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World File Search System人工制品
“单细胞线粒体中的人工制品......”的补充说明
我们使用过滤器 -1 和 -2 对原始 ReDeeM 数据进行了重新分析，结果表明这两个过滤器得出的结果大相径庭。两个过滤器之间的连接指标和由此产生的系统发育树存在很大差异，这一事实进一步证实了我们最初的担忧，即人工 mtDNA 变体（现在已被过滤器 -2 移除）仍然是所谓系统发育信号的重要驱动因素。反复提出的 k-NN 分析在设计上存在缺陷，不能被视为对 ReDeeM 方法的验证，也不能为人工变体的有效性提供支持。没有考虑影响单分子支持变体对克隆和系统发育推断的稳健性的其他混杂因素。作者认为，通过强调观察预期的 mtDNA 突变特征谱，仅由一个分子支持的变体仍然对系统发育推断具有参考价值。然而，我们对污染率的估计表明，环境 mtDNA 是 ReDeeM 方法的一个显著混杂因素。值得注意的是，污染率明显高于之前报道的 mtscATAC-seq 4，这需要进一步研究，但仅支持这样一种观点，即低分子拷贝数支持的 mtDNA 变体不应被视为系统发育推断。
基于 AI 的人工制品语音功能对代理的作用 基于 AI 的人工制品语音功能对代理归因的作用
私人、组织和社会领域中基于人工智能 (AI) 的人工制品的普及和日益复杂化正在改变人类与机器的交互方式。例如，关于人类感知基于 AI 的人工制品的方式的理论对于理解为什么以及在多大程度上人类认为这些人工制品能够胜任决策至关重要，但传统上却采取了与模态无关的观点。在本文中，我们理论化了一种特殊的交互情况，即基于语音的与基于 AI 的人工制品的交互。我们认为，在自然语言处理的不断进步的推动下，此类人工制品的能力和感知自然性促使用户认为人工制品能够以目标为导向的方式自主行动。我们表明，人工制品的语音能力与用户的代理归因之间存在正向直接关系，最终掩盖了人工制品的真实性质和能力。这种关系进一步受到工件的实际代理、不确定性和用户特征的影响。
人工智能与诊断的情境合理性：人类的问题解决能力以及健康和医学的产物
人工智能与诊断的情境理性：人工智能与诊断的情境理性：人类的问题解决与健康和医学的人工制品人类的问题解决与健康和医学的人工制品
外星技术、结合性和遍历性
我们如何概念化先进外星文明的人工制品？在最近一项发人深省的研究中，考伊（Cowie，2022 年）从哲学的角度考虑了星际小行星状物体 1I/2017 U1 ' Oumuamua 奇异特性的人工制品解释。他考虑了著名天体物理学家亚伯拉罕·勒布（Abraham Loeb）提出的假设，即这个小物体实际上是先进外星文明的人工制品，其异常特性最好解释为它是太阳帆（Bialy 和 Loeb，2018 年；Loeb，2021 年）。考伊以精湛的方式分析了各种隐藏的假设和论证陷阱。这样的研究非常重要，而且随着我们在天体生物学方面的观察知识和理论成熟度的提高，其重要性可能会增加（另见 Cowie，2021 年）。在人们对搜寻地外文明 (SETI) 研究兴趣重新燃起的时代（现在的新名称是“寻找技术特征”；Wright
MRI分割质量估计的脱钩不确定性模型
MR图像的质量控制（QC）对于确保可以成功执行诸如分割之类的下游分析至关重要。目前，QC主要在视觉和主观上以显着的时间和运营商的成本进行。我们旨在使用概率网络自动化该过程，该网络通过异质噪声模型估算分割不确定性，从而提供了任务特定质量的度量。通过使用K空间人工制品来增强训练图像，我们提出了一种新颖的CNN体系结构，以解脱与任务和不同K-Space伪像的不确定性来源，以一种自欺欺人的方式。这可以预测不同类型的数据降解类型的单独不确定性。虽然不确定性预测反映了人工制品的存在和严重性，但由于数据质量，该网络提供了更强大，更可靠的分割预测。我们表明，接受过人工制品培训的模型在模拟的人工制品和有问题的现实世界图像上都提供了不确定性的信息，这是由人类比例确定的，无论是在定性和定量上都以误差栏的形式在体积测量中的形式进行。将伪像的不确定性与细分骰子分数相关联，我们观察到，与常用的质量（包括信噪比（SNR）（SNR）和对比度比率（CNR）相比，从任务的角度（灰质分段），我们的不确定性预测从任务的角度（灰质分段）提供了更好的MRI质量估计，并提供了质量质量的质量质量质量质量质量。
引用Borgdorff，H。A.，Peters，P。，＆Pinch，T。（2020）。艺术研究与科学技术研究之间的对话：介绍。在
sts专注于构成ARR或人们参与这些作品的作品的后台，实用和准备活动（Saaze，2013年）。对艺术实践的兴趣可以与主观和感官等ST的研究议程相关。技术和物质性；边界工作；并体现，位置和制定的认知形式（Benschop，2009）。sts强调了Mantial和社会实践在知识和技术生产中的构成作用。这种“实践转弯”也体现在艺术研究领域，位于艺术世界和学术研究的相互作用。在艺术研究中，创建表演或人工制品成为可以获得知识和理解的方法论意义上的工具。从认识论上讲，这些人工制品和表演体现了我们获得的知识和理解。
通过概念评估新技术——...
我们引入了可承受情况的概念，该概念指定了约束概念的使用环境。我们将可承受情况定义为一组关系约束，这些约束定义了用户与环境中的人工制品的交互，以实现实现目的的结果。这源自 Gibson (1979) 的可供性概念，该概念描述了如何通过代理与其环境之间的有目的的关系来约束动作。对于可承受情况，约束的主要来源是人工制品本身、用户、环境和目的。这符合 ISO 9241-210:2019 中对使用环境的定义。应该注意的是，可承受情况这一术语最早由 Baber 等人 (2017) 使用，并在 Baber (2022) 的《体现设计》一书中进行了进一步阐述。
人工智能作为创造性学习中的关系产物
摘要 人工智能 (AI) 在创建专业级媒体内容方面取得了显著进步。在创造性教育中，确定学生如何从中受益而不依赖他们是一项挑战。在这项研究中，研究人员进行了一项探索性实验，将人工智能定位为一系列绘画活动中与学生的关系人工制品，并研究了与机器的有效关系在社会文化创造性学习中的潜在影响。使用共识评估技术和扎根理论方法分析了由此产生的人工制品、观察结果和访谈记录。研究结果表明，设计教授可靠地评价学生的绘画比人工智能绘画更有创意，但两者都没有表现出持续的创造力提升。然而，人工智能的存在让学生探索不同的艺术提示方法。我们推测，如果学生认为他们与人工智能的关系是富有同情心和协作性的，那么人工智能就可以成为变革性创造力的学习工具。
具身、知觉、认知和情感
本文的主要目的是全面概述和分析物质制品与具身心智之间的各种关系。本文的第二个目标是确定制品设计和使用中的一些趋势。首先，根据其功能特性，我确定了具身心智所采用的四类制品，即 (a) 具身制品、(b) 感知制品、(c) 认知制品和 (d) 情感制品。这些类别可以重叠，因此一些制品属于多个类别。我还确定了我们在与制品交互时使用的一些技术（或技能）。确定这些制品和技术类别使我们能够绘制出具身心智与制品世界之间关系的图景。其次，在确定了人工制品和技术的类别之后，本文概述了人工制品设计和使用的一些趋势，重点关注神经假体、脑机接口和个性化算法，引导用户走向特定的信息消费认知路径。