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阿尔伯克基晨报，1915 年 9 月 5 日
m ， nil。帮助屠杀 i、I lliua、a I、ii、luilllc 的人正在为 I K-Mon 河的流亡做准备。现在，罗马人占据了瓦达和里加之间的西岸，昨天，罗马人在那里占领了一个桥头堡，今天，另一个桥头堡被占领了。这是 ltlu.il 的一个很好的地方。如果这些成功能够得到解决，那么通过强行渡过河，大多数会导致里加镇的疏散，因为该镇已经受到英国元帅冯·伊利诺伊·巴林的威胁。从弗莱德尔希施塔德尔 (Frledrlchstadl) 向南到伊里佩 (I'ripei) ，意大利和爱尔兰人进行了一系列的战斗。当意大利人 l,y u ni, i ,,tt.u-i- c iilnnn 维提乌 (Vlltiu) 河和 i, onu 攻击所有其他点时，他们的追击受到了沉重的打击！-- ， Ill, i ale lleilli; pless, ,lt liill'k,
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
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摘要。开发能够可靠地在生命早期检测自闭症（ASD）的数字生物标记物具有挑战性，因为自闭症的表现形式多种多样，并且需要在体检期间进行常规的简单测量。脑电图，俗称EEG，是一种电生理监测方法，已被探索为监测非典型脑功能的潜在临床工具。从12至15个月大开始，一直持续到36个月大，共收集了101名婴儿的EEG测量数据。与文献中分析EEG信号的先前研究不同，我们的方法将EEG视为图像，使用适当的信号变换来保留EEG信号的空间位置以创建RGB图像。它采用残差神经网络来检测非典型脑功能。从12个月大开始，就可以准确预测36个月大时临床诊断结果是否为ASD。这表明，使用端到端深度学习是从脑电图测量中提取有用的数字生物标志物以预测婴儿自闭症的可行方法。
拉伯克社区健康需求评估 (CHNA)
致谢 1 目录 2 执行摘要 4 简介 7 MAPP 流程 8 县级健康排名模型 9 使命和愿景 11 数据收集方法 12 利益相关者访谈 13 社区调查 17 调查传单 17 大学焦点小组和调查 18 社区状况评估 20 关于拉伯克 20 保险覆盖范围 24 死亡率 29 以前的 CHNA 30 社区环境评估 31 大学城 33 州际公路 27 34 社区合作伙伴评估 39 社区参与结果 40 拉伯克公共卫生工作人员研讨会 40 与拉伯克卫生委员会的会议 41 关键线人访谈 42 思想交流（社区倾听会议） 44 社区状况评估调查 46 大学生团体和调查 53 来自大学焦点小组 67 学生对拉伯克公共卫生的建议 71 关键信息提供者的声音和思想交流 75 医疗保健的可及性 75 心理健康、药物滥用和无家可归 76 性传播感染 (STI) 和青少年怀孕 79 健康问题 84 肥胖和糖尿病 84 心脏病 84
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教育技术的人机交互 (HCI) 设计会影响认知行为，因此必须评估不同的 HCI 策略如何支持预期行为。我们开发了一款受神经科学启发的游戏，在反直觉的科学问题背景下训练儿童使用“停下来思考” (S&T)——一种抑制控制相关行为。我们测试了四种 HCI 功能在支持 S&T 方面的有效性：(1) 准备机制，(2) 运动提示，(3) 颜色提示，和 (4) 奖励/惩罚。在对 45 名 7 至 8 岁儿童进行的随机眼动追踪试验中，我们发现准备机制增加了 S&T 持续时间，运动和颜色提示在促进 S&T 方面同样有效，将象征性颜色与准备机制相结合可能会产生累积效应，而奖励/惩罚可能会分散儿童对 S&T 的注意力。此外，S&T 持续时间与游戏中的表现有关。我们的研究结果强调了跨学科方法对教育技术研究的重要性，该方法积极研究 HCI 如何影响预期学习行为。