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功能学习（沃尔登方法）
• 玩耍和学习是相互联系的。• 神经科学的证据表明，从两个月大开始的玩耍经历与大脑的快速发育有关。• 拍摄了三个婴儿从五个月大到两岁的过程，对这三个婴儿进行了单独观察。他们给每个婴儿一个他们从未见过的篮子，他们以类似的方式探索篮子。他们每个人都精力充沛地向前倾，渴望触摸和探索。探索是连续的、安静的，不使用语言。这些婴儿的玩耍表明他们开始学会拾取、放置和敲打，这是最早的学习工具。• 玩耍是令人愉快的，是自我激励的。活动是为了活动本身，而不是为了实现某些最终目的。它安静、费力，并且可以重复。• 发育迟缓的儿童没有表现出早期拿起和放入物品和容器的能力，而这通常在两岁以下时发生。缺乏早期的探索性游戏限制了早期学习工具的建立。
泰坦话题
他很小就爱上了 IT。在他七岁生日时，Hodulik 的家人凑钱给他买了一台 Commodore 64，这是当时家用电脑的黄金标准。“我的父母还在托莱多大学为孩子们找到了一个周末电脑班，我开始学习编程。我喜欢电子游戏、计算器、机器人、机器——任何技术性的东西，”他说。到六年级时，他已经开始在 Mac 上进行桌面出版。“我听一位老师说，她从未见过有人像我一样自然而然地弄清楚如何让所有事情都运转得如此之快，几乎就像我在学会如何做之前就知道自己在做什么一样。这句话从那时起就描述了我与技术的关系。我对所有这一切都有天生的能力，就像有些人对运动或音乐有天生的能力一样，”他说。他的天赋促使他在 12 岁时开始了第一次商业冒险：“我会为镇上的小企业安装电脑和调制解调器。”
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
计算化学的生成人工智能
最近的生成人工智能（AI）激增为计算化学带来了令人兴奋的可能性。生成的AI方法在化学物种，发展力场和加快模拟的分子结构方面取得了重大进展。这种观点提供了结构化的概述，从生成AI和计算化学的基本理论概念开始。然后涵盖了广泛使用的生成AI方法，包括自动编码器，一代对抗网络，增强学习，流程模型和语言模型，并突出显示其在包括力场开发以及蛋白质/RNA结构预测在内的不同领域中所选的应用。重点是这些方法真正预测的挑战，尤其是在预测新兴的化学现象时。我们认为，模拟方法或理论的最终目标是预测以前从未见过的现象，并且生成的AI应在认为对化学有用之前受到相同的标准。我们建议要克服这些挑战，未来的AI模型需要整合核心化学原理，尤其是统计力学。
北极弹药行动 - 陆军大学出版社
2022 年俄罗斯入侵乌克兰，将该地区升级为全面冲突，这是欧洲自 1945 年以来从未见过的冲突。这场战争对俄罗斯军队来说是灾难性的，就像拿破仑和他的大军在 1812 年占领莫斯科时所经历的那样。冬季的到来、寒冷的天气、补给的缺乏以及其他因素迫使法国人从莫斯科撤退，导致其在战役中最终失败——这场战役被称为“冬天将军”。1 冬天是乌克兰和俄罗斯在整个冲突期间不得不忍受的敌人。“无论天气如何，战斗都会日夜进行，”乌克兰议员兼士兵叶戈尔·菲尔索夫在俄乌战争前线说道。2 在北极寒冷天气下进行持久的军事行动需要在大多数美国人不熟悉的不利条件下坚持下去。包括弹药供应在内的保障提供了在北极条件下发挥致命作用的后勤手段。
利用生成式人工智能为公共部门进行设计
使用生成式设计，人类设计师可以设置流程、输入参数、中途干预以调整约束条件，并最终选择最佳设计（上图中的橙色框）。然后，设计师可以亲自修改设计，或将其重新输入到流程中进行改进。重要的是，这可以大规模完成，同时最大限度地减少资源强度。计算机生成各种解决方案并根据约束条件对其进行测试；成功的变体会被放大，直到产生多个正确的（通常是非常规的）答案，以满足所有约束条件（上图中的蓝色框）。在许多方面，生成式设计是终极的空白创新工具；使设计师能够在很短的时间内耗尽整个解决方案空间，从而让人类有时间战略性地思考下一步该怎么做。例如，当研究人员将生成式人工智能中使用的同一种强化学习应用于人工智能玩棋盘游戏时，它能够发现在象棋和围棋等游戏的千年历史中从未见过的新策略。3
![arXiv:2301.07173v1 [eess.AS] 2023 年 1 月 2 日](/simg/e\eb0b1a6159942ebecf090a4f256dc19cb0a65090.webp)
arXiv:2301.07173v1 [eess.AS] 2023 年 1 月 2 日
将人类大脑活动中的想象语音转化为声音是一个具有挑战性和引人入胜的研究课题，它可以为人类通过大脑信号进行交流提供新的方式。通过侵入式测量口头语音数据，从大脑活动重建语音的努力已经显示出其潜力，然而，在重建想象语音方面却面临挑战。在本文中，我们提出了 NeuroTalk，它将想象语音的非侵入式脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型用口头语音 EEG 进行训练，该模型被推广以适应想象语音领域，从而允许想象语音和作为基本事实的声音之间自然对应。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而显示出从未见过的单词重建语音的潜力。我们的结果暗示了从人类 EEG 信号进行语音合成的潜力，不仅来自口头语音，而且来自想象语音的脑信号。
软件模式 - Dreamsongs
，几乎可以肯定其中会提到我的名字。为了证明这一点，第二天他带来了最新一期的《面向对象编程杂志》。其中有一篇理查德·加布里埃尔的文章，这篇文章出现在本书中，标题为“珠饰游戏、地毯和美”。我坐下来阅读这篇文章；第一次真正对这种联系产生了兴趣。令我着迷甚至非常惊讶的是，在他的文章中，我发现一位我不认识、从未见过的计算机科学家似乎比我的建筑师同事更了解我在自己的领域所做的事情和正在做的事情。事实上，在建筑文献中，很少有客观地写出我一生在建筑领域该做什么的问题上所作的冷静事实的评价或总结。许多建筑师痛苦地被束缚在一个行不通的领域，在精神上和情感上都被该学科的问题所束缚，他们常常对我所说的话感到震惊（因为它使
疫苗接种者和护理人员须知
什么是 COVID-19？ COVID-19 疾病是由一种名为 SARS-CoV-2 的冠状病毒引起的。这种类型的冠状病毒以前从未见过。您可能通过接触感染病毒的人而感染 COVID-19。它主要是一种会影响其他器官的呼吸道疾病。感染 COVID-19 的人可能会出现从轻度到重度的多种症状。症状可能在接触病毒后 2 至 14 天出现。症状可能包括发烧或发冷；咳嗽；呼吸急促；疲劳；肌肉或身体疼痛；头痛；最近失去味觉或嗅觉；喉咙痛；鼻塞或流鼻涕；恶心或呕吐；腹泻。什么是 BHARAT BIOTECH COVID-19 疫苗 (COVAXIN TM )？ Bharat Biotech COVID-19 疫苗 (COVAXIN TM ) 是一种经批准在紧急情况下限制使用的疫苗，可能预防 COVID-19。中央许可机构已批准在临床试验模式下销售或分发 COVAXIN，以便在公共利益的紧急情况下作为充分预防措施进行限制使用。
用于量子计算的不确定性感知伪标记
机器学习模型最近在预测分子量子化学性质方面显示出良好的前景。然而，要将其应用于现实生活需要（1）在低资源约束下学习，以及（2）对从未见过的结构多样的分子进行超出分布的推广。我们观察到，这两个挑战可以通过丰富的标签来解决，而这在量子化学中往往并非如此。我们假设，在大量未标记分子上进行伪标记可以作为金标记代理，以显著扩展训练标记数据集。伪标记的挑战在于防止不良伪标签使模型产生偏差。在熵最小化框架的启发下，我们开发了一个简单有效的策略 P SEUD σ，它可以分配伪标签，通过证据不确定性检测不良伪标签，并使用自适应加权防止它们使模型产生偏差。从经验上看，P SEUD σ 提高了全数据、低数据和分布外设置中的量子计算准确性。