执行摘要从2023年9月5日到2023年11月1日,耶鲁大学气候变化通信和CVOTER计划对2178名印度成年人(18岁以上)进行了全国代表性调查。该研究旨在调查当前的公共气候变化意识,信念,态度,政策支持,行为以及自我报告的极端天气事件脆弱性。这项研究基于我们先前在2011年11月和12月进行的印度思维调查中的气候变化(n = 4,031),以及2021年10月至2022年1月(n = 4,619)。在适用的情况下,我们描述了印度公众意见的差异,因为我们在2021 - 2022年和2011年进行了以前的调查。在本报告的主要发现中:当地环境危害:脆弱性和弹性
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
在实施正念计划的学校内的经验表明,教师与正念的互动是对课堂学生成功的有力预测指标。此外,如果委托人和领导小组的参与和支持,学校的正念课程通常会更加成功。如果老师与学生一起参加该计划,则学生的参与可能会更大。教师还可能发现他们可以花时间进行个人练习,并看到与学生相似的好处。建模是向年轻人教授正念的重要组成部分,因此,教师与正念的互动是在课堂和整个学校社区中建模这种行为的重要组成部分。
质量指标1.3:玩耍和学习的孩子从各种游戏和学习机会中受益。孩子可以领导自己的游戏,并从一系列反映出他们的利益和好奇心的资源中进行选择。例如,讲故事,拼图,户外游戏厨房,水上玩耍,粉笔和马克制作。因此,孩子们在环境中定居,敬业和自信。儿童还可以通过获得海滩,公园和图书馆活动等体验来成为当地社区的一部分。有效地利用了儿童习惯的问题,有助于增强儿童的识字和算术学习经验。例如,讨论书籍中的图片,并谈论恐龙玩具的图案和大小。儿童机构还录制了讲故事的会议,以帮助支持新的孩子参加这项服务。其他最近的活动还为孩子们提供了解决问题和实验的机会,例如玩具越来越快,缓慢。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
婴儿必须学会在关节处刻画事件,以便最好地理解谁在对谁做什么,或者一个物体或代理是否已经达到了预期目标。最近的行为研究表明,婴儿并不把世界看作一部毫无意义的电影,而是看作一系列子事件,其中包括代理以不同的方式沿着从源到目标的路径移动。这项研究使用行为和电生理方法来调查婴儿(10-14 个月)对相对陌生的人类动作中的中断的注意力,这些动作不依赖目标物体来发出完成信号(例如奥运会花样滑冰)。记录了婴儿对起点、终点和动作内位置的停顿的视觉(研究 1,N = 48)和神经生理(研究 2,N = 21)反应。两种测量都揭示了相对于动作其他地方的停顿(即起点;动作内)对终点停顿的不同反应。眼动追踪数据表明,与在起点或动作内有停顿的事件相比,婴儿对在终点有停顿的事件的视觉注意力更高。反映早延迟窗口(< 200 毫秒)中的感知过程和长延迟窗口(700 − 1000 毫秒)中的记忆更新过程的 ERP 活动对花样滑冰动作结束时的中断表现出与其他位置不同的激活差异。相比之下,中延迟窗口(250 − 750 毫秒)显示出在不同条件下额叶区域的激活增强,这表明可能已招募电生理资源来编码不熟悉的动态人类动作中的中断。综合起来,结果暗示对终点的广泛敏感性是一种支持婴儿将连续和复杂的事件流雕刻成有意义的单元的倾向的机制。这些发现对语言发展具有潜在的影响,因为这些单元被映射到萌芽中的语言表征上。我们讨论了动作感知的经验和方法论贡献,并讨论了将行为技术与基于大脑的测量方法结合应用来研究婴儿发育的潜在优点和缺点。
亲爱的编辑,我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章,探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中,我们介绍了几种方法,从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术,我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是,在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展,并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出,需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法,甚至可能需要修改。例如,迄今为止,大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而,关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能,以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而,这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应,并将其(如果可能)与临床研究中报告的响应进行比较,我们可以获得定量数据和参数,以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似,我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则,我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年,我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络(尤其是突显网络和杏仁核网络)的参与之间存在因果关系 [6]。此外,我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而,由于不可能选择性地刺激人类的 LC,因此十多年来,这一假设一直只是一个假设。
“我们生活在一个时代,许多学生所需的比学校课程和环境所需要的更多。作为负责人,我一直在寻找帮助员工和学生使用工具来帮助他们发挥其全部潜力的方法。让学生提供诸如Edublox之类的服务,不仅为他们提供了改善学业成绩的工具,而且还为我们的教学人员提供了专业且信息良好的教育从业人员的访问权限,他们总是愿意提供最佳的建议和支持。使用久经考验和测试的教育计划,教师,从业人员和学生之间的这种战略关系是支持学术成功的宝贵方法。”
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