,其中没有数字:这个世界是有结构的;我们可以希望理解其中的一些,而不仅仅是对我们的感官呈现给我们的东西感到吃惊;我们的直觉在有正式外骨骼的情况下比没有外骨骼的情况下更强。数学的确定性是一回事,我们在日常生活中发现的更柔和的信念是另一回事,如果可以的话,我们应该跟踪两者之间的差异。1 人工智能 (AI) 对法律界的影响每年都在成倍增加。随着人工智能的发展,律师拥有更强大的工具来增强他们研究和分析法律以及起草合同和其他法律文件的能力。律师已经在使用由人工智能驱动的工具,并正在学习转变他们的方法以利用这些增强功能。为了继续适应不断变化的角色,律师应该了解人工智能、数学和法律推理之间的关系。