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World File Search System内省
全局工作空间理论、现象概念策略和意识分布
彼得·卡拉瑟斯 (Peter Carruthers) 认为，全局工作空间理论意味着动物意识不存在任何事实。这一论点很容易扩展到其他意识认知理论，给意识研究带来了一个普遍问题。但这一论点证明得太多了，因为它还意味着人类意识不存在任何事实。一个关键假设是，科学的意识理论必须解释这一解释空白。我批评这一假设，并指出了一种捍卫科学意识理论的替代策略，这种策略能更好地反映正在进行的科学实践。我认为，从现象概念到功能概念存在可内省的推理联系，科学家可以使用这些联系根据动物和人类共有的能力来个体化全局工作空间。
软件开发中人工智能的采用
人工智能 (AI) 的持续快速发展彻底改变了各个领域，包括软件开发。这项定性研究采用主题分析方法来调查专业和个人参与软件开发的个人的观点，重点关注该领域采用人工智能 (AI) 技术的情况。研究方法采用归纳和迭代方法。数据收集涉及以各种方式对集中的受访者样本进行半结构化访谈，所有受访者都了解与软件开发和更广泛地说 AI 相关的主题。当这项研究考察软件开发人员对采用 AI 的当前反应时，它得出结论，受访者最明显的是，他们对采用 AI 的信心程度各不相同，内省的自我报告理解程度较低，有一种赋权感，意识到劳动力的影响和道德警惕。文献与本文的观察相符，因为它们既相互印证又相互对比。
人工智能（学科代码 - 417）
理解或以书面或口头形式实施的能力。 3.空间视觉智能：感知视觉世界和一个物体与另一个物体的关系的能力。 4.运动智能：与人如何熟练地使用四肢有关的能力。 5.音乐智能：识别和创造声音、节奏和声音模式的能力。 6.内省智能：描述某人的自我意识水平有多高。从认识到弱点、优势到自己的感受。 7.存在智能：与宗教和精神意识有关的另一种智能类别。 8.自然主义智能：与处理我们周围环境信息的能力有关的另一种智能类别。 9.人际智能：通过理解他人的感受和对自己的影响来与他人交流的能力。（命名智能得½分；解释智能得½分；（½ + ½）* 4 = 4） 问：18 人工智能（AI）是指任何
programa lang lang-eng
Telefónica正在庆祝一百年。这是这家尖端公司成立100周年，该公司赋予了创新和技术来帮助人们联系。几年来庆祝这一周年纪念日的地方比Gran Teatre del Liceu更好，这是Telefónica多年来支持的剧院。和比Lang Lang更好的艺术家，被公认为是当今最受欢迎的钢琴家之一，并且是十年前的公司大使。TelefónicaCentenary Concert值得一看，其中艺术和技术齐头并进将真实世界和虚拟世界融合在一起。我们要听的作品分为三个部分：风景，内省和让我们无限制地想象。与独奏会的三个音乐障碍一起，我们生活了一个单一的体验。一种理解艺术家与观众之间联系的新方式，同时，他们将踏上音乐团结艺术和技术的核心。
可再生能源监管和投资机会
▪ 水电：遍布印度尼西亚各地，特别是北加里曼丹、新德里、北苏门答腊和巴布亚。 ▪ 太阳能：遍布印度尼西亚各地，特别是辐射较高的东努沙登加拉省、西加里曼丹省和廖内省。 ▪ 风（>6 米/秒）：主要位于东努沙登加拉、南加里曼丹、西爪哇、新德里和巴布亚。 ▪ 海洋：遍布印度尼西亚各地，特别是马鲁古、东努沙登加拉、西努沙登加拉和巴厘岛。 ▪ 地热：位于火环地区，包括苏门答腊、爪哇、巴厘岛、努沙登加拉、苏拉威西岛和马鲁古群岛。
底特律的经济公平状态
像大多数美国人一样，在观看了乔治·弗洛伊德（George Floyd）和艾哈迈德·奥布里（Ahahmaud Aubrey）的杀戮视频以及对布雷娜·泰勒（Breonna Taylor）的学习之后，我在2020年夏天感到很生气。愤怒的一种方法是与我父亲在美国的种族理论和经济学上开始夏季阅读清单。我的父亲在田纳西州诺克斯维尔以南的吉姆·克劳（Jim Crow）长大，并有一个观点，我需要了解周围发生的事情。这是阅读种族理论和内省的夏季，秋季和冬季的沉重，但我不仅需要理解种族主义，而且要了解种族主义的本质。并且，当数以百万计的人开始在全国各地有2,000多个城镇游行时，主要公司和金融机构开始宣布重新分配财富，以公平和不断变化的投资策略来宣布，我想知道……这是怎么回事的？
OpenKnowledge Srl - 哈佛商业评论意大利版
如果我们给这本插页起的标题《重现的时光》能让读者想起马塞尔·普鲁斯特的作品，那么这正是我们想要的。在上个世纪最伟大的文学杰作之一《追忆似水年华》中，时间的主题是一条必不可少的线索，与记忆的主题交织在一起。但即使在今天，这个话题在组织世界和整个社会中仍然受到极大关注。了解我们生活的时代从未如此重要。普鲁斯特给予我们的帮助至少涉及两个层次。 《追忆似水年华》是《追忆似水年华》的第七卷，也是最后一卷。这部非凡的作品将内省、自传分析与历史、社会时间联系起来。第七卷特别讲述了过去的事件如何在生命的后期获得了不同的意义。这就是我们撰写此附件的观点。我们正在经历的阶段允许恢复过去的一系列行为——然而，我们可以用新的眼光重新审视、重新考虑这些行为，并在私人生活和组织实践中部分地做出更好的改变。
调查主观工作量评级 (NASA TLX) 和主观情境意识评级 (SART) 对认知复杂的人机工作的有效性
主观工作负荷和态势感知指标，如 NASA 任务负荷指数 (TLX) 和态势感知评分技术 (SART)，经常用于人机系统评估。然而，这些评分的解释存在争议。在本研究中，通过比较操作员在执行场景后立即收集的评分和操作员通过视频回顾场景获得实际系统状态知识后收集的评分，调查了这些指标理论假设的经验证据。18 名有执照的控制室操作员参加了模拟器研究，运行了 12 个相对具有挑战性的场景。结果发现，在操作员获得事实场景知识后，对涉及内省的 TLX 项目的解释保持稳定，而对涉及对外部事件的感知的项目（如态势感知和表现）的解释则取决于操作员的场景知识。结果表明，操作员的评分可以区分心理努力、表现、挫折和态势感知。没有发现 SART 指数作为态势感知衡量标准的明确证据。相反，为本研究开发的主观情境意识测量方法与工作量不同，与操作员绩效相关，表明这种类型的测量方法值得未来研究其有效性。研究结果有助于制定测量程序
解释大脑动态的模型
大脑动力学非常复杂，但却是理解大脑功能和功能障碍的关键。静息态功能磁共振成像数据捕获的动态是嘈杂的、高维的，而且不易解释。将这些数据降低到低维特征并关注最具预测性的特征的典型方法带有很强的假设，可能会错过底层动态的重要方面。相比之下，对经过判别训练的深度学习模型进行内省可能会在单个时间点和空间位置的层面上发现与紊乱相关的信号元素。然而，在高维低样本量数据集上进行可靠训练的难度以及由此产生的预测标记的相关性不明确，阻碍了深度学习在功能神经成像中的广泛使用。在这项工作中，我们引入了一个深度学习框架，用于从高维动态数据中学习，同时保持稳定、生态有效的解释。结果成功证明，所提出的框架能够直接从小数据中学习静息态 fMRI 的动态，并捕获预测功能和功能障碍的特征的紧凑、稳定的解释。