(过去 10 年) 注:- 具有教学能力的经验丰富候选人优先。 本次面试同时面向 CSB 卡持有者和非 CSB 卡持有者。 从今以后,通过 OST 不是参加面试的强制性要求。 但是在选拔职位之后,候选人必须通过 OST,详情如下: 普通候选人:在被任命的两年内,总原始分数至少为 50%(100 分) 只有入围的候选人才会被邀请参加面试。 薪水优厚。 可以从 Jorhat 陆军公立学校领取申请表,也可以从网站 www.apsjorhat.org 下载,通过以 APS Jorhat 为收款人的汇票支付 250 卢比。申请表须连同所有推荐书一起填写完整。获得 CSB 资格的考生必须在 2025 年 1 月 13 日或之前直接向陆军公立学校、Jorhat、Charaibahi 军事站、PO-Charaibari、Dist – Jorhat (Assam)、PIN – 785616 提交 CSB 成绩卡的副本。
能够产生创造性成果的人工智能 (AI) 系统正在重塑我们对创造力的理解。这种转变为创造力研究人员提供了一个重新评估创造过程关键组成部分的机会。特别是,人工智能的先进能力凸显了研究创造力内部过程的重要性。本文探讨了这些内部过程背后的神经生物学机制,并描述了创造力的体验成分。结论是,尽管人工智能和人类创造力的产物可能相似,但内部过程却不同。本文还讨论了人工智能如何对人类创造力的内部过程产生负面影响,例如技能的发展、知识的整合和思想的多样性。
“我在一个我打算作为教学机会的作业中使用了 [ChatGPT]。我让学生编写带注释的参考书目,并严格说明样式和格式。然后我让他们提示 ChatGPT 做同样的事情,然后像他们认为我会给他们评分一样严格地给 ChatGPT 评分。我给了他们我将在人工生成的作业中使用的评分标准。效果非常好!他们真的把 ChatGPT 当作了重中之重。他们都使用图书馆数据库来检查资源是否存在(大多数情况下不存在),并使用《芝加哥格式手册》来检查风格是否正确(通常不正确)。他们都观察到它对于编写语法句子非常有用,但这还不够。我真的很高兴。”
摘要:我们提出了 BEHAVIOR-1K,一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分,分别由“您希望机器人为您做什么?”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动,基于 50 个场景(房屋、花园、餐厅、办公室等),其中有 5,000 多个对象,并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON,这是一个新颖的模拟环境,它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明,BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能,这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距,我们提供了一项初步研究,研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站:https://behavior.stanford.edu。
阿尔及利亚,安哥拉,亚美尼亚,阿塞拜疆,孟加拉国,白俄罗斯,贝宁,不丹,博茨瓦纳,布鲁斯·达鲁萨拉姆,布尔基纳·法索,布尔基纳·法索,布隆迪,卡梅里亚,喀麦隆,喀麦隆,chad,chad,chad,chad孟加拉国,白俄罗斯,贝宁,不丹,博茨瓦纳,文莱,布尔基纳法索,布隆迪,布隆迪,喀麦隆,喀麦隆,喀麦隆,乍得,科罗斯,科罗斯,科罗斯,科罗斯,迪吉布特,埃及,埃利特里亚 Jordan, Kazakhstan, Kenya, Kuwait, Kyrghyzstan, Laos, Lebanon, Liberia, Liberia, Liberia, Madagascar, Malawi, Mauritius, Molddova, Morocco, Mozambique, Myanmar, Namibia, Nepal, Niger, Nigeria, Oman, Philippines, Qatar, Republic of Congo, Russia, Rwanda, Saudi阿拉伯,塞内加尔,塞内加尔,塞内加尔,塞切尔,索马里,南苏丹,斯里兰卡,苏丹,苏丹,叙利亚,塔吉克斯坦,坦桑尼亚,坦桑尼亚,多哥,多哥,突尼斯,突尼斯,土库曼斯坦,乌干达,乌干达,阿拉伯联合酋长国
简介 十一年前,马希尔 (Maher) 问道:“谁在创造?” (Maher 2012),并提出了几个创造性应用的分析空间,包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架,其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行,以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架,其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而,对于人与人工智能互动中创造力的位置,人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动,这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行(Deterding 等人,2017 年;Spoto 和 Oleynik,2017 年),随后扩展到生成应用(Muller、Weisz 和 Geyer,2020 年),针对特定算法方法进行了改进(Grabe、Duque 和 Zhu,2022 年),并针对其他算法方法进行了批评(Zheng,2023 年)。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇,但它们并没有解决创造力在何处发生(以及由谁或什么通过这些动作发生)的问题。在这篇短文中,我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念,提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
卡塔赫纳,卡塔赫纳,哥伦比亚,哥伦比亚。塞雷纳·德尔·马尔(Serena del Mar),卡塔赫纳(Cartagena),哥伦比亚。。研究仅用于侵害和毒理学家)。5天主教大学,哥伦比亚Mannizales。Cartagebia的大学公司RafaelNuñez说。。八月,属于人口。这项数据研究并解释了Poent过敏原。Methhods:我们对Crusstacanceans,Pordins,啮齿动物,啮齿动物,老板和老板进行了共同的修正。椭圆形,并在Siler中脱颖而出。consurf工具用于对同源物之间的保守区域进行识别。结果:在螨虫,昆虫,甲壳类动物和哺乳动物等各种过敏源中发现了DED F 24的十二个同源性,它们中的同源性为65%。预测了三个线性表位(15-19 GFRK,48-51 RRLP和75-80 flpkeqw)和不连续的表位(K105,K107,E108,E109,I112,N113),所有这些都保留在此处研究的UQCRB中。最后,根据Consurf分析,这项研究中预测的表位在UQCRB蛋白家族中高度保守。结论:发现两个DED F 24与各种同源过敏源(例如螨,昆虫和哺乳动物)之间的交叉反应性,这表明Der F 24是具有高交叉反应性潜力的过敏原。
结果:肺炎支原体分离株对红霉素和阿奇霉素的耐药率均为100%(62/62)。乙酰螺旋霉素(16元大环内酯类)的最低抑菌浓度(MIC)低于红霉素和阿奇霉素。2023年阿奇霉素的MIC明显高于2021年和2022年。未观察到对四环素和左氧氟沙星的耐药。74.2%和25.8%的分离株被鉴定为P1型1型和P1型2型,M4-5-7-2(61.3%)和M3-5-6-2(22.6%)为主要的多位点可变数目串联重复分析(MLVA)类型。所有分离株均存在A2063G突变(100%)。59例患者中,45例(76.3%)为重症肺炎支原体肺炎,14例(23.7%)合并感染。发热持续时间为12天(1~30天),大环内酯类抗生素治疗后发热持续时间为8天(1~22天)。
