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用于预测 UMLS 语义组分配的两种互补 AI 方法：启发式推理和深度学习
材料和方法：我们使用了来自 2020AA–2022AB UMLS Metathesaurus 连续版本的训练测试数据集。我们的启发式“瀑布”方法采用了 7 种不同的 SG 预测方法。不符合方法的原子被传递给下一种方法。DL 方法为原子名称生成 BioWordVec 和 SapBERT 嵌入，为源词汇表名称生成 BioWordVec 嵌入，为原子源层次结构中倒数第二节点的原子名称生成 BioWordVec 嵌入。我们将 4 个嵌入的连接输入到完全连接的多层神经网络中，该网络的输出层有 15 个节点（每个 SG 一个）。对于这两种方法，我们都开发了方法来估计它们预测的原子 SG 正确的概率。基于这些估计，我们开发了 2 种混合 SG 预测方法，结合了启发式方法和 DL 方法的优势。
访问安排和合理调整（AARA）
根据2005年教育的残疾标准（DSE），学校还负责确保根据需要提供调整，以使残疾学生能够与没有残疾的学生相同的访问和参与评估。访问安排和合理的调整（AARA）由与学生和/或父母/护理人员协商确定。AARA可将残疾或医疗状况影响其阅读，回应或参与与其他学生相同评估的能力的学生最小化。aara在评估学生的疾病或不幸构成障碍时也很合适。
计算感知、理解和推理：一种基于物理信息的世界建模的人工智能方法
（参见[ 3 ] 及其参考文献）。认知不仅仅在于观察世界，还在于积极创造我们对周围现实的感知。我们对现实的感觉受到我们的信念和意图的影响，同时也受到我们对世界的知识和理解的限制 [ 4 ] [ 5 ]。感知和理解环境物理的能力被称为物理场景理解。因此，通过计算机模拟，该学科旨在为机器提供物理理解的基本能力 [ 6 ]：（1）对环境的解释，（2）物理预测，以及（3）学习新观察到的现象。第一项任务（当然是通过计算机视觉“理解”机器所看到的内容）通常被称为机器感知，这是人类认知的主要支柱之一 [ 3 ] [ 7 ]。为此，人工智能必须能够在运行时构建模型，或者至少能够更新现有模型，如上文第四点所述，基于其对周围环境的探索所得数据。第二点与预测有关：预测未来会是什么样子，“推理”。人们对为此开发学习模拟器的兴趣日益浓厚 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。因此，计算机模拟可能是开发能够在任何未知和复杂的现实世界场景中运行的下一代智能自主系统的方式 [ 11 ] [ 12 ]。在这种情况下，如果不使用某种有利于做出决策、增长个人知识和充分选择要记住的内容的知识旁路，一个人就不可能应对他们所消费的所有信息[13]。这个问题也适用于人工智能。过多的信息会导致大数据的诅咒，信息处理变得具有挑战性和压倒性。如果没有偏见捷径，学习将深受数据质量问题的制约，解释可能不切实际[14]。在这项工作中，我们将揭示人类感知及其与人工智能的近似，人工智能旨在复制人类认知。我们将分析基于物理的机器学习如何更有效地理解
学校学生：学科：明尼苏达州法律2023 ch。 55，艺术。 2，第36条和艺术。 12，§4不限制
第三，与之相关的是，即使没有立法机关的明确迹象，法定建筑的常规规范也支持相同的结果。第121A.582条特别控制着对暴力威胁的回应，因此控制了有关可接受惩罚的更一般法规。参见Minn。Stat。§645.26，subd。1（指出当两项法定规定之间存在冲突时，具体规定“应占上风，应解释为一般规定的例外”）； Accord Connexus Energy诉收入专员，868 N.W. 2d 234，242（Minn。2015）。此外，立法机关打算从明尼苏达州法规第121A.582条规定的合理武力中排除易于克制和压缩约束技术，这清楚地说了。请参阅Re E.M.B.，987 N.W. 2d 597，601（Minn。Ct。App。2023）（重申法院不能在立法机关故意或无意中省略的法规中添加言语或含义）。
人工智能心智理论：成人和儿童如何推理“心理状态”
对话式人工智能设备越来越多地出现在我们的生活中，甚至被孩子们用来提问、玩耍和学习。这些实体不仅模糊了对象和代理之间的界限——它们是响应语音和参与对话的说话者（对象）（代理），而且其运作方式也与人类不同。在这里，我们使用经典错误信念任务的变体来探索成人和儿童对对话式人工智能与人类代理的心理状态归因。虽然成年人明白，两个对话式人工智能设备与两个人类代理不同，可能共享相同的“信念”（实验 1），但 3 至 8 岁的儿童将两个对话式人工智能设备视为人类代理（实验 2）；到 5 岁时，他们期望这两个设备保持不同的信念，而不是共享相同的信念，这暗示了发展变化。我们的结果表明，儿童最初依靠他们对代理的理解来理解对话式人工智能。关键词：心智理论；人工智能；错误信念
milpersman 1910-104 因到期而分离......
参考 (a) BUPERSINST 1610.10F 1. 退伍权。指挥官。2. 政策。服役期满或履行完服务义务后，成员可退伍。在下列情况下，成员现役义务服务 (EAOS) 到期前 30 天内退伍是被允许的：a. 成员在美国本土 (OCONUS) 以外服役，或 b. 成员是州、领地或属地 OCONUS 的居民，并在其居住州、领地或属地之外服役。3. 退伍特征 a. 光荣退伍，除非根据士兵绩效评估系统 (参考 (a)) 批准为将军。如果在当前服役期间，成员的期末评估平均分为 2.49 或以下，则成员有资格被评为将军（在光荣条件下）。 （该平均值是通过对当前服役期间所有评估的个人特质平均值进行平均来确定的。）b. 如果服役人员在当前服役的最后一年被一般或特别军事法庭定罪，并且没有获得
是否感到困惑：解码大脑活动并认识到使用EEG
抽象目标。混乱是学习过程中的主要认知情绪，影响了学生的参与度以及他们是否感到沮丧或无聊。但是，关于学习混乱的研究仍处于早期阶段，并且有必要更好地了解如何识别它以及哪些脑电图（EEG）信号表明其发生。目前的工作调查了使用脑电图进行推理学习期间的混乱，旨在通过将教育心理学，神经科学和计算机科学结合的多学科方法来填补这一空白。方法。首先，我们设计了一个实验，以积极，准确地引起推理中的混乱。第二，我们提出了一种主观和客观的关节标签技术来解决标签噪声问题。第三，为了确认可以将混乱的状态与非共同状态区分开，我们比较和分析了五个典型频段中混淆和未连接状态的平均频带能力。最后，我们提出了一个用于混乱分析的EEG数据库，以及传统（天真贝叶斯，支持矢量机，随机森林和人工神经网络）和端到端（长期短期记忆，残留网络和EEGNET）机器学习方法的基准结果。主要结果。发现的发现：1。在混乱和未融合条件之间，三角洲，theta，alpha，beta和较低伽玛的功率有显着差异； 2。更高的注意力和认知负荷；和3。意义。具有时间域特征的随机森林算法在二元分类中，具有高精度/F1得分（对于受试者的方法为88.06％/0.88，对于受试者的方法为84.43％/0.84）。这项研究促进了我们对混乱的理解，并提供了在学习过程中识别和分析的实用见解。它在学习过程中扩展了有关困惑和非共同状态之间差异的现有理论，并为认知感染模型做出了贡献。该研究使研究人员，教育者和从业人员能够监测混乱，开发自适应系统和测试识别方法。
发展人侧额叶沟的形态及其与推理性能的关系
7 lwoH人类前额叶前沟的形态的发展及其与推理性能的关系$ eeuhyldwhg wlwoh wlwoh sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcal sulcortex $ xwkruv dqg dqg dqg diiloldwlrqv（wkdq +：wkdq +：wkdq +：looeudqg（plololr） Department of Psychology, 2 Helen Wills Neuroscience Institute, University of California Berkeley, Berkeley, CA, 94720 USA 3 Department of Psychology, 4 Center for Mind and Brain, University of California Davis, Davis, CA, 95616 USA *shared senior authorship Corresponding authors: 6LOYLD $ %XQJH VEXQJH#EHUNHOH\HGX DQG .HYLQ 6 :HLQHU NZHLQHU#EHUNHOH\HGX Keywords: QHXURDQDWRP\ QHXURGHYHORSPHQW QHXURLPDJLQJ PRUSKRPHWU\ ODWHUDO SUHIURQWDO FRUWH[UHDVRQLQJ Number of figures: Number of tables: Number of extended data figures/tables: Number of单词：$ evwudfw，qwurgxfwlrq'lvfxvvvlrq利益冲突：7kh dxwkruv ghfoduh qr qr frpshwlqj ilqdqdqfldo lqdqfldo lqwhuhvwwvwwv
FMRI的创造性数学推理研究：不同级别的认知能力的行为和大脑效应
背景：许多数学推理的学习方法鼓励模仿程序（算法推理，AR），而不是更具建设性的推理过程（创造性的数学推理，CMR）。最近的研究表明，与AR相比，使用CMR学习会导致在随后的测试中提高性能和差异性大脑活动。在这里，我们考虑了个体差异在认知能力中与CMR影响有关的作用。方法：我们采用了受试者内干预（n = 72，M = 18.0），然后在一个星期后进行大脑成像会（fMRI）。一系列认知测试在干预之前。参与者根据其认知评分（低，中级和高）分为三个认知能力群。结果：与AR相比，在先前使用CMR实践的数学任务上，我们观察到了更好的性能，并且在数学认知的关键区域中的大脑活动较高，例如左角回和左下/中额回。CMR效应没有与认知能力相互作用，尽管对性能的影响是由中间和高认知能力组驱动的。结论：在学习数学推理时鼓励学生参与建设性过程，这赋予了对脑激活的持久学习影响，而与认知能力无关。但是，缺乏对低认知能力组的CMR影响，表明未来的研究应集中于个性化的学习干预措施，从而为与CMR进行艰苦的斗争提供了更多的机会。