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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、
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、
说明性说明本命令根据 2000 年《水资源管理法》第 45(1) 条制定。本命令的目的是修改水资源共享计划
我，ROSE JACKSON MLC，水务部长，根据《2000 年水资源管理法》第 45(1) 条的规定，确信这样做符合公众利益，并在这种情况下，就《2022 年中央海岸非管制和冲积水源水资源共享计划》规定的事项和范围，作出以下命令以修改该计划。
使用深度学习方法的鱼年龄阅读对象 -
单个年龄的抽象确定是对鱼类种群进行准确评估的重要一步。在非热带环境中，鱼耳石（耳石）中环状生长模式的手动计数是标准方法。它依赖于视觉手段和个人判断，因此受到偏见和解释错误的影响。基于机器学习的自动模式识别的使用可能有助于克服此问题。在这里，我们采用了两种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。第一种方法利用蒙版R-CNN算法在主要的耳石读数轴上执行对象检测。第二种方法采用U-NET体系结构对耳石图像进行语义分割，以隔离感兴趣的区域。对于这两种方法，我们都应用了一个简单的后处理来计算返回的输出掩码上的环，这与年龄预测相对应。多个基准测试表明我们实施方法的有希望的性能，可与基于经典图像处理和传统CNN实现的最近发布的方法相媲美。此外，与现有方法相比，我们的算法表现出更高的鲁棒性，同时还具有推断缺失的年龄组并适应新域或数据源的能力。关键词：鱼年龄读数；自动化;深度学习；对象检测；分段
通过有条件介绍红外图像中多级对象检测的生成数据增强
红外图像中的多级对象检测对于军事和平民使用很重要。深度学习方法可以获得高精度，但需要大规模数据集。我们提出了一个生成数据增强框架文档，用于使用有限数据的红外多级对象检测。本文的贡献是四倍。首先，Doci-Gan被设计为有条件的图像介绍框架，得出配对的红外多级对象图像和注释。其次，为文本到图像转换器配制了将文本格式对象注释转换为边界框掩码映像，从而导致增强是掩盖图像 - 图像 - 绘制图像图像翻译。第三，产生了基于多形态侵蚀的损失，以减轻对本地背景和全球背景的涂料不一致的不一致性。最后，为了生成各种图像，人工多级对象注释在增强过程中与真实的对象注释集成在一起。实验结果表明，具有高质量红外多级对象图像的文档增强数据集，从而提高了对象检测基准的准确性。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
其碳足迹的结果及其还原目标
是全球领先的国际组织，用于静止和起泡的葡萄酒，烈酒，啤酒，橄榄油和醋。该小组建立在8个专业历史品牌的扎实声誉和经验上：Sparflex，Le Muselet Valentin，Enoplastic，Rivercap，Maverick，Maverick，Pe.di，Supercap和Corchomex。该集团在全球拥有1500名员工，在其15个生产地点运营：4个在法国，在意大利有1名员工，在葡萄牙有1名员工，西班牙2名，2名在美国，1名在澳大利亚，新西兰1名，在墨西哥有1个，在70多个国家 /地区拥有商业存在。
地球系统模型的系统客观评估
1 劳伦斯利弗莫尔国家实验室，美国加利福尼亚州利弗莫尔 2 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，美国马里兰州格林贝尔特 3 马里兰大学环境科学与工程中心，美国马里兰州学院公园市 4 加州大学戴维斯分校土地、空气与水资源系，美国加利福尼亚州戴维斯市 5 美国国家海洋和大气管理局太平洋海洋环境实验室，美国华盛顿州西雅图市 6 莫纳什大学地球大气与环境学院，澳大利亚维多利亚州克莱顿市 7 LOCEAN-IPSL、CNRS-IRD-MNHN-索邦大学，法国巴黎 8 雷丁大学国家大气科学 - 气候中心，英国雷丁市 9 劳伦斯伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利市 10 康奈尔大学地球与大气科学系，美国纽约州伊萨卡市 11 国家大气研究中心，美国科罗拉多州博尔德市 12 首尔国立大学地球与环境科学学院，韩国首尔市韩国 13 太平洋西北国家实验室，美国华盛顿州里奇兰 14 美国国家海洋和大气管理局地球物理流体动力学实验室，美国新泽西州普林斯顿 ⋆ 已退休
多对象检测的远程智能感知系统
方法：视觉技术的进步对多个对象检测和场景理解的领域有重大影响。这些任务是各种技术的组成部分，包括将场景集成到增强现实中，促进机器人导航，启用自主驾驶系统以及改善旅游信息中的应用程序。尽管在视觉解释方面取得了长足的进步，但许多挑战仍然存在，包括语义理解，遮挡，定向，标记数据的可用性不足，照明不均匀，包括阴影和照明，方向变化，对象大小以及背景变化。为了克服这些挑战，我们提出了一个创新的场景识别框架，事实证明这是非常有效的，并产生了非凡的结果。首先，我们在场景数据上使用内核卷积执行预处理。第二，我们使用UNET分割执行语义分割。然后，我们使用离散小波变换（DWT），SOBEL和LAPLACIAN以及文本（本地二进制模式分析）从这些分段数据中提取特征。要识别对象，我们使用了深度信念网络，然后找到对象对象关系。最后，Alexnet用于基于图像中识别的对象将相关标签分配给场景。
一种多主体闭环方法，用于自主发现氮还原的电催化剂
快速发现新型高性能电催化剂对于促进化学和材料行业的电化学革命至关重要。1,2然而，从大量可能的设计空间中识别最有希望的催化剂系统代表了一个重要的挑战。3，这种挑战会随着电催化剂设计的细微差别而加剧，扩展到新型材料类别，在这种新型材料类别中，确定最佳的活动趋势可能是高度不平凡的。不仅新近培养的催化剂需要具有最佳的催化活性，而且还需要满足其他几个绩效限制，以便在工业规模上相关。例如，（1）任何有前途的候选系统都必须在经济上可行（例如能够以相对较低的成本以相对较低的成本进行大规模合成），（2）候选系统必须在动态和操作上稳定，等等。因此，理想高性能催化剂的发现和设计需要平衡几个标准，不限于催化性能，
5月14日至2024年5月14日至15日，在NIH Bethesda Masur礼堂的混合动力车，免疫肿瘤转化网络（IOTN）Capstone的科学目标
Time (ET) Session 1: IOTN Data Sharing Resources and Immunoprevention 8:00 AM Registration and Networking 8:25 AM Welcome and Logistics, Lillian Kuo, NCI 8:30 AM Cancer Moonshot Opening Remarks, Dinah Singer, NCI 8:45 AM Keynote Speaker Introduction, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 8:50 AM Genomic, Host and Microenvironmental Determinants of Breast Cancer Initiation and Progression, Christina Curtis, Stanford University (Zoom) 9:15 AM IOTN Data Management and Resource Center, Alan Hutson, Roswell Park Comprehensive Cancer Center 9:35 AM Bioinformatics Validation of Immunogenic Neoantigen Targets in Transcriptomics, Translatomics, and Immunopeptidomics, David Largaespada, University of Minnesota 9:50 AM Intercepting the Evolution of Pro-tumoral Myeloid Cells During the Initiation of Oral Cancer, Hulya Taner, University of Michigan 10:05 AM Intercepting Progression from Pre-invasive to Invasive Lung Adenocarcinoma, Liron Yoffe, Weill Cornell Medicine (Zoom) 10:20 AM Metabolic Inhibition of BATF2 Dampens Type-I Interferon-mediated Immune Sensing of Cancer, Wang Gong, University of密歇根州上午10:35早上休息（您自己）