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World File Search System创造性
战略思维方法，实现创造性和适应性战略
1.1 简介 ................................................................................................................ 26
比利时法兰德斯的文化和创造性经济
文化和创造力部门是通过直接创造就业和收入创造的重要驱动力，也是通过促使整个经济创新的间接推动。超出了经济影响，从支持健康和福祉到促进社会包容和当地社会资本，他们也产生了重大的社会影响。法兰德斯（比利时）将文化和创造性部门置于该地区的经济和社会战略中的优先事项。本文概述了法兰德人的文化和创造力领域，强调了就业，业务动态，企业家精神和融资以及文化参与的趋势。它提供了分析和建议，以支持该地区继续建立其本地文化和创造性生态系统。
重新思考印度尼西亚创造性经济的增长
数字经济正在改变印度尼西亚的社会环境和经济活动（Eria，2023年），东南亚最大的经济体以及世界上最生物多样性和文化多样的国家之一。尽管数字技术推动了创新和燃料就业机会和经济增长，但他们也在震撼既定的经济模式以及对经济的思考方式（Eria，2023年），尤其是在创意部门。'创意经济可能是提高所有人的包容性经济增长的支柱。”这是印度尼西亚2022年二十（g20）总统的伴奏，他说印度尼西亚在建立包容性的创意经济生态系统方面发挥了领导作用。
重新思考印度尼西亚创造性经济的增长
音乐：Idhar Resmadi（印尼音乐专家和作家）； Ventha Lesmana（Asirindo前主任； Nadaku Publishing总经理）； Chandra Christanto（出版商兼人才经理）； Yessi Kurniawan（LMKN委员会成员[国家集体管理学会]）； Chico Hindarta（Wami头）；踏板车KSAN（歌手，吉他手，KSAN踏板车）； Ifan Maulana（歌手，Samsons Band；出版商，共同所有人，大型音乐娱乐）； Ganjar Ariel Santosa（大型音乐娱乐公司业务发展主管）； Kinanti Kenaga（制片人，歌手，Tomtam Studios）； TAMA WITICRA（Tomtam Studios的首席执行官兼执行制片人）； Achmad Ananda（吉他手，吉他制造商）； Afif Amrullah（音乐家，封闭乐队）；特斯拉·马那（Tesla Manaf）（音乐家，作曲家）； Panji（词曲作者，歌手，吉他手）； Henky Suparja（鼓手，雇员，三个音乐商店国家）；莱昂（鼓手，线圈金属乐队；厨师），范多（音乐企业家）； Dhays Ugik（鼓手，鼓零售商）；丹尼斯·努苏（Dennis Nusuy）（语音总监）；克里斯蒂安·西普西（Christian Sipassy）（宝藏首席执行官）； Pak Gus Choliq（Nasida Ria乐队经理）； Koko（吉他手，音乐学校的创始人）；和Moti Ryanti（Volks Radio Bandung）。
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。
工作文件24-005无人群的未来？生成的AI和创造性问题解决
摘要生成人工智能（AI）的快速进步为通过人类引导的AI合作伙伴关系提供了有吸引力的创造性问题。为了探索这一潜力，我们提出了一项众包挑战，该挑战的重点是人类人群产生的可持续性，循环经济思想，并使用两种替代形式的解决方案搜索产生了人类人类的努力。挑战吸引了来自各个行业的125个全球求解者，我们使用战略及时工程来生成人类解决方案。我们招募了300位外部人类评估者，以判断234个解决方案中的13个随机选择，总计3,900个评估者 - 解决方案对。我们的结果表明，尽管人类人群解决方案表现出更高的新颖性（平均而言和新颖的结果），但人类-AI的解决方案表现出较高的战略生存能力，财务和环境价值以及整体质量。值得注意的是，人类解决方案是通过差异化搜索共同创建的，在该搜索中，人类引导的提示指示了大语言模型（LLM）依次生成与以前的迭代不同的输出，超过了通过独立搜索生成的效果。通过将“ AI-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN”方法展示出来，我们的研究表明了一种可扩展的，具有成本效益的方法来扩大早期创新阶段，并为研究整合人类AI解决方案搜索过程如何推动更具影响力的创新奠定了基础。，我们深表感谢Lamar Pierce在整个审查过程中的出色指导和支持。任何剩余的错误都是我们自己的责任。关键字：生成的AI，大型语言模型，创造性的问题解决，组织搜索，AI-AI-AI-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-IN-ARCOUP，众包，迅速的工程认可：我们对Justin Ho，Stella Ho，Stella Ho和Kate Powell的衷心感谢。Our work has been significantly enriched by the insightful comments and feedback from Charles Ayoubi, Nathan Rietzler, and seminar participants at various institutions, including the Laboratory for Innovation Science at Harvard (LISH), University of Washington Foster School of Business, GenAI Lab at the Professorship of Digital Marketing at the TUM School of Management, University of Toronto Rotman School of Management, MIT Sloan, Questrom School of Business Online数字业务和哈佛人类计算机相互作用组的研究。他的领导和见解在提升我们的工作质量方面发挥了作用。我们还向三位匿名审稿人致以真诚的感谢，他们的建设性反馈和周到的建议大大改善了我们的手稿。他们的奉献精神和专业知识在塑造这项研究方面非常宝贵。通过HBS研究与教师发展部（DFRD）和LISH的慷慨财务支持使这项工作成为可能，为此我们深表感谢。我们承认使用GPT-4和Claude-3用于写作帮助。
决议78/133：促进可持续发展的创造性经济
1。引言刚果民主共和国（DRC）是一个广阔的国家，拥有大量的生物多样性和自然资源，包括关键的矿物质。尽管如此，在过去的几十年中，持续的冲突极大地影响了该国的发展轨迹，以及许多结构转型和多元化的机会仍然没有开发。从1998年到2003年的第二场刚果战争留下了暴力，腐败和人权虐待的困难遗产，以及在很大程度上欠发达和非正式经济中的剥削行为的主导地位。尽管在过去十年中，相对经济改善，该州的稳定仍然脆弱，容易引起冲击（经济与和平研究所，2017年）。结果，当我们查看经济领域（下图1）及其GVC整合水平的增加时，我们几乎没有进步和有限的整合。除了金融服务，纺织品和服装等传统部门以及与采矿活动有关的服务（即电气和机械），这是唯一显示的增加了家庭价值的增加。
创造性想象过程中概念固着的神经表征
摘要 大量研究表明，观看示例图像刺激往往会限制创造性想法的产生。然而，这种视觉注视在创造性认知中背后的神经认知机制尚不清楚。在本实验中，我们探索了示例图像是否会影响创造性想象以及与视觉对象识别相关的大脑区域内的神经活动模式。参与者首先观看带有高约束和低约束标签的示例图像（模糊的线条图）。高约束标签与线条图相似，而低约束标签则不然。接下来，参与者想象相同的线条图的新标签，并删除初始标签。与我们的预测一致，将提示标签与新生成的标签进行比较的语义距离分析显示，与低约束试验相比，高约束试验的平均语义距离较低（即创造性想法较少）。通过表征相似性分析，我们还证明了在右颞下回、右颞中回和右枕上回中，从物体识别到高约束想象试验，神经模式相似性是反常或相关的（不太相似）。从广义上讲，这些发现表明，突出的视觉示例可能会引导形成强大的心理表征，从而限制创造性想象。这项研究还迈出了第一步，旨在确定与接触注视示例后产生新的创造性想法的艰难过程相关的神经认知特征——特别是在腹侧视觉流中物体识别/表征的早期阶段。
UARC 展示了对 NASA 研究和商业的创造性方法
美国宇航局与美国最大、最负盛名的大学系统之一启动了一项大胆的新研究合作，这标志着该航天局以及全国开展工作的新方式。9 月 22 日在美国宇航局艾姆斯会议中心（前身为 MTCC）举行的新闻发布会上，美国宇航局和加州大学的官员宣布，他们已经签署了一份为期 10 年、价值超过 3.3 亿美元的合同，这是美国宇航局首次签署此类合同，以建立大学附属研究中心 (UARC)。加州大学圣克鲁斯分校 (UCSC) 将作为该项目的牵头校园管理 UARC。官员们表示，UARC 将提供独特的研究和教育能力组合，以满足美国宇航局的任务要求并培养未来的科技人力资源。“UARC 将美国宇航局和大学的合作推向一个全新的方向，”艾姆斯中心主任 G. Scott Hubbard 说。 “通常，大学专注于基础研究。通过新的 UARC，我们正在打破传统的机构障碍，合作开展 NASA 关键路径上的任务驱动研究，”他补充道。“这次合作将理想的创新合作伙伴聚集在一起，”加州大学圣克鲁斯分校校长 MRC Greenwood 评论道。“这是一个推进重要且可能改变世界的研究的独特机会，”她补充道。“我们校园对这个项目的浓厚兴趣得到了公认的研究成果和之前在多学科和合作项目（如国家自适应光学中心）中的成功支持，”Greenwood 继续说道。“加州大学的杰出团队
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
摘要 - 自然灾害的日益复杂性需要创新的技术解决方案，以支持急救人员的努力。本文介绍了Triffid System，这是一个全面的技术框架，将无人接地和航空车与先进的人工智能功能相结合，以增强野火，城市洪水以及地球后的搜索和救援任务的灾难响应。通过利用最新的自主导航，语义感知和人类机器人交互技术，Triffid提供了一个复杂的系统，该系统包括以下关键组件：混合机器人平台，集中式地面站，定制通信Infrastrastructure和智能手机应用程序。定义的研发活动表明，深层神经网络，知识图和多模式信息融合可以使机器人能够自主浏览和分析灾难环境，降低人员风险并加速响应时间。建议的系统通过提供高级任务计划，安全监控和自适应任务执行功能来增强应急小组。此外，它可以确保在复杂和风险的情况下实现时间情境意识和运营支持，从而促进快速，精确的信息收集和协调的行动。索引术语 - 动物学，污点后，人工智能，增强现实，情境意识，第一响应者