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人工智能与认知科学
Harnad，S。（1990） Kodansha。 3。Matsubara，J。和Kawamura，H。（2019年）。 , 240–246。 McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). 从人工智能的角度看一些哲学问题。收录于 B. Meltzer 和 D. Michie (编)，机器智能，4 (第 463–502 页)。英国爱丁堡：爱丁堡大学出版社。 （McCarthy, J. Hayes, P. Miura (译) (1990). 人工智能为什么需要哲学？框架问题的起源和发展。哲学书房） Searle, J. (1980). 思想、大脑和程序。行为与脑科学，3，417–457。 Shanahan, M. (1997). 解决框架问题。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 Silver, D., Huang, A., Maddison, CJ、Guez、A.、Sifre、L.、van den Driessche、G.、...... Hassabis、D. (2016)。利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏。《自然》，529，445–446。Watanabe、A. 和 Yasuki、K. (2007)。Bonanza 与游戏大脑：最强的将棋软件会超越人类吗？角川书店 Yamamoto、K. (2017)。人工智能是如何超越大师的？ ─最强将棋AI开发者Ponanza教授
破除迷思？喝酒对大脑的益处
或许不少人相信酒精催化容易导致意识不清、胡言乱语，事实上，适量饮酒能帮适量饮酒能帮助人们在外语表达上更流畅！根据英国利物浦大学、伦敦国王学院和荷兰马斯垂克大学学者们联合发布在《精神药理学（克大学学者们联合发布在（心理药理学杂志）》杂 》杂
W542-009Hershey®Whoppers®
成分糖，玉米糖浆固体，乳清，氢化棕榈仁，棕榈仁，玉米糖浆，可可；麦芽牛奶[大麦麦芽，小麦面粉，牛奶，盐，小苏打]，山梨糖酸三体甲酸盐，大豆卵磷脂，糖果釉，盐，盐，人造味，木薯糊精，碳酸钙，碳酸钙。
2019 年年度报告 - KLM-digital BRIX
2014 年，当我们与新的荷航执行团队制定我们的宏伟目标时，我们的目标是确保荷航在 2019 年迎来百年华诞时“在未来 100 年里保持健康和良好状态”。在确定了成为欧洲最以客户为中心、最具创新性和最高效的网络航空公司的宏伟目标后，我们在《荷航指南》中重新确定了我们的目标，并通过 2015 年至 2019 年的年度荷航飞行计划加强了我们战略的执行。我很自豪地说，2019 年 10 月 7 日，荷航成为业内第一家百年航空公司，显然，由于所有荷航员工的辛勤工作，我们已将这一宏伟目标变为现实。由于我们公司处于稳健和成熟的状态，我们荷航 100 周年庆典的主题“庆祝未来”是正确的。荷兰皇家航空公司已为下一个世纪做好准备。为历史感到自豪，致力于未来！
ACS 期刊电子投稿模板 - NSF-PAR
R. Konane Bay 1,† , 张天仁 2 , Shinichiro Shimomura 1,3 , Mark Ilton 4 , Keiji Tanaka 3 , Robert
2022-2027 年战略计划
爱荷华大学成立于 1847 年，是爱荷华州第一所公立高等教育机构，拥有丰富的创新、创造力和韧性历史。爱荷华大学的学者、研究人员和艺术家取得了非凡的成就，对世界产生了巨大影响，并使爱荷华大学成为空间物理、教育测试、创意写作和医疗保健等领域的杰出中心。爱荷华大学的领导传统包括成为美国第一所平等招收男女学生的公立大学、首批不分种族招收学生的大学之一，以及第一所授予美术硕士学位的大学。在其历史上，爱荷华大学社区经受住了许多挑战——包括 2008 年的 500 年一遇的洪水，以及最近的全球疫情——但从未忘记对卓越和服务的承诺。
睡眠的个体发生 | 布隆伯格实验室 - 爱荷华大学
词汇表 主动睡眠 REM 睡眠的几个替代名称之一，另外还有异相睡眠、不同步睡眠等。尽管有些人限制将其用于发育中的动物，但也有人更喜欢将其更普遍地用作对这种状态的更客观的描述。 晚成性 出生时处于相对未成熟状态的动物。这样的后代通常出生时没有毛皮或绒毛，眼睛被封住，相对不动，依靠母亲的照料来获得营养、温暖和保护。狗、老鼠和鹰就是晚成性物种的例子。 肌阵挛性抽搐 四肢和其他附属物（例如，胡须、眼睛）的短暂、抽搐性运动，主要发生在 REM 睡眠期间。它们是由骨骼肌激活产生的。 早熟性 出生时处于相对成熟状态的动物。此类后代通常出生时身上有毛皮或绒毛，眼睛睁开，相对灵活，不像晚成性物种那样依赖母体提供营养、温暖和保护。绵羊、马和鸭子就是早熟物种的例子。安静睡眠 非快速眼动睡眠的几种替代名称之一，还有慢波睡眠、同步睡眠等。虽然有些人将其限制用于发育中的动物，但其他人更喜欢将其更广泛地用作对这种状态的更客观的描述。
基于集成卡尔曼滤波框架与机器学习算法的锂电池荷电状态估计
摘要：基于卡尔曼滤波（KF）框架和机器学习算法的电池等效电路模型荷电状态（SOC）估计研究相对有限，大部分研究仅针对少数几种机器学习算法，缺乏全面的分析比较，且大部分研究侧重于通过机器学习算法获取卡尔曼滤波框架算法模型的状态空间参数，再将状态空间参数代入卡尔曼滤波框架算法中进行SOC估计，此类算法耦合性强，复杂度高，实用性不强。本研究旨在将机器学习与卡尔曼滤波框架算法相结合，将五种卡尔曼滤波框架算法的输入、输出和中间变量值的不同组合作为六种主流机器学习算法的输入，估计最终的SOC。这六种主流机器学习算法包括：线性回归、支持向量回归、XGBoost、AdaBoost、随机森林、LSTM；算法耦合度较低，无需进行双向参数调整，且不涉及机器学习与卡尔曼滤波框架算法之间。结果表明，集成学习算法与纯卡尔曼滤波框架或机器学习算法相比，估计精度有显著提高。在各类集成算法中，随机森林与卡尔曼滤波框架的估计精度最高，且实时性好。因此，可以在各种工程应用中实现。
储能系统替代无备用同步发电机调频调速器的运行方法
1 仁济大学能源系统工程系，金海 50834，韩国；dunguyen9003@gmail.com 2 延世大学电气电子工程学院，首尔 03722，韩国；wyshin@yonsei.ac.kr（WS）；khur@yonsei.ac.kr（KH） 3 韩国铁道研究院，义王 16105，韩国；cm2@krri.re.kr 4 韩国西部电力公司西部电力研究院，大田 34056，韩国；chung@iwest.co.kr（I.-YC）；kdh1002@iwest.co.kr（DK）；hyh88@iwest.co.kr（Y.-HH） 5 斗山重工业与建筑公司，龙仁 16858，韩国；juyoung.youn@doosan.com（JY）； jwayoung.maeng@doosan.com (JM) 6 光云大学电气工程系，首尔 01897，韩国；myoon@kw.ac.kr 7 祥明大学电气工程系，首尔 03016，韩国 * 通讯地址：jaewshim@smu.ac.kr；电话：+82-2-2287-6175
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