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实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
主题：聘请退休的中央政府/州政府国有企业/自治机构/法定机构官员担任基础设施顾问
1. 将在本办公室工作中了解到的所有信息视为机密信息，并严格保密。ii. 不以任何方式向任何人出售、交易、发布或以其他方式披露，包括以实物、硬拷贝、数字或电子格式复制。在聘用期间和聘用后，对此类机密信息保持信任和信心。iv. 在与 MDoNEk 合作期间，不从事任何其他与我对 MDoNER 的义务相冲突的工作/职业/咨询或任何其他活动。v. 遵守 MOONER 发布的数据安全政策和相关指南。vi. 在聘用期间，不得在任何方面和任何阶段采取任何腐败行为。-
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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人工智能辅导与专家辅导在学习临床前和临床领域的应用
医学教育是一个复杂而艰巨的过程，要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来，人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统，该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域（特别是在药理学领域）中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导，系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时，可以调整难度级别，并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中，学习管理系统已经历了显著的增长。
主题 - 修正了卷轴委员会的招聘规则，这是一个法定机构，该机构是微型，中小型企业部的法定机构。
1董事（研究，发展，培训和扩展）10 A组2联合董事（计划）14 A组3联合董事（技术）17组4组董事I级I级I级（以前的区域官员）20 A组A组5高级会计官员（内部审计）24组A 6行政官员A 6行政官员27 Group A Group A Group A Group a Grote董事3 33 Group a 83 Groupe a Martive＆Publicity A 33 Grouper I II（33 Z Markity II II II 10 Z Or）II（Z）33 GRERS 3 33 II（Z）33 GRERS 33 II（Z）33组33 ZORMER II II（Z） A组11高级科学官42 A组12高级科学官（产品多元化）45 A组13会计官员（内部审计）50组A组14年度官员53 Comply B 15 A Clove b 15帐户经理56 B 16组官员59组官员59组B 17组B 17研究官62组B 17研究员62组B 18私人秘书65组65组B组B组B组B 2组B 2 2 2 23 Group Shower Shower Manager 72 cum prote strume b 2 22 cum prot y cum premane b 2 22 cum ber cum by -by cum bef cum p 2 22 cum ber cum p 2 2 23官员81组B 24商店官员85组B 25高级审核员（内部审计）88组B 26助理90组B 27研究员92 B组28组28合作检查员95组B
2025年3月12日 - 天鹅谷法定规划委员会
关于这种发展可能对其业务产生的任何影响。成员讨论了该开发是否应提供一些农业生产，因为它在Swan Valley计划计划第1号（SVPS1）下位于优先农业区内。成员被告知，粮食和饮料生产被确定为SVPS1下的酌处用途，因此不需要是农业生产的辅助。还建议，支持者计划用荣耀的葡萄藤替换物业入口处无葡萄的葡萄藤，尽管葡萄藤虽然不合格，但仍将保留天鹅谷的景观和特征。成员讨论了该申请符合土地使用的要求，并考虑了社区咨询的反馈，并注意到他们对申请的总体支持。成员同意出于报告，土地和遗产部的建议，出于报告中的讨论和概述。由成员富兰克林（Franklin）由布鲁克斯专员借调
denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
机器人 - 对象非流动的拉格朗日系统的建模，分析和控制：教程概述和观点
备注2。几类非平滑机器人系统（双皮动力[4，25，26，27，27，28，29，29，30，71，72]，操纵[16，17，24，73，74，74，75，76，9，77]，带有清理的系统，共同的机器人[78，79]，跳高机器人[33]，PUSTRIPS ISS [80]蛇机器人[36]，电缆驱动的操纵器[46，47]，带内转子的球形机器人[83]）已经是自动控制或机器人文献中调查文章的对象。因此，再次彻底调查它们的范围不在本文的范围之内，因为这将产生重复和太多参考文献（大概数千个）。因此，我们对本文主要目的的参考文献感到满意。不足的系统也是引起很多关注的对象[84、85、86、87]，但是这些调查文章中未包括机器人对象系统（1）（[87]除外，很快就会审查其中的一些）。