XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内涵
人工智能的新型内涵可废止推理
可废止（或非单调）推理的重要性早已在人工智能中得到认可，通过逻辑和自动推理对这种非演绎推理进行形式化建模和计算模拟的提议可以追溯到该领域早期的开创性工作。但从那时起到现在，基于逻辑的人工智能还没有产生一种逻辑和相关的自动化来处理充斥着任意迭代的内涵运算符（如相信、知道等）的可废止推理。我们提出了一种基于逻辑的新方法来解决需要内涵运算符和推理的可废止推理问题。我们利用了两个核心问题。第一个是“尼克松钻石”（ND）[1]，它是人工智能可废止推理研究中一个简单但具有启发性的样本。我们展示了如何通过构建两个论点（对应于钻石的两个分支）来解决 ND 中固有的矛盾，其中一个论点“击败”另一个论点。解决方案是通过对代理关于钻石断言上下文的信念进行推理来找到的。这种关于信念的推理本质上需要内涵逻辑。我们的第二个问题是认知科学中一个经过大量研究且更深入的问题的变体：Byrne 的“抑制任务”（ST）[ 2 ]。我们提出了一个具有挑战性的 ST 新版本，它明确且不可避免地具有内涵性——然后表明我们的新 AI 方法可以应对这一挑战。因此，我们声称我们的方法是“适用于人工智能的”——但我们认为，只有在认知科学中对相关类别的受试者进行的经验实验与我们的人工智能方法的结果相一致时，它才具有认知上的充分性。本扩展摘要的其余部分将对我们用来解决这两个问题的机制（即认知可能性计算）以及解决方案本身进行高级概述。
太空太阳能发电（sbsp）地缘政治内涵...
简介 美国政府能源信息署最近发布了一份名为《2023 年国际能源展望》的报告，报告指出，全球一次能源消耗量将从目前的 640 千万亿 BTU 增至约 850 千万亿 BTU。能源需求和消耗量的增加将主要由核能和可再生能源来满足。 太阳能和其他可再生能源消耗量累计将从目前的 86 千万亿 BTU 增至约 206 千万亿 BTU。 对清洁能源日益增长的需求促使全球研究更新、更有效的太阳能利用方式，其中太空太阳能发电 (SBSP) 最受关注。 从概念上讲，它设想在地球轨道上放置一系列太阳能电池板，将入射的太阳能转换成微波并安全地传输到地球。 在地球接收站，这种微波将被转换成电能，并进一步整合到一个国家的电网中。
基于高内涵图像的 CRISPR 筛选揭示了 3D 基因组结构的调控因子
目前还没有技术能够有效地筛选新的长距离染色质组织调节剂。在这里，我们开发了一个基于图像的高内涵 CRISPR 筛选平台，该平台结合了新的基于 FISH 的条形码读取方法 (BARC-FISH) 和染色质追踪。我们在人类细胞中进行了功能丧失基因筛选，并从 13,000 个成像靶点扰动组合以及 25 个
符合 ACMG/AMP 纤毛病临床变异解释指南的 CRISPR 和高内涵成像检测
摘要 纤毛病是一种广泛的遗传性发育和退行性疾病，与运动纤毛或原发性非运动纤毛的结构或功能缺陷有关。已知的纤毛病致病基因约为 200 种，虽然基因检测可以提供准确的诊断，但接受基因检测的纤毛病患者中有 24-60% 并未得到基因诊断。部分原因是，根据美国医学遗传学学院和分子病理学协会的现行指南，很难对由错义或非编码变异引起的疾病做出可靠的临床诊断，而这些变异占疾病病例的三分之一以上。PRPF31 突变是退行性视网膜纤毛病常染色体显性视网膜色素变性的第二大常见病因。在这里，我们提出了一种高通量高内涵成像检测方法，可定量测量 PRPF31 错义变异的影响，符合最近发布的临床变异解释基线标准体外测试标准。该检测利用了使用 CRISPR 基因编辑生成的新型 PRPF31 +/– 人视网膜细胞系，以提供具有明显更少纤毛的稳定细胞系，其中表达和表征了新的错义变体。我们表明，在零背景下表达纤毛病基因错义变体的细胞的高内涵成像可以根据纤毛表型表征变体。我们希望这将成为临床表征意义不明确的 PRPF31 变体的有用工具，并可以扩展到其他纤毛病中的变体分类。
开发用于高内涵筛选的 CRISPR/Cas9 介导荧光报告基因人类多能干细胞系
摘要：应用 CRISPR/Cas9 系统将荧光蛋白敲入人类多能干细胞 (hPSC) 中的内源性目的基因，有可能促进基于 hPSC 的疾病建模、药物筛选和移植疗法优化。为了评估荧光报告 hPSC 系用于高内涵筛选方法的能力，我们将 EGFP 靶向内源性 OCT4 基因座。产生的 hPSC–OCT4–EGFP 系表达与多能性标记物一致的 EGFP，并且可以适应多孔格式以进行高内涵筛选 (HCS) 活动。然而，在长期培养后，hPSC 暂时失去了 EGFP 表达。或者，通过将 EGFP 敲入 AAVS1 基因座，我们建立了稳定且一致的 EGFP 表达 hPSC–AAVS1–EGFP 系，该系在体外造血和神经分化期间保持 EGFP 表达。因此，hPSC–AAVS1–EGFP 衍生的感觉神经元可适应高内涵筛选平台，该平台可应用于高通量小分子筛选和药物发现活动。我们的观察结果与最近的发现一致，表明在 OCT4 基因座进行 CRISPR/Cas9 基因组编辑后会出现高频率的靶向复杂性。相反，我们证明 AAVS1 基因座是 hPSC 中的安全基因组位置，具有高基因表达，不会影响 hPSC 质量和分化。我们的研究结果表明，应应用 CRISPR/Cas9 整合的 AAVS1 系统来生成稳定的报告 hPSC 系以用于长期 HCS 方法，并且它们强调了仔细评估和选择应用的报告细胞系以用于 HCS 目的的重要性。
教师学习指南：明确学习目标-第 3 单元
定义）来确定文本中使用的单词和短语的含义。发展中的学习者 - 使用明显的文本证据（例如，上下文线索、嵌入的定义）来确定文本中使用的单词和短语的含义，包括基本的比喻和内涵意义，并确定单词选择对含义和语气的影响。熟练的学习者 - 确定文本中使用的单词和短语的含义，包括比喻和内涵意义，并分析特定单词选择对含义和语气的影响。杰出的学习者 - 确定文本中使用的单词和短语的含义，包括比喻和内涵意义，并分析和批判特定单词选择对含义和语气的影响（例如，语言如何唤起时间和地点感，如何设定正式或非正式的语气）。
从符号涌现到可解释且有同理心的人工智能
摘要 —我们认为，可解释的人工智能必须拥有其决策的基本原理，能够推断观察到的行为的目的，并能够在受众理解和意图的背景下解释其决策。为了解决这些问题，我们提出了四个新颖的贡献。首先，我们根据感知状态定义任意任务，并讨论可能解决方案领域的两个极端。其次，我们定义内涵解决方案。根据某些智能定义，它是最佳的，它描述了任务的目的。拥有它的代理根据该目的对其决策有基本原理，并以基于硬件的感知符号系统来表达。第三，要传达该基本原理，需要自然语言，即一种编码和解码感知状态的方式。我们提出了一种意义理论，其中，为了获得语言，代理应该模拟语言描述的世界，而不是语言本身。如果人类的话语对代理的目标具有预测价值，那么代理将根据自己的目标和感知状态赋予这些话语以意义。在皮尔士符号学的背景下，代理社区必须共享符号、指称项和解释项的粗略近似值才能进行交流。意义只存在于意图的背景下，因此要与人类交流，代理必须具有可比的经验和目标。一个学习内涵解决方案的代理，在类似于人类动机的目标函数（如饥饿和痛苦）的驱使下，可能不仅能够根据自己的意图，而且能够根据受众的理解和意图来解释其原理。它形成了对人类感知状态的某种近似。最后，我们引入镜像符号假设，该假设认为，在类似人类的强迫下，代理作为内涵解决方案的一部分学习的符号表现得像镜像神经元。根据普遍的推测，这些神经元可能在促进同理心方面发挥重要作用。索引术语 — 内涵型人工智能、可解释型人工智能、同理心型人工智能
调查应用聊天机器人（人工智能）的接受度
摘要 聊天机器人作为一种（AI）技术近年来受到了极大的关注，尤其是在教育领域。在应用这种新技术之前。了解影响学生在高等教育中接受或拒绝这项技术的行为意图的决定因素至关重要，为了了解这种行为的内涵，当前的研究应用了技术接受和使用统一理论（UTAUT），从原始模型中排除了两个调节器，即经验和使用自愿性。此外，本研究排除了便利条件和行为使用，因为它旨在仅调查学生的内涵行为。本研究还旨在研究人口统计因素（性别和年龄）对模型研究独立变量和行为内涵变量的影响。因此，研究人员将研究目标定为，为埃及高等教育学生接受聊天机器人技术的行为内涵制定一个框架。为了实现这些目标，研究人员通过制作问卷调查来收集所需变量的数据。这份问卷针对的是阿拉伯科学技术与海上运输学院 (AASTMT) 的学生。之所以选择 AASTMT，是因为它是埃及最古老的私立大学之一，在其教育系统中应用了人工智能技术。最终样本包含 385 份回复。通过数据测试、描述分析、相关性、回归和结构方程模型 (SEM) 分析数据。结果表明，绩效期望、努力期望和社会影响对埃及学生在高等教育中接受聊天机器人技术的行为意图有显著影响。此外，结果表明，人口因素（性别和年龄）在绩效期望、努力期望、社会影响和行为意图之间的关系中没有被证明具有调节作用。通讯作者：Ahmed Hatata 通讯作者的电子邮件地址：ahmedhatata.ah@gmail.com 收到第一次提交：2021 年 8 月 28 日 收到修订提交：2021 年 9 月 20 日 接受：2021 年 11 月 22 日 简介
premonoidal - 菲利普·萨维尔
2024 年 8 月 15 日 — 内涵信息跨度、游戏、基于 Prof 的模型、分级。单子。第 3 页。为什么 PREMO 没有 IDAL 预死亡类别。双类别。+ 双类别模型。
![需求感知人工智能：为[人类]服务的人工智能……](/simg/g:\will\search\icon\source\8\87644e3a5af56d81bb96ffefb4a38030d8fa5f1c.png)
需求感知人工智能：为[人类]服务的人工智能……
多位人工智能倡导者（包括李开复 [ 1 ] 和 Ben Shneiderman [ 2 , 3 ]）都认为，人工智能（以及以人为本的人工智能 2 ）的主要目标是满足人类需求。这无疑是一个值得称赞的目标，但“需求”一词以及需求的总体结构都包含着大量的历史、争议和复杂性 [ 4 ]。因此，如果满足需求仍然是人工智能系统的目标，那么就需要进一步关注（即对话、研究、指导方针、政策）和跨学科合作，将需求结构发展成一种实用的工具，用于塑造未来人工智能能够和应该实现的目标。需求是一个常见的词（例如“我需要咖啡”），因此人们很容易忽视这个词具有特定的含义、定义、内涵和力量。例如，其力量源于以下内涵：陈述的对象（如上例中的咖啡）似乎是绝对必要的，没有其他选择。换句话说，咖啡是满足隐含需求所必需的。咖啡可能不够，但单靠茶或水肯定不够。3