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实施动态的社会认知和主动推论
本文的目的是双重的：它严格分析并拒绝将积极推断为心理理论和实施主义的说明；它推进了与积极推论兼容的社会认知的颁奖典礼。虽然某些社会认知的推断模型似乎对社会认知具有构成的观点，但它们将其解释为通过代表机制将精神状态归因于其他人的归因，这与心理理论一致（Tom）。我们认为，由于两个被纳入主义拒绝的汤姆假设而导致的矛盾和混乱，这是矛盾和混乱：（1）社会认知降低到心理代表性，并且（2）认知必须用社会认知内容的“工具包”或“起步”或“启动”来促进模型般的模型式的（1）。本文提供了一个积极的替代方案，可以避免矛盾或混乱。在阐明了颁布主义下的社会认知概况之后，即没有假设（1）和（2），最后一节将认知的动态模型作为动态，实时，流动，动态，情境社会行动，我们利用动态系统理论的形式主义来解释社会认知的起源在发育变化中的社会认知新颖性来解释发展和积极的工具，以解释一种社交理解的工具，以确定社会化的同步同步。关键词：社会认知，利基结构，主动推断，思想理论，实施主义，动力学系统理论。
多智能体移动边缘计算网络中具有排队动态的分布式任务卸载优化
摘要 — 任务卸载决策在物联网 (IoT) 中的移动边缘计算 (MEC) 技术中起着关键作用。然而，在没有任何集中通信和计算协调的分布式多智能体网络中，它面临着来自应用层任务排队的随机动态和物理层耦合无线干扰的重大挑战。在本文中，我们研究了考虑上层排队动态和下层耦合无线干扰的分布式任务卸载优化问题。我们首先提出了一种新的优化模型，旨在通过优化多个智能体的卸载阈值来最大化它们的预期卸载率。然后，我们将问题转化为博弈论公式，进一步设计了一个分布式最佳响应 (DBR) 迭代优化框架。分析了博弈论模型中纳什均衡策略的存在性。对于每个代理阈值策略的单独优化，我们进一步提出了一种编程方案，将受约束的阈值优化转化为无约束的拉格朗日优化 (ULO)。单独的 ULO 被集成到 DBR 框架中，使代理能够以分布式方式协作并收敛到全局最优。最后，提供了模拟结果来验证所提出的方法，并证明了其相对于其他现有分布式方法的显著优势。数值结果还表明，所提出的方法可以实现与集中式优化方法相当的性能。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
混合快速和慢速动态的智能光伏系统多时间尺度能源管理框架
我们为智能光伏 (PV) 系统提出了一种多时间尺度能源管理框架，可以计算出电池运行、电力购买和电器使用的优化时间表。智能光伏系统是一个本地能源社区，包括配备光伏板和电池的几栋建筑和家庭。然而，由于光伏发电的不可预测性和快速变化，维持能源平衡并降低系统中的电力成本具有挑战性。我们提出的框架采用模型预测控制方法，采用基于物理的光伏预测模型和精确参数化的电池模型。我们还引入了一个由两个时间尺度组成的多时间尺度结构：一个较长的粗粒度时间尺度，用于每日范围，分辨率为 15 分钟；一个较短的细粒度时间尺度，用于 15 分钟范围，分辨率为 1 秒。与当前的单时间尺度方法相比，这种替代结构能够以合理的计算时间管理快速和慢速系统动态的必要组合，同时保持高精度。模拟结果表明，与基线方法相比，提出的框架可将电力成本降低 48.1%。还展示了多时间尺度的必要性以及对光伏预测和电池方面精确系统建模的影响。
大脑时空动态的可解释性......
摘要：正念训练与心理健康和认知能力的改善相关，但这些变化背后的具体神经生理机制尚不清楚。本研究使用一种新型的受大脑启发的人工神经网络来研究正念训练对脑电图功能的影响。参与者在三个评估时间点完成一项 4 音听觉异常任务（包括目标和物理上相似的干扰物）。在 A 组（n = 10）中，这些任务是在 6 周正念训练之前、训练后立即和 3 周的随访中完成的；在 B 组（n = 10）中，这些任务是在干预等待期（训练前 3 周）、正念训练前和正念训练后完成的。使用脉冲神经网络（SNN）模型，我们评估了从捕捉与事件相关电位（ERP）相关的神经动态的脑电图数据特征中跨空间和时间生成的并发神经模式。该技术利用了整个 ERP 和跨电极空间极性变化的时间动态。研究结果支持对干扰项的反应相对于目标刺激的连接权重前移。右额叶对干扰项的连接权重与特质正念（正向）和抑郁（负向）相关。此外，正念训练与目标（仅双侧额叶、左额中央和颞叶区域）和干扰项的连接权重增加有关。SNN 模型在根据正念训练对大脑状态进行分类方面优于其他机器学习方法。研究结果表明 SNN 模型
基于动态的脑启发视力的研究...
摘要 - 在本文中，我们探讨了许多脑启发视力的应用，其中基于动态视觉传感器摄像机（即法语中的PSEE300EVK）获取数据。具体来说，我们探索了以下三个方面：（1）将大规模的人工卷积神经网络转换为尖峰神经网络，该网络可以处理大规模数据集并节省网络资源而不会丢弃太多精确度。我们为两个网络之间的差异提出了可靠的解决方案，并且可以将其推广到其他深层网络变换。（2）在自动驾驶场景中识别行人和车辆尖峰数据流。具体来说，我们将CityScapes数据集转换为两种模式尖峰数据，一种称为事件处理模式，另一种称为“对比检测模式”。（3）基于PSE300EVK摄像机构建结构化的光3D采集系统和3D图像识别算法。测试表明，本文中使用的算法可以有效地减少深人造卷积神经网络与深尖峰卷积神经网络之间的误差，并且具有良好的概括能力，并且算法可以有效地处理尖峰图像和3D图像。
有助于酷刑的社会心理动态的投入和……
1. 全面监视、读心术、身心控制、梦境操纵——使用神经武器——远程神经监控模块 ('RNM')——利用该模块，骚扰者可以在屏幕上看到目标人物内心深处的所有想法——就像读报纸一样清晰。目标人物的眼睛成为追踪者的实时摄像头。目标人物看到的一切都会记录在追踪者的电脑上，或者通过脑机接口 (BCI) / 脑脑接口 (BBI) 被追踪者的大脑看到！这些基于卫星的技术严重侵犯了基本人权，如个人隐私、健康、安全、数据安全、家庭安全等。预先打包的梦境序列会定期下载到目标人物的大脑中，骚扰者会在受害者做梦时与他们互动。压力性创伤/冲击也可以通过人工梦境诱发（完全无线 - 无需植入任何芯片、电极等）。
一个评估反映认知的大脑动态的平台......
改进上肢肌电假肢的努力通常旨在为肢体缺失者提供高度功能性 [1]。尽管技术进步，但与完整肢体相比，这些设备提供的功能有限，并且会施加高认知负荷，导致疲劳和沮丧 [2]，这可能导致设备排斥 [3]。需要通过测量来直接评估认知负荷，以进一步了解在使用假肢期间如何有效地发展视觉运动行为。为此，脑电图 (EEG) 是理想的选择，因为它可以以高时间分辨率测量持续的神经活动。大脑中参与和与任务相关的区域的主动处理反映在 alpha 范围 (8-12 Hz) 内振荡幅度 (功率) 的抑制上 [4]，[5]。熟练运动表现的发展特点是将处理资源有效分配给大脑中与任务相关的区域 [6]。最近，这种方法被用来证明与解剖手相比，使用假肢时头皮上检测到的阿尔法波功率有所下降，这反映了更有意识的控制 [7]。基于这项工作，我们提出了一个平台来评估使用假肢时的大脑动态。第一部分描述了为该平台创建的可定制、轻量级肌电假肢模拟器。第二部分描述了平台中使用的无线脑电图设备和分析。该项目已获得新不伦瑞克大学研究伦理委员会的批准 (REB #2019-098)，所有试点测试均根据 REB 指南进行。最后，我们展示了反映功能抑制的皮质阿尔法波分布的试点数据，这可能表明认知负荷较高。
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。
人工智能 (AI) 对动态的影响......
简介 人工智能正在大规模地重塑和重新定义职业。因此，医疗职业动态在教育和护理方面正在发生翻天覆地的变化。本文从人工智能的角度回顾了医学教育和护理的未来变化和挑战。本次审查的参考文献搜索是通过电子方式对 PubMed、Medline、Scopus、Index Copernicus 和 Google Scholar 等数据库进行的。通过检查摘要或总结来筛选搜索中确定的出版物，以查找任何与医疗保健中的人工智能相关的内容。通过连接网格术语“人工智能”和“医疗保健”或“健康”、“人工智能”和“医学教育”或“健康职业教育”，对 Pubmed 上的英文文章进行了高级系统文献检索。