•完全通过自然过程•主要是通过自然过程(但人类活动也会做出贡献)•同等地与自然过程和人类活动相同•主要是由人类活动(但自然过程也有贡献)•完全由人类活动造成人类活动•我不认为气候变化正在发生•不确定/不知道/不知道
资料来源:气候变化的感知和行动调查,第1波和第2波,2024年。多项选择。所有问题的问题。“不知道”和“不愿说”从责任和区域类型响应中排除。基础W1 = 868-886(乡村或小村庄= 255-260),基地W2 = 876-881(乡村或小村庄= 219-224)
图3。随着时间的推移,隐式感知得分的总体变化(顶部)。 阴影反映95%CI。 每个月(x轴),左y轴是平均温暖和能力,在[-1,1]范围内;正确的Y轴是按月按月拟人形态隐喻的百分比。 我们发现,随着时间的流逝,拟人化和温暖的隐喻在频率上的增加,而胜任的隐喻随着时间的流逝而减少。 具有统计学上显着的时间变化的主要隐喻(|𝑟|> 0。 3,𝑝<0。 05)(底部)。 每条线代表主要比喻的一个月患病率,该比喻是根据其拟人化的百分比(群集中拟人化的隐喻百分比)进行的。 我们发现拟人化的隐喻正在增加,而非拟人化隐喻随着时间的流逝而减少。 阴影反映了3个月的滚动平均值。随着时间的推移,隐式感知得分的总体变化(顶部)。阴影反映95%CI。每个月(x轴),左y轴是平均温暖和能力,在[-1,1]范围内;正确的Y轴是按月按月拟人形态隐喻的百分比。我们发现,随着时间的流逝,拟人化和温暖的隐喻在频率上的增加,而胜任的隐喻随着时间的流逝而减少。具有统计学上显着的时间变化的主要隐喻(|𝑟|> 0。3,𝑝<0。05)(底部)。每条线代表主要比喻的一个月患病率,该比喻是根据其拟人化的百分比(群集中拟人化的隐喻百分比)进行的。我们发现拟人化的隐喻正在增加,而非拟人化隐喻随着时间的流逝而减少。阴影反映了3个月的滚动平均值。
大型语言模型(LLM)接受了大量文本培训,以解释和生成类似人类的文本内容。他们正在成为实现自动企业愿景的重要工具,如今组织积极采用LLM来自动化其运营的许多方面。llms可能在未来的A-AVEN-AFMENT ADMENT业务流程管理系统(ABPMS)餐饮功能中发挥着重要作用。这样一个系统的功能是情况感知的解释性(SAX),它与生成因果关系且人性化解释的解释有关,这些解释考虑了发生的过程上下文。在本文中,我们介绍了为生成SAX解释而开发的SAX4BPM框架。SAX4BPM套件由一组服务和一个中央知识存储库组成。这些服务的功能是引起萨克斯解释的各种知识成分。这些成分之间的关键创新组件是因果关系执行视图。在这项工作中,我们将框架与LLM集成在一起,以利用其功能来合成各种输入成分,以改善SAX的解释。由于将LLM用于SAX,还伴随着一定程度的疑问,与其充分实现SAX的能力以及其幻觉的趋势以及缺乏固有的推理能力有关,我们对生成解释的感知质量进行方法论评估。为了实现这一目标,我们开发了指定的量表并进行了严格的用户研究。我们的发现表明,呈现给LLMS的输入有助于其性能的后卫,从而产生了萨克斯的解释,具有更好的忠诚度。对信任和好奇心的感知来调节这种改进。更重要的是,这种改进是以解释的可解释性为代价。
有关政策利率的决定将于 2 月 5 日起生效。执委会货币政策会议纪要将于 2 月 4 日发布。今天上午 11 点,瑞典央行行长 Erik Thedéen 和货币政策部负责人 Åsa Olli Segendorf 将出席新闻发布会。参加新闻发布会需要记者证或同等证件。需要提前注册,注册时间不得晚于 1 月 29 日 10 点,请向新闻官 Susanne Meyer(susanne.meyer@riksbank.se)注册。新闻发布会将在 riksbank.se 上直播。
本研究强调了通过与文化相关的方法来增强学生兴趣和参与STEM教育的有效策略。本研究均参与了定量和定性研究方法。进行了一项调查,并在线发送到完成研究的8至12年级的STEM学生。提出了面试问题并发送给了6名老师。使用描述性发现获取和分析定性数据,并通过社会科学(SPSS)软件的统计软件包获取并分析定量数据,以查找与文化相关的工程设计(CRED)与学生对科学,技术,技术,工程和数学(STEM)教室的看法和参与之间的关系。我们的发现揭示了学生对文化相关工程设计的看法与他们参与STEM学习活动之间的显着正相关。具体来说,认为具有文化相关的工程设计的学生积极地证明了STEM学习的较高水平。
摘要 在近体空间 (PPS) 中,与远离身体的物体相比,靠近身体的物体的视觉形状辨别速度更快。当感知深度基于 2D 图像提示时,PPS 中的视觉处理也会增强。从相对低级(检测、大小、方向)到高级视觉特征(面部处理),都观察到了这种优势。虽然多感官联想也显示出近端优势,但 PPS 是否影响视觉感知学习仍不清楚。在这里,我们研究了感知学习效果是否会根据视觉刺激与观察者的距离(近或远)而变化,这是通过利用庞佐错觉幻觉诱导的。参与者执行了视觉搜索任务,他们报告了干扰项中是否存在特定目标物体方向(例如,指向下方的三角形)。在近距离(近组)或远距离(远组)练习视觉搜索任务(每天 30 分钟,持续 5 天)之前和之后评估表现。结果表明,在近距离空间进行训练的参与者没有进步。相比之下,在远空间进行训练的参与者在远空间和近空间的视觉搜索任务中都表现出了进步。我们认为,远空间训练后的这种进步是由于在远空间中更多地部署了注意力,这可以使学习更有效,并可以跨空间推广。
在本文中,我们解决了如何用新的数学严谨定义来替代几种色彩感知属性的直观定义的问题。我们的框架是最近开发的类似量子的色彩感知理论,它与经典的 CIE 模型及其颜色外观对应物相比,具有根本性的观点变化。我们展示了量子信息概念(例如效应、广义状态、后测量变换和相对熵)如何提供似乎完美适合模拟色彩感知属性(例如亮度、亮度、色彩度、色度、饱和度和色调)的工具。通过严格推导所谓的亮度恒常现象,可以说明这些新定义的有效性。
2 Kahneman(2011):“现在您已经测量了线条,您 - 您的系统2,有意识的是您称为'我 - 有一个新的信念:您知道行是平等的[…],但您仍然将底线视为更长的底线。您选择相信测量值,但您不能阻止系统1做事;尽管您知道它们是平等的,但您不能决定将线路视为平等。要抵制幻觉[…],您必须学会不信任鳍时对线条的印象。要实施该规则,您必须能够识别虚幻的模式并回忆您对此的了解。如果您可以做到这一点,那么您将永远不会被穆勒 - 莱er幻觉所欺骗。,但是您仍然会认为一行比另一行更长。”
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