王子科菲·帕比(Taketoshi Mizutani),阿亚萨卡卡(Aya Ishizaka),ai川瓦纳(Ai Kawana-tachikawa),幸运的罗纳德·伦图内(Lucky Ronald Runtuwene),satoshi uematsu,seiya imoto,yasumasa kimura,kimura,kiyono kiyono kiyono kiyono kiyono kiyono kiyono kiyoy kiyoy kioyono kioyono, Koichi Kiyono,Koichi Kiyono,Koichi Kiyono,Koichi Kiyono,Koichi Kiyono,Koichi Kiyono,Koichi Kiyono。 Ishikawa,William Kwabena Ampofo和Tetsuro Matano div div>
Sparsh Mittal 博士与他的研究学者 Poonam Rajput 女士和 Subhrajit Nag 先生共同领导了这项研究。Sparsh 博士在这项研究的大部分时间里都在印度理工学院海得拉巴分校的 CSE 系工作,最近他加入了印度理工学院鲁尔基分校。这项研究的成果已被同行评审会议“2020 年国际智能物体与社会公益技术会议”接受,该会议于 2020 年在比利时举行。在谈到这项研究的重要性时,Sparsh Mittal 博士说:“手机已经深深渗透到人们的生活中。手机成瘾已成为许多家长、立法者以及教育机构和办公室当局的一大担忧。手动大规模检测手机是不可能的。因此,有必要为此开发自动化技术。我们相信我们的技术具有巨大的潜力。它可以通过防止过度或不合时宜地使用手机来帮助提高生产率。它可以帮助避免因驾驶时分心而发生的事故。此外,加油站、考场、大使馆、军事基地和法院等许多地方都禁止使用手机。我们的技术可用于查找手机是否在这些区域使用。最后,现在很多金融交易都是通过手机进行的,因此手机丢失可能会带来严重后果。通过追踪手机,我们的技术可以帮助检测手机丢失或被盗。”
摘要:本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明,数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分,表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出,并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明,学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现,学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此,学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词:人工智能;移动学习;谷歌应用;技术。引用方式:Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究,11 (1),121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
相反,我们将注意力集中在发达国家上,我们会看到另一个解释农村世界变化的进化。庇护农业资产是少数群体,农村地区的多样化越多,农业经济必须参与地区和农村经济,并留下其特殊性。他将不得不对非农业农村活动和一般家庭的经济感兴趣,这是我们对可持续农业发展而感到惊讶的主题。至少在欧洲,“政策”大声声称,没有多样化和扎实的农村生活 - 无农业,而没有农业,就无法维持农村面料。这些选择,即使它们反映出不仅仅是科学事实,也将农业经济学家推向了通常的边界。他们不热情和力量做到这一点,但主题是存在的。
在流行娱乐中(比如《科学怪人》或最近的《钢铁侠》),科学家经常被描绘成怪人,他们独自一人取得革命性的突破,这些突破立即(通常是负面影响)影响了他们周围的世界。这种刻板印象在很多方面都不准确。大多数人都同意,事实上,科学家并不比其他行业的人更古怪。但更重要的是,科学家很少单独工作,一个科学领域的突破也很少因为一个人的努力而实现。科学家们合作是有充分理由的,CVL 进行的研究很好地说明了这一点。这项研究不仅是劳动密集型的(任何一个人都很难独自进行一项现代衰老研究),而且它还是跨学科的,关键依赖于多个科学领域的专业知识。例如,了解大脑淀粉样蛋白如何影响心理功能(达拉斯终身大脑研究的一个重要方面)不仅需要 CVL 研究人员的心理学和神经科学技能,还需要放射化学专家的贡献
数据收集自 69 家大型雇主,并对其中 25 家进行了访谈,目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括:(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求,(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应,(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测,(4) 60% 的雇主考虑销售额,45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测,(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究,重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)
数据收集自 69 家大型雇主,并对其中 25 家进行了访谈,目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括:(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求,(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应,(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测,(4) 60% 的雇主考虑销售额,45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测,(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究,重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所,波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理,从巴甫洛夫的经典条件作用开始,到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用,最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物,尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能:描述 毫无疑问,行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据,尤其是行为主义者发现的学习规律,多年来吸引了人工智能领域的研究人员,许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念,因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法,将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准,即速度(即代理执行需要智力的特定任务的速度)和能力(即代理可以执行的任务的难度)。另一方面,我们可以找到另一种智能定义,即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程:1) 抽象,2) 学习,3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义,例如,它被定义为: