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人工智能与认知功能的增强
人工智能 (AI) 通过其先进的数据处理和决策能力，已经改变了许多行业，包括医疗保健、金融和交通运输。最近，人工智能增强认知功能的潜力引起了研究人员和从业人员的极大兴趣，而认知功能对于日常活动和整体生活质量至关重要。本文探讨了人工智能在认知增强中的作用，因为人们越来越担心衰老和神经系统疾病导致的认知能力下降。人工智能系统，尤其是使用机器学习和神经网络的系统，可以分析大量数据集以识别模式并准确预测结果。这些功能正被用于开发旨在维持和改善认知健康的工具和干预措施。人工智能驱动的认知训练计划、脑机接口 (BCI) 和虚拟现实 (VR) 环境是正在研究的技术之一，因为它们具有刺激神经可塑性和增强认知功能的潜力。然而，将人工智能融入认知增强领域也带来了挑战，包括数据隐私等道德问题、对人工智能的潜在过度依赖以及确保公平使用这些技术。还需要通过临床试验和长期研究进行严格验证，以确认基于人工智能的干预措施的安全性和有效性。本文讨论了当前人工智能在认知训练、康复和神经刺激方面的应用，探讨了其好处和挑战，并提出了未来的研究方向，以充分发挥人工智能在增强认知健康和福祉方面的潜力。
眼球运动与心理功能
* Sven Ingmar Andersson，瑞典隆德大学和圣拉尔斯医院 * Paola Avanzini，意大利帕维亚大学 * B. Diane Barnette，美国马里兰州阿伯丁试验场人体工程学实验室 B. Biehl，德意志联邦共和国曼海姆大学 Waiter F. Bischof，瑞士伯尔尼大学 * Didier Bouis，德意志联邦共和国卡尔斯鲁厄弗劳恩霍夫研究所 Henk J. Breimer、Kath.荷兰蒂尔堡应用科学学院 * Francis Breitenbach，美国马里兰州阿伯丁试验场人体工程学实验室 * Angelo Buizza，意大利帕维亚大学 * Carlo Cabiati，意大利帕维亚大学 Amos S. Cohen，瑞士苏黎世联邦理工学院 * Peter Coles，瑞士日内瓦大学 * Trevor Crawford，英国杜伦大学 Reinhard Daugs，德意志联邦共和国柏林自由大学 Patrick Davous，法国巴黎圣安妮医院中心 Ernst G. De Langen，德意志联邦共和国慕尼黑大学 * Robert W. Ditchburn，英国雷丁大学 * J. Fassl，德国柏林科学学院 * John M. Findlay，英国杜伦大学 Hans-Uell Fisch，瑞士伯尔尼大学 Hardi Fischer，瑞士苏黎世联邦理工学院 * Dennis F. Fisher，英国人体工程学实验室阿伯丁试验场，医学博士，英国阿尔赛，弗洛雷斯，莱顿大学和马克斯普朗克研究所，荷兰奈梅亨 Peter Fries，瑞典隆德大学 * Alistair G. Gale，英国诺丁汉皇后医疗中心 * Niels Galley，德国科隆大学 * Marina Groner，瑞士伯尔尼大学和巴塞尔大学 * Rudolf Groner，瑞士伯尔尼大学 Annelles Heinisch，维尔茨堡大学，德意志联邦共和国 * Dieter Heller，拜罗伊特大学，德意志联邦共和国 Friederich W. Hesse，莱茵威斯特法伦工业大学亚琛分校，德意志联邦共和国 Rene Hirsig，瑞士联邦理工学院，瑞士苏黎世
在功能上的应用是Crryptograph
摘要在分析理论中摘要函数的概念起着非常重要的作用，并且在许多工程和科学技术中都具有丰富的应用。在本文中，我们通过在代数结构（如环和字段）上使用函数来获得强大的加密技术，从而在密码学领域提出了一个新应用。使用两个键和次级键的功能开发了基于Hill Cipher的新的对称加密系统，以增强安全性。这是使用在功能上开发的密码学中的第一种算法，可确保系统的强大安全性，同时保持现有的山丘密码的简单性。使用两个键的概念在对称钥匙密码学中也很新颖。在加密技术中使用到功能的用法最终给出了算法的最高安全性，该算法已通过不同的示例进行了讨论。原始的Hill Cipher在当今的技术中已过时，并且是教学目的，但是这种新提出的算法可以安全地用于当今技术。还讨论了来自算法的不同类型攻击的漏洞和关键空间的基数。
微生物多样性和土壤功能
土壤是一个复杂而动态的生物系统，而且直到 2003 年，仍然很难确定土壤中微生物群落的组成。我们在确定微生物介导的反应方面也受到限制，因为目前用于确定整个代谢过程（如呼吸）或特定酶活性（如脲酶、蛋白酶和磷酸单酯酶活性）的总体速率的检测方法无法识别直接参与测量过程的微生物物种。微生物多样性与土壤功能之间的联系所带来的核心问题是了解遗传多样性与群落结构之间的关系以及群落结构与功能之间的关系。更好地了解微生物多样性与土壤功能之间的关系不仅需要使用更准确的检测方法对从土壤中提取的 DNA 和 RNA 进行分类和功能表征，还需要使用高分辨率技术来检测土壤基质中非活性和活性微生物细胞。土壤似乎具有功能冗余的特点；例如，微生物多样性与有机物分解之间不存在任何关系。一般来说，任何物种群的减少对土壤的整体过程影响不大，因为其他微生物可以承担其功能。确定土壤中微生物群落的组成对于更好地量化营养转化来说并不是必要的。基于库中系统的划分和连接这些库的通量的测量的整体方法是最有效的。通过熏蒸技术测定微生物 C、N、P 和 S 含量可以更好地量化土壤中的营养动态。然而，进一步的进展需要确定新的库，例如活性微生物生物量，也需要使用分子技术。最近，研究人员通过密度梯度离心分离了 13 C 和 12 C DNA，它们都是从用 13 C 源处理的土壤中提取的。这种技术应该允许我们通过将标记 DNA 和总 DNA 之间的比率乘以土壤中微生物生物量 C 含量来计算活性微生物 C 库。此外，13 C-DNA的分类学和功能表征使我们能够更准确地了解土壤中添加的C底物对微生物群落组成的变化的影响。
生态系统：概念、结构和功能
初级生产力是指生产者光合作用和化学合成活动储存辐射能的速率；它进一步分为总初级生产力 (GPP) 和净初级生产力 (NPP)。它以重量 (g/m2/yr) 或能量 (kcal/m2) 表示。次级生产力是指消费者层面的能量储存率。了解生态学对于现代工业化社会的管理至关重要，管理方式要与环境保护和改善环境相兼容。生态学的一个分支是应用生态学，它涉及预测技术和发展的影响并提出建议，以使这些活动对生态系统产生最小的不利影响，甚至产生积极影响。这是一种多学科方法。
地方规划的权力和职能...
简介 田纳西州的地方政府有着悠久的地方规划历史。通过 20 世纪 20 年代末和 30 年代初发起的计划，大多数州都在那个时期通过了地方规划立法。田纳西州首批规划委员会是：1921 年的孟菲斯、1922 年的诺克斯维尔和查塔努加、1925 年的纳什维尔和 1927 年的约翰逊城。第一个县级规划委员会是谢尔比县，由议会通过私人法案。该州的规划授权立法于 1935 年由议会通过，受到田纳西河谷委员会和田纳西河谷管理局的影响。《州和区域规划法》成立了田纳西州规划委员会。同年还通过了另外四项法案，确立了田纳西州的地方规划结构：《县级分区法》、《市政规划法》、《市政分区法》和《市政分区法》。在 40 年代和 50 年代，主要得益于田纳西州规划委员会（该机构已不复存在）和 TVA 的努力，田纳西州的地方规划得以持续发展。20 世纪 60 年代，联邦政府通过各种拨款和贷款计划进一步刺激了规划的发展。因此，如今大多数人口超过 1,000 人的城市以及许多人口不足 1,000 人的城市和许多县都设有地方规划委员会。
无约束函数的优化：一维...
其中上标 k 表示迭代次数，el 和 e2 是预先指定的容差或精度标准。如果 f (x) 有一个简单的闭式表达式，则分析方法可以得到精确解，即最优 x 的闭式表达式 x*。如果 f(x) 更复杂，例如，如果它需要几个步骤来计算，则必须使用数值方法。非线性优化软件现在非常普及，几乎总是使用数值方法。例如，Microsoft Excel 电子表格中的“求解器”可以解决线性和非线性优化问题，并且还有许多 FORTRAN 和 C 优化器可用。第 8.9 节讨论了通用优化软件。分析方法通常难以应用于具有多个变量的非线性目标函数。例如，假设要最小化非线性函数 Ax) = f (xl, x2, . . . , xn)。要使用的必要条件是
可学习函数的组合稀疏性
神经网络在各个领域都取得了令人瞩目的成功，这引出了一个问题：最佳人工智能系统和人类智能的有效性背后隐藏着哪些基本原则。这种观点认为，组合稀疏性，即组合函数具有“少数”组成函数的特性，每个函数仅依赖于一小部分输入，是成功学习架构背后的关键原则。令人惊讶的是，所有高效图灵可计算的函数都具有组合稀疏表示。此外，同样稀疏的深度网络可以利用这一一般特性来避免“维数灾难”。这个框架对机器学习在数学中可能发挥的作用提出了有趣的启示。