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夺取科学机会的AI -googleapis.com
ŽAVSC，Nicklast，John Jumperd，John Clifford，Bey O Jumpwood，Chrayer，Craig，Mother Zhavy，Mottage Kim，Ashejin，Ashejin，Assinging，Bannil Clance，Bannil Clance，Jenis childriot，Nizine thra Thra Thra Thra Toculty。 Ciamiian Massimian，Massimimian Ciaarism，Michael Webbing，Agnessazka Agnezka Agnezka Garbinska，Alescendro Fuish，Bornely Fish，Layony，Hena Koravonimi，Helmets，Helmets，Tom of Tom，Tomen of Tom，Tough Tom，Tougch Tom， Bichanini，Sameer Vaelkar，Vora Word，Sarebatine Krier，Jael Z Leibo，Elisan Laye H. Time和Johnson和Johnson和Johnson，以及Huber，Dash，Dash，E Stock Custom，Jacky Stotin，Jacky Stotin，San。儿子和姐妹，雷米·林（Remi Lam），维特·马丁（Virt Martin），尼纳西夫（Nenasiv），埃克蛋糕，乌奇奇·奥克克（Uchech Okeke），皮埃奇（Piechsca），酋长pieha，agarwae的稻草，阿加利亚（Agarlia）男人多纳迪亚（Donagia），艾米·多纳（Anim dos Dodse），舒克（Shuk）。
MMTOM-QA：心灵的多模式理论问题回答
心理理论（汤姆）是掩盖人民精神状态的能力，是开发具有人类社会智力的机器的必要意义。最近的机器学习模型，尤其是大型语言模型，似乎显示了汤姆·不明智的某些方面。但是，现有的Tom Bench- Marks使用单峰数据集 - 视频或文本。人类汤姆不仅仅是视频或文字理解。peo-ple可以灵活地理解他人的思想，这些思想基于从任何可用数据中提取的概念表示（例如目标，信念，计划）。为了解决这个问题，我们介绍了一种思想问题问题回答（MMTOM-QA）基准。MMTOM-QA在多模式数据和各种单模式数据上对机器在房屋环境中的活动进行多种模态数据进行评估。对于工程师多模式的tom容量，我们提出了一种新颖的方法，即双层（贝叶斯逆计划通过语言模型加速）。BIP-ALM从多模式数据中提取统一表示形式，并利用语言模型进行可扩展的贝叶斯逆计划。我们对包括GPT-4在内的人类绩效，BIP-ALM和最新模型进行了系统的比较。实验表明，大型语言模型和大型多模型仍然缺乏强大的TOM容量。BIP-ALM通过利用基于模型的Mental推断和语言模型的力量来显示出令人鼓舞的结果。1
核酸结构与基因的基本原理...
人类分子遗传学；Tom Strachan 和 Andrew P Read；第 5 版 人类群体基因组学；Kirk E. Lohmueller Rasmus Nielsen 编辑 基因 IX；Benjamin Lewin，第 9 版 遗传学原理；D. Peter Snustad 和 Micheal J. Simons，第 7 版 遗传学和基因组学与医学；Judith Goodship、Patrick chinnery 和 Tom
迈向促进人工智能与人类相互理解的下一代可解释人工智能
基于深度学习的人工智能的最新进展要求对人工智能的运行进行更好的解释，以提高人工智能决策的透明度，特别是在自动驾驶汽车或医疗诊断应用等关键系统中，以确保安全、用户信任和用户满意度。然而，目前的可解释人工智能 (XAI) 解决方案专注于使用更多的人工智能来解释人工智能，而不考虑用户的心理过程。在这里，我们使用认知科学理论和方法来开发下一代 XAI 框架，以促进人机相互理解，并使用计算机视觉人工智能模型作为示例，因为它在关键系统中很重要。具体来说，我们建议为 XAI 配备人类社交互动中的重要认知能力：心智理论 (ToM)，即通过将心理状态归因于他人来理解他人行为的能力。我们专注于两种 ToM 能力：（1）推断人类的策略和表现（即机器的 ToM），以及（2）推断人类对 AI 策略的理解和对 AI 的信任（即推断人类的 ToM）。人类认知的计算建模和实验心理学方法在 XAI 开发这两种 ToM 能力中发挥着重要作用，通过将用户的策略与 AI 的策略进行比较并估计用户当前对 AI 策略的理解来提供以用户为中心的解释，类似于现实生活中的老师。增强人机之间的相互理解反过来可以导致更好地采用和信任 AI 系统。因此，该框架强调了认知科学方法对 XAI 的重要性。
半导体生产的先进材料解决方案
Tom Pease 是宾夕法尼亚州费城 Carpenter Technology Corporation 的高级区域冶金学家。他获得了宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程学士学位，主修金属。Tom 是 Carpenter Technology 半导体行业的主题专家。作为区域冶金学家，他目前服务于美国和加拿大的东海岸地区，为所有市场的关键客户和业务发展机会提供支持。
美国印第安人案例法：2022 年 10 月 - 2023 年 8 月
1 托马斯·P·施洛瑟。施洛瑟先生代表部落处理渔业、木材、水资源、能源、文化资源、承包、税收和联邦违约等事宜。他是 Morisset、Schlosser、Jozwiak & Somerville 的董事，专门处理联邦诉讼、自然资源和印第安部落财产问题。他还经常参与部落经济发展和环境监管。20 世纪 70 年代，汤姆代表部落参与史蒂文斯条约普吉特湾捕鱼权诉讼。汤姆拥有华盛顿大学学士学位和弗吉尼亚大学法学院法学博士学位。汤姆是华盛顿州律师协会印第安人法律部门的创始成员，还曾任 WSBA 律师考试委员会委员。汤姆经常在 CLE 上发言，并主持律师的美国印第安人法律讨论小组，网址为 http://forums.delphiforums.com/IndianLaw/messages。
标准化之星
ARL 团队由 Tom Braswell、Tom Considine 和 Chris Miller（均为腐蚀和表面科学团队的成员）以及 Fred Lafferman 和 William Lum（有机涂层团队的成员）组成。在组建 ARL 团队之前，Tom Braswell 收集了来自该领域利益相关者和政府联系人的想法。他编写了 TT-C-490F 的初稿，并带领 ARL 团队完成了规范的完善、两次协调草案以及最终发布规范的过程。Tom Considine 整理、组织并维护了来自文件协调工作的 300 多条编辑和技术评论。他编辑了该规范，并对其与腐蚀相关的部分做出了贡献。TT-C-490E 的管理者 Chris Miller 协助开发 TT-C-490F，同时确保团队维护遗留系统的完整性。 Fred Lafferman 协助开发了 TT-C-490F，包括对其进行改进，使其成为 MIL-DTL-53072E 的基础。William Lum 协助开发了 TT-C-490F，并担任规范协调员，负责通过两项协调工作以及规范的最终发布来协商和协调团队的工作。�
大脑如何支持儿童的心理理论？EEG/ERP 回顾
心智理论 (ToM) 是人类社会交往中不可或缺的认知能力 (Vishwanath 等人，2023)。心智理论能力代表理解他人的心理状态并将其归因于他人 (Quesque & Rossetti，2020；Selcuk 等人，2023)，它是有效、实用的语言技能和社交互动的先决条件 (Brodsky 等人，2023；Cassidy 等人，2020；Westby & Robinson，2014)。心智理论的发展强调了这样一种理解：他人心中有目标，使他们能够在各种情况下有效地行动和互动 (Hauf，2007)，并展示他们的社交沟通能力 (Kulke & Hinrichs，2021；Warreyn 等人，2013)。成功的社交互动机制可以通过推理他人行为的“为什么”和“如何”来阐明（Koster-Hale 等人，2017 年）。心理状态（即信念、价值观、欲望、意图、期望等）对于预测、解释和评估行为至关重要（Kim 等人，2021 年）。事实上，ToM 的基石
AMEP 新闻简报 2024
校友在我们的规划和运营中也发挥着关键作用，您的支持对学生体验有着巨大的影响！Dan Koellen、Craig Heberer、Lloyd Hackel 和 Tom Dillinger 一直是坚定的支持者，并有效地组建了 AMEP 校友访问委员会。Craig、Lloyd 和 Tom 自 10 年前物理系访问委员会成立以来就一直担任该委员会成员。Dan 自 2007 年以来一直担任天文学系访问委员会成员。Dan Koellen 还设立了 AMEP 领导力奖，在过去 20 年里每年颁发给“在 AMEP 中表现出领导能力并拥有扎实学术记录”的一名或多名学生。Dan、Craig、Lloyd、Tom 和许多其他校友都向 AMEP 支持基金捐款，该基金支持由 Saverio Spagnolie 教授领导的 AMEP 实验室。
