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World File Search System争论
从有限的例子中学习符号系统的生成原理
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议，其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力，并且通过这样做，是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式，有时被称为“生成学习”，因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现，而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究（N = 148）中，以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中，我们发现，具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括，尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
用于施工管理的混合 OSM-BIM 框架...
3.2.1 生产力要求和问题。 ...................................................................................... 26 3.2.2 关于投资回报率的争论。 ...................................................................................... 30 3.2.3 新兴的建筑项目先进技术。 ...................................................................... 31 3.2.4 生产力指标。 ............................................................................................. 39 3.3 方法论 ............................................................................................................. 40 3.4 调查结果和数据分析 ............................................................................................. 47 3.5 综合框架 ............................................................................................................. 52 3.6 讨论和结论 ............................................................................................................. 55 3.7 研究的局限性 ............................................................................................................. 57
说服性演讲：“高中生应该使用人工智能工具完成作业吗？” 地点：红杉学院，维塞利亚 主席：杰西卡·古铁雷斯 红杉学院：维塞利亚 jessicagu@cos.edu 报到时间：上午 8:30 比赛开始时间：上午 9:00 资格：仅限个人参赛。不允许团队参赛。 比赛范围：背景：
人工智能 (AI) 工具在教育中的应用引发了关于其是否适合学生学习以及对学生学习是否有效的争论。随着人工智能技术越来越普及，人们对其对学术诚信、学习成果和批判性思维技能发展的影响产生了疑问。学生需要就此话题持赞成或反对立场。期望：
2017 年欧洲研究日 | EURAXESS
1. Roth Mayr，“探视权与儿童的地位：以德国拒绝儿童探视权的争论为重点”，《法律评论》，第77卷，第3期，第150-185页（2013年）；Roth Mayr，“父母分居和离婚后的亲子关系：以探视权中的“儿童利益”为重点（1）和（2）”，《法律评论》，第80卷，第5期，第60-85页（2016年），第81卷，第3期，第26-75页（2017年）
遗传性血管性水肿的临床方案和治疗指南
2022年8月11日，下午1点通过电话会议，上述学生在审查委员会之前捍卫了他的精美工作（口头陈述，然后是争论），其成员在下面列出。学生通过符合获得空间地理学家/太阳能Quiet环境科学所需的要求的要求，获得了审查委员会的批准。工作需要纳入检查委员会建议的更正和顾问的最终审查。
标准之战
在文明世界的法庭上，标准的争论一直存在，参与的不是穿着盔甲的人，而是戴着假发和长袍、精通法律的人，他们常常借助那些拥有特殊知识、训练和经验的人的帮助，在问题有争议或与此相关时，他们有资格就著作的真实性或作者身份发表权威性言论。多年来，在英国普通法下，这场争论涉及的争论点在于，在对任何特定著作的作者身份产生争议时，是否可以通过将此类著作与任何已证实的真实手写作品进行比较来确定其真实性，作为事实审理者在有或没有专家帮助的情况下进行比较和判断的样本或标准，或者，这种比较是否必须局限于在案件中已经为其他目的而适当地被视为真实的著作。本文作者在 1917 年的《评论》上发表了一篇文章，对这一冲突进行了一般性讨论，并在 1929 年的某个特殊且相当特殊的阶段再次讨论了这一冲突。2 除了偶然的情况外，本文很少尝试再次涉足或重新调查这些特定的法律冲突领域。简而言之，“为
避免和克服学术出版中作者身份冲突的十个策略
不管是好是坏，作者身份是学术研究和进步的货币。在学术写作中，作者身份被广泛认为是一种授予荣誉的手段，但也与责任和问责制等概念相关。作者身份是研究团队层面以及更广泛的学术界和学术界之外最具争议性的话题之一。目前，作者身份通常是在许多学术活动和领域中主张和获得荣誉的主要方式。关于作者身份的争论很激烈，公开但大多是私下争论。在这里，我们试图根据我们的集体经验和相关当代文献阐明与作者身份相关的关键概念。我们不会纠结于问题，而是专注于积极主动的策略，以创造更公正、公平和透明的途径，以最大限度地减少围绕作者身份的冲突，并充分认识到与学术界内外的合作伙伴一起产生、综合、共享和应用知识的整个过程。我们围绕 10 种策略制定了我们的想法，这些策略共同构成了避免和克服与作者身份决策相关的挑战的路线图。
探索人工智能 - 澳大利亚信息产业协会
澳大利亚公民和企业将人工智能融入日常活动和业务运营的机会和愿望正在迅速增加。澳大利亚正处于人工智能的早期采用阶段，几乎每一项新举措和技术都融入了人工智能的“魔力”元素。与此同时，人们对人工智能是什么、它能做什么、它应该如何以及在哪里使用以及人工智能可能带来的风险和好处产生了浓厚的兴趣和争论。
![arxiv：2405.07340v1 [cs.cy] 2024年5月12日](/simg/8\8b9cd7e2d463646b9f89e377e647447c56e2fd1b.webp)
arxiv：2405.07340v1 [cs.cy] 2024年5月12日
摘要。自从人工智能概念发明以来，有意识机器的假设一直在争论，因为该系统实现的计算智能是该系统中现象意识出现的原因，即作为epiphenomenon或epiphenomenon的出现的原因，或者是导致epiphenomenon的epiphenomenon或系统的行为或内部复杂性的结果。因此，已经发布了大量文献来探讨机器意识的可能性以及如何在计算机上实施它。，更重要的是，普通的民间心理学和超人类主义文学将这一假设带来了科幻文学的普及，在这种假设中，智能机器人通常是吞噬的，因此鉴于惊人的意识。但是，在这项工作中，我们争论了这些文献如何缺乏科学的严格性，不可能伪造相反的假设，并说明了一系列论点，这些论点表明了机器意识文献发表的每种方法如何取决于无法通过科学方法证明的哲学假设。contey，我们还展示了非计算的现象意识如何独立于算法或模型的复杂性，不能客观地测量或定义定义，并且基本上是一种主观和内部的观察者。鉴于所有这些论点，我们结束了工作，论证了为什么如今有意识的机器的思想是超人类主义和科幻文化的神话。
计算机现在能做什么？人工智能第三次浪潮下重温德雷福斯
近年来，人工智能 (AI) 取得了重大进展，甚至超出了人们的乐观预测。利用数据驱动的人工智能，即深度学习技术，已经证明计算机现在可以具备范围广泛、质量卓越的能力，例如以人类的水平解决图像和文本处理任务。尤其是大型语言模型引发了关于这一快速发展领域的机遇和挑战的争论。如果将数据驱动的人工智能与知识表示和推理等符号人工智能技术相结合，那么数据驱动的人工智能剩下的基本挑战（例如事实或逻辑错误）是否会被彻底克服？通用人工智能 (AGI) 系统是否会从中脱颖而出，拥有常识，并事实上完成推动该领域在 20 世纪 50 年代兴起的数十年人工智能探索？鉴于这些问题，我们从混合人工智能的角度回顾了同样数十年关于计算机能力和局限性的哲学争论。在这里，我们讨论了混合人工智能如何更接近于反驳 Hubert Dreyfus 关于计算机不能做什么的著名论断。同时，我们揭示了混合人工智能面临的一个较少讨论的挑战：其开发者可能是其最大的限制因素。