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基于大脑连通性的现实生活创造力预测由语义记忆结构介导
创造力的联想理论认为，创造性认知涉及产生远距离联想的能力，以及在语义记忆中不相关的概念之间建立有用联系的能力。然而，现实生活中的创造性行为是否以及如何依赖于语义记忆结构及其神经基础仍不清楚。我们在参与者接受语义相关性判断任务时获取了多回波功能磁共振成像数据。这些评级用于估计他们各自的语义记忆网络，其属性可显著预测他们现实生活中的创造力。使用连接组预测建模方法，我们确定了基于任务的功能连接模式，这些模式可预测与创造力相关的语义记忆网络属性。此外，这些属性介导了功能连接与现实生活中的创造力之间的关系。这些结果为大脑连接模式如何通过语义记忆结构支持现实生活中的创造性行为提供了新的见解。我们还展示了如何使用计算网络科学来结合行为、认知和神经层面的分析。
从计算和神经教育方法建模创造性解决问题的任务
摘要：创造力是一个复杂的过程，已在不同领域进行了研究，在任务类型、背景和评估方法方面具有高度的多样性。在本研究中，我们专注于定义不明确的个人创造性问题解决 (CPS) 任务，目的是创建一个基于 CPS 调节过程的计算模型，该模型受到相关认知过程和人工认知架构的神经科学知识的启发。模型操作化考虑了学习者在解决定义不明确的任务时所采用的路径的突发特性以及该路径在描述任务的问题空间内的几何化。然后根据创造力背后的计算过程区分基于刺激和目标导向的创造性行为。通过计算和神经教育方法，该研究引入了创造性问题解决任务的模型，并提供了问题解决任务的操作几何定义，强调了与定义不明确的问题相关的挑战。我们完成了关于创造力作为一种语义基础过程的讨论，重点是数据表示，以及使用推理和度量空间算法进行符号数据操作。
tritax 正在创造极具吸引力的数据中心机会
资本支出取决于成功的规划和预租，包括：• 开发阶段的 1.85 亿英镑资本支出（取决于规划和预租）• 包括开发管理费，符合市场条件，最高 5% 支付给 TML
艺术与技术的交集：数字创造力
摘要艺术与技术的交集代表了当代社会中令人信服的探索领域。数字创造力作为技术进步的产物，重新定义了艺术实践，将诸如绘画，雕塑和摄影等传统媒介转变为创新的数字形式。本文研究了艺术与技术之间的历史关系，重点是重塑创作过程的关键技术发展。通过分析数字工具，技术和人工智能的集成，该研究研究了数字媒体如何促进协作，包容性和可访问性。还讨论了包括版权挑战，真实性关注和艺术民主化在内的道德和关系的社会影响。本文以评估数字创造力的变革潜力及其在塑造艺术表达的未来中的作用结束。关键字：数字创造力，艺术和技术，人工智能，数字工具，创意表达。
文化和创造性经济前瞻性
随着技术的进步和全球化的发展，行业继续迅速发展，并且可持续性成为中心阶段，了解未来的挑战和机遇变得比以往任何时候都更加重要。业务，组织和政府都必须主动而不是反应，才能保持这些转变。的预见使我们能够系统地探索潜在的未来情景，帮助利益相关者为干扰，减轻风险和利用新的可能性做好准备。使用结构化的方法使我们能够确保当今的决定为长期的经济韧性和社会福祉铺平了道路。
创造机遇：安大略省农村经济发展战略
• 公共安全——通过以下方式增强降低风险和防范网络和公共安全威胁的能力：• 安大略省网络安全卓越中心• 2024 年《加强网络安全和建立公共部门信任法案》• 通过降低现有 OPP 成本增长为小型和农村市政当局提供财政支持• 为市政消防员安全提供消防补助金• 移动危机响应小组增强补助金，帮助警察部门为经历精神健康或成瘾危机的人提供专门支持
2023财年全球南方面向未来共同创造项目补充预算...
2023年度补充预算“全球南方未来型共同创造项目补贴（促进日本企业海外基础设施扩建调查：第二次申请征集）”补贴对象选定结果公告 2024年12月12日 凸版株式会社 2023年度补充预算“全球南方未来型共同创造项目补贴（促进日本企业海外基础设施扩建调查：第二次申请征集）”补贴对象申请于2024年9月9日（星期一）至2024年10月11日（星期五）接受，共收到163份申请。
就业创造基金 (JCF)
堪萨斯州立大学基金会将投资 2460 万美元，设计和建造位于曼哈顿边缘区的堪萨斯州立大学办公园区 80,000 平方英尺的扩建项目。该项目是堪萨斯州立大学边缘区 30 亿美元总体规划的一部分，将创造 5,000 个新工作岗位。该区内的多阶段办公园区将开发一块 17 英亩的空地，并为学术和商业企业带来超过 300,000 平方英尺的空间和 1,300 个工作岗位。该项目是堪萨斯州立大学基金会正在开发的办公园区的第三阶段。开发的第一阶段于 2015 年 10 月完成，第二阶段于 2018 年 8 月完成。目前的租户包括 Burns & McDonnell、Garmin、Great Plains Kubota 和 USDA。该项目第三阶段预计将为曼哈顿地区带来更多商业机会，新增 172 个净就业岗位，并有望使社区的经济基础多样化。
双赢局面：解决人工智能的能源需求如何创造新的投资机会
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对系统的创造思维（SIT）的分析...
目的：本文旨在探讨系统的创造思维（SIT）方法与大语言模型（LLMS）的整合，以增强创新过程。它试图评估LLM如何支持设计团队中的分析和创造过程，以及混合人类-LLM协作如何有助于更具动态和非常规的解决问题的方法设计/方法/方法：研究采用理论分析，对现有文献的理论分析，将现有的文献综合到两个顶部。它提出了一个将SIT与LLM集成的框架，包括SIT过程每个阶段的结构化提示模式。该方法包括对发明过程中人类和LLM功能的比较分析。发现：研究表明，LLM可以通过提供快速信息综合，产生多种思想并系统地应用SIT原则来显着增强SIT过程。但是，人类的创造力，直觉和整体评估对于突破性创新仍然至关重要。该研究确定了在现场框架内有效的人类协作的特定及时模式和技术。研究局限性/含义：由于这是一个初始的理论框架，因此需要通过案例研究或实验研究来评估其实际有效性。实际含义：拟议的框架为创新和设计一种结构化方法的从业者提供了将AI集成到其创作过程中的结构化方法。提供了使用LLM来增强SIT方法论的每个阶段的特定准则，这可能导致更有效和创新的结果。社会含义：将SIT与LLM的集成可能会严重影响公众对AI的态度，从而增加其作为创造性和问题解决过程中协作工具的接受。这种方法可能会导致各个行业中更有效，更可持续的创新实践，从而更有效地应对社会挑战。但是，这也可能引起人们对创意领域的工作流离失所的担忧，因此需要专注于重新锻炼和教育，以准备与AI系统合作的劳动力。