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幻觉、想象、做梦：重新组合刺激——……
在人类感知的广阔领域中，存在着一类独立于刺激的感知，它将幻觉、心理意象和梦境等体验结合在一起。医学和心理学之间的传统分歧导致这些体验被分别研究。这篇评论旨在从现象学和潜在的大脑功能层面考察它们的相同点和不同点，从而在一个共同的框架内将它们重新组合起来。我们使用 Edmund Parish 的历史著作作为指导工具，并结合认知、临床和计算科学领域的最新研究成果，思考如何调和不同的观点，并为未来的研究提出新的假设。这篇文章是主题文章“离线感知：没有匹配的外部刺激的自愿和自发的感知体验”的一部分。
量子力学中的混沌与复杂性
量子混沌本质上很难表征。因此，多体系统中量子混沌的精确定义仍然难以捉摸，我们对量子混沌系统动力学的理解仍然不够充分。这种理解的缺乏是理论物理学中许多未解决的问题的核心，例如量子多体系统中的热化和传输，以及黑洞信息丢失。它也促使从凝聚态物理学到量子引力等各个物理学分支对量子混沌重新产生兴趣[1]。另一方面，混沌经典系统的特点是它们对初始条件的敏感依赖性：在几乎相同的初始状态下准备的两个这样的系统副本（即相空间中相隔非常小距离的两个不同点），将随着时间的推移演变成相距很远的配置。更准确地说，相空间中两点之间的距离随着
认知和脑启发人工智能（E016360）
本课程涵盖 6 个主题，可从以下主题中选择（但不限于）： • 认知科学与人工智能的关系。 • 自然认知与人工认知之间的相似点与不同点。 • 进化、环境与个体之间的相互作用及其与人工智能的关系。 • 计算创造力（创造力的定义和指标、生成式人工智能）。 • 具身认知（中枢模式生成器、主动顺从、传感器和形态的机械优化、视觉系统）。 • 大脑中的算术和学习（神经元和突触、突触学习、自组织、基于奖励的学习、反向传播）。 • 意识（与意识相关的概念、意识理论、自然和人工系统中的意识）。 • 情感（情感概念、量化情感、情感对认知、决策和学习的贡献）。 • 自然语言（语言对认知的贡献、语义、人类物种的独特地位）。 • 模仿和从示范中学习（定位模仿、模仿在机器学习中的作用）。
STEM 教育如何提供“灯泡”......
不同年龄段的学生有何相同点和不同点？Liz 和团队希望让学生了解 STEM 的奇妙之处和魅力，增强他们从事 STEM 职业的信心。他们让学生参与到与 STEM 相关的活动中，因为世界越来越以 STEM 为中心。虽然该项目的最终目标对所有年龄段的学生都是一样的，但初中生和高中生之间存在差异。“每个项目的 STEM 内容都旨在与参与年龄段的学生的标准和课程保持一致。例如，在我们的绿色工程实地考察系列中，我们对高中生使用微积分，对初中生使用代数，”Liz 解释道。“不同年龄段学生之间的一个主要相似之处是他们进入我们的 STEM 实验室时的兴奋程度——它看起来与典型的学校实验室截然不同。当学生进去时，他们告诉我们它看起来像迪士尼乐园或尼克国际儿童频道工作室！”
引文 (APA) Marra, G.、Dumančić, S.、Manhaeve, R. 和 De Raedt, L. (2024)。从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。人工智能，328，文章 104062。https://doi.org/10.1016/j.artint.2023.104062
本综述探讨了两个不同人工智能领域中学习和推理的整合，即神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能（NeSy）研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能（StarAI）则侧重于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们关注的是（1）逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；（2）所用逻辑理论的语法；（3）系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；（4）学习范围，包括参数或结构学习；（5）符号和亚符号表示的存在；（6）系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度； （7）系统适用的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本综述为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。
从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。
本综述探讨了人工智能两个不同领域中学习和推理的整合：神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能 (NeSy) 研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能 (StarAI) 则专注于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们涉及 (1) 逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；(2) 所用逻辑理论的语法；(3) 系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；(4) 学习范围，包括参数或结构学习；(5) 符号和亚符号表示的存在；(6) 系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度；(7) 系统应用于的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本调查为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。
欧洲核子研究中心 n_TOF 散裂源近场站的中子电子辐照
摘要 — 我们通过蒙特卡罗模拟、特性良好的静态随机存取存储器 (SRAM) 和射电光致发光 (RPL) 剂量计研究了 CERN 中子飞行时间 (n_TOF) 设施 NEAR 站的中子场，目的是为电子辐照提供中子。模拟了 NEAR 几个测试位置的电子测试相关粒子通量和典型量，并将其与 CERN 高能加速器混合场设施 (CHARM) 的粒子通量和典型量进行比较，突出了相似点和不同点。在参考位置测试了基于单粒子翻转 (SEU) 和单粒子闩锁 (SEL) 计数的 SRAM 探测器（每个探测器具有不同的能量响应）和 RPL 剂量计，并将结果与 FLUKA 模拟进行了对比。最后，将 NEAR 的中子谱与最著名的散裂源和典型的感兴趣环境（用于加速器和大气应用）的中子谱进行比较，显示了该设施用于电子辐照的潜力。
课程ferferings-spring-2025-6.pdf
Arte 330增长发展和杰出的艺术专业学生SEC 001 CRN 58445 HORWAT R 1：00-3：45 + ARR MASLEY 207（3个学分）（3个学分）提供了Arte 530、465和565。创造力，成长，发展以及杰出的艺术专业学生研究了教育心理学，学习科学，创造力研究和社会理论的教学框架和发展理论。该课程集中于对成长，发展和创造力的实用，可行的理解发展；在差异化的指导下为学生准备哲学和教学法。并为视觉艺术教育中的杰出学习者介绍了可行的修改和住宿。除了校园课程外，学生还参加了小组场地访问视觉艺术通过差异化方法教授的位置，并研究/生成了一系列三个案例研究，这些案例在其发展的不同点上进行了研究。课程费：$ 112.50
探索亨廷顿氏病表型预测的机器学习方法
亨廷顿氏病（HD）是一种遗传神经退行性疾病，其首次症状可以出现在寿命的不同点。重要的是，疾病的年龄与与疾病有关的突变长度密切相关，该突变的长度是Hungtingtin基因（HTT）中的CAG三肽扩张[3，4]。发病年龄（AO）的基因检测和临床预测都取决于这种扩张的长度。尽管如此，这并不是一个完美的预测因子，因为特定CAG重复长度的AO的标准偏差很大，特别是用于短膨胀（图1）。膨胀长度占AO变异性的40-70％，而其余方差显示出高度的遗传力[8，11]。在过去的二十年中已经进行了大型遗传研究，并且在寻找疾病发作过程中涉及的AO，基因或遗传因素的遗传修饰剂时仍在进行中，这是通过加速或延迟运动的出现而进行的。
微观斑点的二维氦原子衍射
在扫描氦显微镜 (SHeM) 中演示了一种以微米级空间分辨率测量氦原子衍射的方法，并将其应用于研究氟化锂 (LiF) 晶体 (100) 平面上的微米级斑点。观察到的衍射峰的位置提供了局部晶格间距的精确测量，而紧密耦合散射计算和蒙特卡罗射线追踪模拟的组合则重现了衍射强度的主要变化。随后，通过在倒易空间中的不同点进行测量，衍射结果可用于增强图像对比度。结果为使用氦微衍射表征小尺度上精细或电子敏感材料的形态开辟了可能性。这包括许多在基础和技术上重要的样品，这些样品无法在传统的原子散射仪器中进行研究，例如小晶粒尺寸的剥离二维材料、多晶样品和其他不表现出长程有序的表面。