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电力需求增长和数据中心：困惑者的指南
特定区域数据中心带来的负载增长很难预测。数据中心开发商考虑多个州作为数据中心的可能位置，并在做出最终选择之前同时向多家公用事业公司查询电价和激励措施。因此，通过计算数据中心项目提案来预测负载增长可能会导致高估可能在特定服务区域内建造的数据中心。只有对这些项目进行国家或地区级别的跟踪才能给出准确的信息，但目前尚不存在这种跟踪，至少没有公开的形式。
具有困惑的生成AI（2024年11月20日）
生成的AI是指从数据中学习伪像的代表的AI技术，并使用它来生成类似但不重复原始数据的全新独特文物。这些文物可以提供良性或邪恶的目的。生成的AI可以产生完全新颖的内容（包括文本，图像，视频，音频，结构），计算机代码，合成数据，工作流程和物理对象的模型。生成的AI也可以用于艺术，药物发现或材料设计中。
对Chatgpt，Gemini和困惑的比较研究
近年来，人工智能（AI）迅速整合到教育中引发了广泛的论述，即其对传统教学方法和实践的影响[1] [2]。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它专注于开发和创建表现出某种人类智能的硬件或软件。人工智能（AI）是指模仿人类智力或机器中的人类行为。它涉及开发各种算法和计算机程序来处理和做出决策。它包括几种方法和包括机器人技术，自然语言处理，深度学习，机器学习和计算机视觉等的技术。AI的目标是开发一个可以处理数据并做出需要人类智能的决策的系统。在当今世界，人工智能（AI）非常重要，因为它可以改变如此多的不同领域。人工智能已经渗透到教育格局的各个方面，重塑了教学过程[3]。人工智能（AI）已经存在了数千年。Alan Turing在1950年发表了他的作品“计算机机械和智能”，最终成为Turing测试，专家用来衡量计算机智能。约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯（Dartmouth）举行了一个关于“人工智能”的研讨会，这是该词的首次使用，这就是为什么它被视为人工智能（AI）的发源地。与传统AI不同，生成AI是人工智能的一部分，它开发了算法以创建与给定数据集相似的新数据样本。
ODL-BCI：通过超参数调整对学生困惑进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 31 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.10.30.564829 doi：bioRxiv preprint
学校：澄清有关新冠疫苗的困惑
预期指导：作为儿童健康检查的一部分，临床医生可以鼓励父母和患者为下一个发育里程碑和推荐的疫苗做好准备。这有助于开始对话，包括担忧，并为未来的疫苗接种机会播下种子。
人工智能：困惑者的交易指南
在美国，版权保护只能给予人类，而不能给予机器。机器生成的作品也可能获得版权保护，但需要人类的大量贡献。美国版权局发布了关于保护包含人工智能生成材料的作品的指导。美国版权保护的关键标准是作品是否为人类创作，计算机仅仅是辅助工具，或者作品中传统的创作要素——文学、艺术或音乐表达或选择、编曲等要素——是否实际上不是由人类而是机器构思和执行的。值得注意的是，在其他许多国家，版权保护并不要求作者身份，包括英国、爱尔兰、香港、印度、新西兰和南非，这些国家都可能为计算机生成的作品提供版权保护，因此需要谨慎主动的法律顾问，为择地诉讼和法律冲突纠纷埋下隐患。
是否感到困惑：解码大脑活动并认识到使用EEG
抽象目标。混乱是学习过程中的主要认知情绪，影响了学生的参与度以及他们是否感到沮丧或无聊。但是，关于学习混乱的研究仍处于早期阶段，并且有必要更好地了解如何识别它以及哪些脑电图（EEG）信号表明其发生。目前的工作调查了使用脑电图进行推理学习期间的混乱，旨在通过将教育心理学，神经科学和计算机科学结合的多学科方法来填补这一空白。方法。首先，我们设计了一个实验，以积极，准确地引起推理中的混乱。第二，我们提出了一种主观和客观的关节标签技术来解决标签噪声问题。第三，为了确认可以将混乱的状态与非共同状态区分开，我们比较和分析了五个典型频段中混淆和未连接状态的平均频带能力。最后，我们提出了一个用于混乱分析的EEG数据库，以及传统（天真贝叶斯，支持矢量机，随机森林和人工神经网络）和端到端（长期短期记忆，残留网络和EEGNET）机器学习方法的基准结果。主要结果。发现的发现：1。在混乱和未融合条件之间，三角洲，theta，alpha，beta和较低伽玛的功率有显着差异； 2。更高的注意力和认知负荷；和3。意义。具有时间域特征的随机森林算法在二元分类中，具有高精度/F1得分（对于受试者的方法为88.06％/0.88，对于受试者的方法为84.43％/0.84）。这项研究促进了我们对混乱的理解，并提供了在学习过程中识别和分析的实用见解。它在学习过程中扩展了有关困惑和非共同状态之间差异的现有理论，并为认知感染模型做出了贡献。该研究使研究人员，教育者和从业人员能够监测混乱，开发自适应系统和测试识别方法。
简而言之……增长与移民：解开困惑
我已经讨论了移民对英国经济增长的影响。但也许我们应该从全球角度看问题。毫无疑问，从低收入国家移民到高收入国家（如英国）会提高全球人均 GDP，即使这会降低英国的人均 GDP。这是寻找方法对移民持开放态度的有力理由。但我们需要意识到，大部分好处都归移民自己所有，需要采取一些控制措施，以避免损害一些当地人的利益。
基于概率特征的脑电信号在线教育平台困惑学生检测
摘要：在 COVID-19 大流行期间，在线教育已成为一种重要的教育媒介。尽管在线教育具有诸多优势，但它缺乏面对面的设置，这使得分析学生的互动、理解和困惑程度变得非常困难。本研究利用脑电图 (EEG) 数据为大规模开放在线课程 (MOOC) 平台检测学生的困惑程度。现有的困惑检测方法主要侧重于模型优化，而特征工程研究得不够深入。本研究提出了一种新颖的工程方法，该方法使用基于概率的特征 (PBF) 来提高机器学习模型的效率。PBF 方法利用随机森林 (RF) 和梯度提升机 (GBM) 的概率输出作为特征向量来训练机器学习模型。通过几个带有 EEG 数据的机器学习模型，使用原始特征和 PBF 方法进行了广泛的实验。实验结果表明，通过在 EEG 数据上使用 PBF 方法，可以 100% 准确率地检测困惑的学生。 K 折交叉验证和与现有方法的性能比较进一步证实了结果。