XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrelational
利用人工智能进行更相关的方法
政策研究所（IPS）成立于1988年，以提高人们对政策问题和善政的认识。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。 它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。 它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。 它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。 研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。今天，IPS是新加坡国立大学Lee Kuan公共政策学院（LKYSPP）中的思想坦克。它试图通过战略审议和研究来培养对批判性国家兴趣问题的思想，前瞻性思维和巨大的观点。它在分析中采用了多学科方法，并具有长期的观点。它研究了新加坡人的态度和愿望，这些态度和愿望会影响政策制定以及外交和国际事务的相关领域。研究所通过其会议和研讨会，封闭式讨论，出版物和对公众对政策的看法进行调查，与多元化的利益相关者与多元化的利益相关者互动。
疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明
ML集体的研究人员在旧金山和哥伦比亚大学进行了一项研究，旨在通过使用特定类型的脑启发的人工神经网络来理解关系学习的生物学基础。他们的作品发表在自然神经科学上，对大脑过程中的过程阐明了可能是人类和其他生物的关系学习的过程。
利用基金会的数据方法设计第四次工业革命中的网上银行关系营销战略模型 Aliasgha
摘要 本研究旨在采用基于数据的方法设计第四次工业革命下网上银行关系营销的战略模型。研究方法在目的上是应用发展性的，在性质上是探索性的。研究的统计人群包括来自银行业 11 位专家，抽样采用有目的和滚雪球式。基于数据的理论用于收集和分析数据。数据收集工具是半结构化访谈。数据分析和模型设计分为开放、中心和选择性编码三个阶段。研究结果表明，关系营销的新兴行为和新发展是关键的因果条件，而关系营销成分的发展、客户行为变化和第四次工业革命被确定为基本条件。本研究还表明，银行转型的必要性、外部干扰、关系管理和人力资本转型以及网上银行的障碍是干预因素。开放银行系统中的战术转型计划、使用客户数据制定银行战略、以建构主义视角看待机会主义和忠诚度被认为是有效策略。这种模式的后果包括银行系统和新银行的转型、新形式的投资、通过调整在线服务来增加收入以及管理与虚拟客户的关系。
青少年司法中有效关系工作的基于证据的模型和指南
本报告由 Eóin O'Meara Daly 博士、Jackie Dwane、Caitlin Lewis 和 Seán Redmond 教授友情制作，介绍了爱尔兰开展的一项为期三年的自上而下/自下而上的行动研究项目的结果，该项目研究了青少年司法从业人员与犯罪青少年之间建立有效关系的方式。关系实践是青少年司法工作的核心，该项目促成了关系模型（及其随附指南）的共同创建，可作为从业人员及其经理的反思资源。该模型包括：（i）创建安全的基础层；（ii）“信任、时间、支持和以年轻人为中心”的核心层；（iii）七组技能、属性和方法，可应用于各个方面——这些方法鼓励从业人员“全身心投入、以同理心沟通、建立联系和倡导、灵活变通、练习自我和反思、诚实和建设性挑战”，最后是“引导、激发希望和建立机构”。该模型并不试图解释所有可能发生的情况，认识到关系的本质是动态的和多样化的，但至关重要的是，它确实为青少年司法从业者在试图建立成功和有效的关系时提供了以证据为基础的路标和指针。
战争、关系和社会生态系统 - Pure
摘要 战争研究正在发生变化。以人为中心的方法正受到越来越多的挑战，现在有许多研究正在探索战争对环境的影响。尽管这种研究极其重要，但它可能会强化人类/自然二元论，因为它在认识论上将对环境造成的损害与对“我们”造成的损害区分开来。我们需要的是更综合的分析，研究战争影响人类与超人类世界之间的联系和关系的多种方式。此外，令人惊讶的是，环境社会学很少关注战争，因此这种分析在很大程度上仍然缺失。这篇跨学科文章旨在解决这些差距，从而为战争学术和环境社会学做出新的贡献，通过特别关注人与鸟的关系，突出战争的多层次关系动态——并询问战争对它们的影响。它还旨在为社会生态系统 (SES) 研究做出原创贡献。通过讨论战争（SES 研究中被忽视的现象）如何破坏和加强人与鸟类的关系（包括听觉方面），并将这些关系定义为构成 SES 的众多连接层之一，本文提供了一种探索这些系统内关联性的不同方式。
统计关系学习简介
lise Getoor和Ben Taskar撰写的统计关系学习简介，本书探讨了统计关系学习，该领域解决了不确定性并利用大规模系统中的组成结构。它建立在概率理论和统计基础上，结合了逻辑，数据库和编程语言中的工具，以表示复杂的结构。本书提供了当前形式主义，模型和算法的概述，以有效地推理结构化的系统和数据。关键主题包括图形模型，概率关系模型和基于逻辑的形式主义。在整个过程中提供了许多应用程序，本书强调了共同点并阐明了拟议方法之间的差异，同时还确定了重要的代表性和算法问题。美国搜索IX，第586页。 ：26厘米“索引”：可醒着的Indeks可用来包括参考书目参考文献，由Lise Getoor编辑，由Lise Getoor编辑和Ben Taskar撰写，由MIT Press处理，由MET Press Holdenting继承了无情和利用组成结构的构成结构，是为了实现和索取的larg-scalscalscal-calscaled System。统计相对学习基于Ideaz的构建，从概率的理论和Statstics构建，以解决不属性，同时从logik，dabases和programe languajes到recretertent结构性结合了工具。本教科书深入研究了马尔可夫逻辑和随机逻辑程序，探索了高级主题，例如具有未知对象和关系依赖性网络的概率模型，以及在关系域和信息提取中的强化学习。通过涵盖不同的方法，该书阐明了这些方法之间的相似性和区别，同时还指出了重要的代表性和算法挑战。
EEG心理计量学研究
摘要：背景：在压力的情况下，为了克服不愉快的情绪，个人试图通过情绪调节策略（例如认知能力重新评估，互认为和正念）来管理压力。方法：26个健康的成年人接受了Trier社会压力测试的修改版本（称为社会压力测试，SST），同时监测了电生理（EEG）活性。参与者在此之前还填写了自我报告调查表，包括五个方面的正念问卷调查表（FFMQ），对跨性别意识的多维评估（MAIA），对他人的情绪调节和自我（EROS）以及人际反应性指数（IRI）。在脑电图数据处理中考虑了三个脑部兴趣区域（ROI）：额叶，颞中心和甲状腺皮质。相关分析。结果：结果表明，互感意识，正念和高频EEG频段（Beta，Alpha，Gamma）之间的正面相关性在正面ROI上，表明认知过程增强和情绪调节。相反，情绪调节和同理心衡量与低频EEG乐队（Delta，Theta）的正相关，与改善的社会认知和自上而下的监管过程相关。结论：这些发现表明，压力反应的脑电图相关性与情绪调节机制有关，强调了身体状态意识在管理压力和情绪对整体健康和生活质量方面的重要性。
两阶段的灰色关系分析
世界的开始距离工业革命的时期不到四个世纪。在《行星历史》中，跨越400年是短暂的时刻。，在人类文明的背景下，工业革命的出现引起了一个重要的社会经济变形。这个时代是一个无与伦比的迅速进步时期，为人类带来了可观的好处。在2023年，在向行业4.0时代的过渡期间，大语言模型的出现为人类提供了最初窥视的结构转换，这将来是由未来的数字化过程引起的。数字经济是下一波行业4.0革命的核心表现。自建立新中国以来，中国已经学习了其他发达国家在工业发展方面的经验，并发展了中国现代化的道路[1]。术语，当我们站在历史上新时代的风口浪尖上，中国正在制定建立与文化价值相吻合的双流通策略。中国对这种转型的方法通过利用数字经济的潜力来植根于“数字中国”。在不到十年的时间里，数字经济已成为中国持续生产的重要催化剂[2]。因此，对中国传统部门与蓬勃发展的数字经济之间整合水平的评估具有重要的理论和实际意义。首先确定数字经济的明确定义很重要。2022年，第20届全国人民代表大会的报告强调：“我们将加速数字经济的发展，进一步将其与现实经济相结合，并建立国际竞争激烈的数字行业集群。”这表明，在不断发展的发展格局中，中国的经济可以通过将数字经济与现实经济融合在一起，从而实现定性和量化的进步。 为此，我们可以咨询美国和中国的定义，目前，这些定义就其数字经济体的总产出而言，在全球范围内拥有最高职位。 根据美国商务部[3]，数字经济包括“（1）计算机网络存在和运营所需的数字增强基础架构，（2）使用该系统（“电子商务”）进行的数字交易，以及（3）数字经济用户创建和访问的内容（“数字媒体”）。国家对数字经济的定义统计局涵盖了一系列经济活动，其中数据资源作为生产因素起着至关重要的作用[4]。 它强调了现代信息网络的重要性，并强调了信息和通信技术在推动效率提高和优化经济结构中的关键作用。 两国将数据资源视为生产的基本组成部分。 因此，本研究的重点是发展的经济方面，特别评估了工业经济发展与数字经济之间的融合水平。2022年，第20届全国人民代表大会的报告强调：“我们将加速数字经济的发展，进一步将其与现实经济相结合，并建立国际竞争激烈的数字行业集群。”这表明，在不断发展的发展格局中，中国的经济可以通过将数字经济与现实经济融合在一起，从而实现定性和量化的进步。为此，我们可以咨询美国和中国的定义，目前，这些定义就其数字经济体的总产出而言，在全球范围内拥有最高职位。根据美国商务部[3]，数字经济包括“（1）计算机网络存在和运营所需的数字增强基础架构，（2）使用该系统（“电子商务”）进行的数字交易，以及（3）数字经济用户创建和访问的内容（“数字媒体”）。国家对数字经济的定义统计局涵盖了一系列经济活动，其中数据资源作为生产因素起着至关重要的作用[4]。它强调了现代信息网络的重要性，并强调了信息和通信技术在推动效率提高和优化经济结构中的关键作用。两国将数据资源视为生产的基本组成部分。因此，本研究的重点是发展的经济方面，特别评估了工业经济发展与数字经济之间的融合水平。同时，值得注意的是，每个国家都表现出一个独特的焦点领域：美国对基础数字经济的技术基础引起了极大的关注；相比之下，中国在零售电子商务和数字支付应用程序的领域中扮演着领先的角色。数字经济与零售销售的融合已成为当代中国生活中的新规范，并表示即将到来的工业融合方向
有关依恋，创伤和关系方法的指导
我们希望这个工具包对所有儿童都有帮助，但可能对支持尤其要在情绪调节中挣扎的单个孩子的员工特别有用。情绪调节是通过早期依恋关系而发展的。当孩子很小的时候，他们依靠主要的照顾者来通过外部手段来调节他们的情绪，例如，通过满足他们的身体需求并在沮丧时冷静地安慰他们。通过这些最初的关系，孩子们了解到世界是安全的，成年人将满足他们的需求。他们开始遵守成年人确保安全的规则。随着婴儿成长为孩子，通过这些关键的关系，孩子们开始独立实施调节自己情绪的策略。他们感到镇定，可以集中注意力，并得知世界是一个可以探索和学习的安全，有时是有趣的地方。
引文 (APA) Marra, G.、Dumančić, S.、Manhaeve, R. 和 De Raedt, L. (2024)。从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。人工智能，328，文章 104062。https://doi.org/10.1016/j.artint.2023.104062
本综述探讨了两个不同人工智能领域中学习和推理的整合，即神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能（NeSy）研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能（StarAI）则侧重于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们关注的是（1）逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；（2）所用逻辑理论的语法；（3）系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；（4）学习范围，包括参数或结构学习；（5）符号和亚符号表示的存在；（6）系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度； （7）系统适用的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本综述为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。