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对...的历史回顾和哲学审视
即使在神话时代，人类也渴望创造智能机器。古埃及人为自己设计了一条“捷径”，即建造雕像，牧师可以隐藏雕像，同时向民众提供明智的指导。这种“骗局”在人工智能的整个发展过程中一直在发生。人工智能的概念起源于哲学、逻辑和数学，现在已成为现实。公元前四世纪，亚里士多德开创了数据抽象。他的形式逻辑为有效的科学推理提供了一个框架，并为进一步的研究奠定了基础。物质和形式之间的差异仍然是当今计算机科学的基本原则之一。数据抽象是将概念与其实际表示或程序（形式）从封装方法的外壳中分离出来。17 世纪的哲学家 G. Leibniz 对现代代数、算法和符号逻辑产生了重大影响。他认为符号可以用来表达人们的思维方式。莱布尼茨的工作影响了 19 世纪的数学家 G. Boole。在他的书中，[1] 描述了一种符号推理的基本方法，并声称用纯符号处理具有任意项的逻辑命题，以做出合理的逻辑推理。要表现出智能，计算机必须能够推理；这就是布尔代数的作用所在。计算机科学家 A. 图灵 [2] 在 20 世纪的一本哲学杂志上发表了一篇论文。这篇论文的发表被认为是人工智能的“启航”。它描述了著名的图灵测试，并推测了在计算机中编程智能的可能性 [3]。达特茅斯会议的组织者 J. 麦卡锡在 1956 年提出了人工智能的具体概念，将给予的科学
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
2024自然疗法日出评论 - 公众评论
反对我写信，反对拟议在华盛顿州自然疗法的范围扩展。该提案包括允许自然疗法医生开处方定期的麻醉药品以及作为初级保健医师的认证陈述。所审查的提案将授予自然疗法规定的权限，以进行时间表II-V，而无需规定任何其他教育和培训。附表II药物之所以被归类，是因为滥用，心理依赖或身体依赖的潜力很高，以及与其他药物和条件不利相互作用的潜力。虽然附表II药物是滥用滥用的潜力最高的药物，但在错误处方和/或滥用时，所有计划的药物都可能危险，这就是为什么它们首先被安排的原因。能够安全规定受控物质没有什么快捷方式。全面的医学教育和培训必须不仅能够理解给定的药物和病情，而且还可以了解该药物如何与患者可能服用的其他药物相互作用或可能患有其他疾病。该提案还将在《自然疗法法》中修改当前的“次要办公室程序”条款，包括“初级保健服务”和“无轻伤的程序事件”，而无需提供背景或特定性。该提案还大大扩大了自然疗法进行“注射”的津贴。这些对自然疗法的次要办公程序的更新将为任何数量的解释打开大门，而无需确保获得必要的教育和培训。
违反人类成年人大脑的生理和心理预期
摘要 当看到一个固体物体似乎穿过另一个固体物体，或者看到一个人在有捷径可走的情况下绕远路到达目的地时，人类成年人会将这些事件归类为令人惊讶的事件。在违背预期 (VOE) 实验中对这些事件进行测试时，婴儿对相同结果的观察时间比对类似但预期的结果的观察时间更长。成年人的这些判断以及婴儿对这些事件的持续关注背后的认知过程是什么？作为测试这个问题的一种方法，我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 扫描人类成年人（共 N = 49，22 名女性，平均年龄 26 岁）的大脑，同时他们观看最初设计用于测试婴儿生理和心理预期的刺激物。我们研究了 VOE 效应潜在过程的非互斥候选者，包括领域通用过程，如视觉预测误差和好奇心，以及领域特定过程，如针对不同生理和心理预期（物体是固体；主体行为理性）的预测误差。早期的视觉区域无法区分来自任一领域的预期事件和意外事件。相比之下，涉及目标导向注意的多个需求区域对这两个领域的意外事件反应更强烈，这为领域通用的目标导向注意作为 VOE 机制提供了证据。左上缘回 (LSMG) 在物理预测期间参与并优先对物理领域的意外事件做出反应，这为领域特定的物理预测误差提供了证据。因此，在成人大脑中，违反生理和心理预期涉及领域特定和领域通用的计算，尽管并非纯粹的视觉计算。
电池 pogil 答案
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新冠疫情时期的疫苗接种规定
摘要 过去十年，围绕疫苗强制接种的争论愈演愈烈，一些国家引入或延长了强制儿童接种疫苗的期限。在最近的一项研究中，Attwell 和 Hannah 探讨了功能和政治压力如何加剧某些国家的公共卫生威胁，促使政府提高其儿童疫苗接种制度的强制性。在这篇评论中，我们反思了这种模式是否适用于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 案例，以及这场大流行如何重新洗牌了疫苗强制接种的局面。我们指出了 COVID-19 免疫政策的独特之处，因为我们以实施大规模免疫计划的国家为例，同时依靠数字 COVID-19 证书作为间接强制形式来增加疫苗接种。我们最后承认，不同形式的强制接种疫苗可能是在紧急情况下保护人口健康的捷径，但强调最终的公共卫生目标是促进自愿、知情和负责任地遵守预防行为。关键词：疫苗覆盖率、强制免疫、COVID-19 大流行、风险认知、公共卫生版权：© 2023 作者；由克尔曼医科大学出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。引文：Odone A、Dallagiacoma G、Vigezzi GP。COVID-19 时代的疫苗强制令：范式转变还是公共卫生机遇？评论“强制趋同：功能和政治压力是全球儿童疫苗强制令的驱动因素。” Int J Health Policy Manag。2023；12：7616。doi：10.34172/ijhpm.2022.7616
混合教学实践的见解和创新
摘要：在快速发展的英语写作教育领域，ChatGPT 和 Claude 2.0 等人工智能写作工具的整合标志着教学实践的重大转变。2023 年秋季进行的一项混合方法研究涵盖三个部分，包括一门英语写作 I 课程和两门英语写作 II 课程，提供了深刻的启示。该研究包括 28 名学生受访者，通过调查、写作文物分析和优等生开发的最佳实践指南深入研究了人工智能工具的影响。最初，研究发现学生对人工智能在写作中的使用存在明显的焦虑和不信任。然而，随着学生越来越多地将这些工具融入到他们的写作过程中，这种担忧逐渐消退，表明从怀疑转向实际应用。对写作文物的分析，尤其是早期草稿，揭示了人工智能工具使用的不同模式，区分了有效使用这些工具的学生和试图简化写作过程的学生。虽然最终论文没有明确指出人工智能的使用，但展示了人工智能在迭代和递归任务中的细微整合，例如在段落级别完善论点和发展想法。这表明写作教学的趋势是混合模式，其中传统方法与新兴技术的战略性使用相辅相成。该研究强调了修订教学策略的重要性，即将传统写作技巧与有效和合乎道德的人工智能工具使用指导相结合。它强调了人工智能工具在支持写作过程方面的潜力，同时也警告不要过度依赖。这项研究的结果为教育工作者和机构提供了宝贵的见解，旨在开发一种平衡有效的混合写作教学模式，满足当代英语写作课堂的需求，同时保持学术诚信。
混合教学实践中的见解和创新
摘要：在英语组成教育的快速发展的景观中，诸如Chatgpt和Claude 2.0之类的AI写作工具的整合标志着教学实践的重大转变。一项在2023年秋季进行的混合方法研究，包括一个英语组成I和两个英语组成II课程，提供了深刻的启示。这项研究包括28名学生受访者，通过调查，写作分析以及由荣誉学生开发的最佳实践指南深入研究了AI工具的影响。最初，该研究观察到学生在书面使用AI时引起了显着的焦虑和不信任。但是，随着学生越来越多地将这些工具整合到他们的写作过程中，这种忧虑逐渐消退，这表明从怀疑主义转移到实际应用。对写作工具的分析，尤其是早期草稿，揭示了AI工具使用的不同模式，与有效利用工具的学生和试图快捷写作过程的学生区分了。最终论文虽然并未公开表示AI使用，但在迭代和递归任务中表现出细微的整合，例如在段落级别提出论证和开发思想。这表明了朝着写作指导的混合模型的趋势，其中传统方法是通过战略使用新兴技术的补充。这项研究强调了修订的教学策略的重要性，这些教学策略将常规写作技术与有效和道德AI工具使用的指导融合在一起。它突出了AI工具在支持写作过程的同时也要警告过度依赖的潜力。这项研究的结果为旨在开发平衡有效的混合写作教学模型的教育工作者和机构提供了宝贵的见解，以满足当代英语作文教室的需求，同时保持学术完整性。
AeroSafety World 2011 年 5 月 - 飞行安全基金会
现在，人们的注意力都集中在故意不遵守规定和缺乏专业精神等问题上。一些最大、最强大的监管机构对此非常担忧。这个问题涉及专业学科和文化。大约一年前，我听到文化先驱之一斯科特·格里菲斯 (Scott Griffith) 谈论这个问题。他将其称为危险行为。它与鲁莽或疏忽不同，它并不总是出于恶意。它更多的是人类测试极限的自然倾向。每个人都想走捷径，或者绕过愚蠢的规则。说实话，这是普遍存在的。我们当中谁一天都没有测试过速度限制？话虽如此，在我们的业务中，不遵守标准操作程序并不是我们可以掉以轻心的事情。规则的存在是有原因的，过分突破限制可能会导致人员死亡。人们必须被追究责任，但用一堆孤立的纪律处分来处理这个问题并不能解决根本问题。斯科特建议，解决这个问题的方法是进行指导，经过一年的思考，我不得不说我同意。每当出现不遵守规定或缺乏专业精神的事件时，我们都必须审视违规者背后的原因，并检查应该设定界限的人和系统。我想起了我年轻时在车间、在空中交通管制站的经历
利用深度生成模型增强基于脑电图的情绪识别的数据增强
摘要 目的. 脑电图 (EEG) 情绪识别中的数据稀缺问题导致难以使用机器学习算法或深度神经网络构建高精度的情感模型。受新兴深度生成模型的启发，我们提出了三种增强 EEG 训练数据的方法，以提高情绪识别模型的性能。方法. 我们提出的方法基于两个深度生成模型，变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN)，以及两种数据增强方式，即全部使用和部分使用策略。对于全部使用策略，所有生成的数据都会被增强到训练数据集中，而不会判断生成数据的质量；而对于部分使用策略，仅选择高质量数据并附加到训练数据集。这三种方法称为条件 Wasserstein GAN (cWGAN)、选择性 VAE (sVAE) 和选择性 WGAN (sWGAN)。主要结果. 为了评估这些提出方法的有效性，我们对两个用于情绪识别的公共 EEG 数据集（即 SEED 和 DEAP）进行了系统的实验研究。我们首先以两种形式生成逼真的脑电图训练数据：功率谱密度和差分熵。然后，我们用不同数量的生成逼真的脑电图数据扩充原始训练数据集。最后，我们训练支持向量机和具有快捷层的深度神经网络，使用原始和扩充的训练数据集构建情感模型。实验结果表明，我们提出的基于生成模型的数据增强方法优于现有的数据增强方法，如条件 VAE、高斯噪声和旋转数据增强。我们还观察到，生成的数据数量应小于原始训练数据集的 10 倍才能达到最佳性能。意义。我们提出的 sWGAN 方法生成的增强训练数据集显著提高了基于脑电图的情绪识别模型的性能。