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科目：经济学（ECON）
探索和阐明在 11 年级和 12 年级学到的理论概念。 使用理论构造和论据，从经验和理论上分析和评估现实世界的经济情景。 培养批判性思维技能。 在收集原始数据以个人或集体关注当地经济问题的同时，培养更好的沟通技巧。 帮助提高认知能力，以期随着时间的推移使它们变得更敏锐、更深刻。 跟进学习者感兴趣的经济学的不同方面。
自动驾驶 - 未来的汽车
自动驾驶显然可以成为许多残疾人的变革性技术，尤其是那些发现公共交通不可接近或无法驾驶的人。在一个无法开车的世界中，无论是由于视力或敏捷障碍还是学习障碍，第一英里都是一个巨大的问题。按需的自动驾驶服务，将您带到您需要去的任何地方 - 运输中心，医院或购物中心 - 可能是Gamechanger，从理论上讲，这是一步很棒的一步。
无网络的人工智能 - CSHL 科学数字存储库
当代人工智能 (AI) 有两条腿：大型训练数据语料库和多参数人工神经网络 (ANN)。数据语料库是代表世界的复杂性和异质性所必需的。由于网络参数和输出对训练数据和输入的依赖性不明确，网络的作用不太透明。这引发了从技术科学到法律伦理等一系列问题。我们假设，在完全不使用网络的情况下，机器学习的透明方法是可能的。通过推广一种无参数、统计一致的数据插值方法（我们对该方法进行了详细的理论分析），我们开发了一个生成建模框架。鉴于机器学习技术在科学中的应用越来越广泛，我们用动物行为领域的一个例子来演示这个框架。我们将这个生成希尔伯特框架应用于小群游动鱼的轨迹。在重现自然行为方面，该框架优于之前开发的最先进的传统数学行为模型和当代基于 ANN 的模型。我们并不认为所提出的框架在所有应用中都会胜过网络，因为过度参数化的网络可以进行插值。然而，我们的框架在理论上是合理、透明、确定且无参数的：它不需要任何计算成本高昂的训练，不涉及优化，没有模型选择，并且易于复制和移植。我们还基于此框架提出了一种易于计算的信用分配方法，该方法可以帮助解决生成式人工智能带来的道德法律挑战。
心灵上传的伦理：个人身份
1 弱人工智能或狭义人工智能的例子；谷歌搜索引擎、自动驾驶汽车、Siri 或 Alexa 等虚拟助手等，一般而言，人工智能仅针对狭义用途进行编程。2 强人工智能或通用人工智能是一种理论上具有与人类同等智力的人工智能，最初就像一个没有知识的孩子，然后随着时间的推移利用其自学功能进行学习。3 人工智能假设超越人类智能并变得无法控制和不可逆转的阶段。
一种根据人脸评估魅力的人工智能方法 - CDN
注：该图显示了 11 个面部特征与魅力之间的理论关系，其中 7 个性格特征作为中介变量。绿色实线表示理论上的正相关，而红色虚线表示理论上的负相关。唯一的一条绿色虚线表示在性别二态性与魅力的关系中，男性性格特征（能力和支配）与女性性格特征（热情）的正相关效应之间的“或”关系。吸引力对魅力的影响很小，但为正，因此我们将其作为理论上合理的中介变量。
使用带有卡尔曼滤波器的周期性干扰观察器进行 EEG 监测......
摘要：运动想象 (MI) 具有频率特异性特征，是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口识别操作员意图的范例之一。从理论上讲，在传统方法中很难在不产生很大延迟的情况下提取频率特异性特征。在本文中，我们尝试使用带有卡尔曼滤波器的周期性扰动观测器快速检测 alpha 和 beta 波段幅度。对原始 EEG 信号的响应表明，周期性扰动观测器可以比带通滤波器更快地提取 MI 的特征。
