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思想实验 - Iris Publishers
海洋生物的漫长进化时期，早在大约 3.9 亿年前脊椎动物成功征服陆地之前，为陆地生物的许多生物学和生理学相似性奠定了基础。在哺乳动物中，仍然可以找到鳃动脉成对结构的遗迹，并证明其共同起源。对称性和二元性原则自进化早期以来就一直被观察到，并影响所有物理和功能结构。问题是，在一个充满复杂过程和混乱条件的世界中，像二分法这样的简单二元系统如何对大脑功能有用。事实上，当事物被简化为两个对比属性时，许多详细信息就会丢失。显然，仅比较两个相反的模式就可以快速辨别。当快速识别关键情况并迅速做出适当的反应至关重要时，这一点尤为重要。感官印象的抽象化加速了大脑的处理，并允许对有用信息进行优先排序。自我意识的外化有助于有意识地意识到自我的存在。
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用
穆特鲁·库库罗娃 英国伦敦大学学院 摘要 本文从多维度阐述了人工智能在学习和教育中的作用，强调了人工智能、分析和学习过程之间错综复杂的相互作用。在本文中，我对普遍存在的将人工智能狭隘地视为生成性人工智能所体现的随机工具的概念提出质疑，并主张人工智能的其他概念化的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异、人工智能算法固有的“认知多样性”，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育中的人工智能研究将人工智能视为人类智能的类比，但两者的观点已经出现分歧，因此需要重新点燃这种联系。本文提出了人工智能在教育中的三种独特概念化：人类认知的外化、人工智能模型的内部化以影响人类心智模型，以及通过紧密集成的人机系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了这三种概念的实例，强调了每种概念对教育的潜在价值和局限性，以及过分强调外化人类认知的危险。本文认为，人工智能模型可以作为思考学习的对象，尽管学习的某些方面可能只是通过缓慢的学习体验而来，无法用人工智能模型完全解释，也无法通过预测来破解。本文最后提倡在教育中采用更广泛的人工智能方法，这种方法不仅限于考虑设计和开发教育中的人工智能解决方案，还包括教育人们了解人工智能和创新教育系统，以在人工智能无处不在的世界中保持相关性。关键词人工智能、生成式人工智能、学习分析、教育技术、人类认知、教育的未来人类智能与人工智能信息处理人工智能 (AI) 通常被定义为机器对智能的模拟。智能是一个复杂而多方面的概念，涵盖多种能力。它确实包括学习、理解、推理、决策和适应新情况的能力。它超越了通常认为的认知能力，包括情感和社会成分，承认智力不仅关乎一个人思考得有多好，还关乎一个人与世界和他人互动得有多好。智力不仅关乎确定的、脱离语境的、脱离实体的、被简化为各个部分的事物，因此它是可预测和可控制的。它还关乎理解动态的事物。它关乎与不确定性共存和生存的能力，我们所看到的部分在另一个层面上可能确实是整体。今天，我们在教育研究和实践中看到的大多数人工智能都认为
Janus
本文介绍了Janus，这是一种旨在解决稳定的硬币三元素的Stablecoin 3.0方案 - 简单地改善了权力下放（D），资本效率（E）和安全/稳定性。基于先前的Stablecoin世代的见解，Janus利用双式系统（Alpha和Omega），整合了加密资产和现实世界资产（RWAS），采用了软peg机制，并利用AI驱动的稳定性。我们提供了一个全面的理论框架，包括对D，E和S的形式定义，以及来自国际贸易和开放经济宏观经济学的平衡存在证明和类比。通过引入以外部产量为支持的第二个代币，贾努斯从庞辛综合动力学中断了，并创造了更强大的基础。多侧外化和软钉可实现受控的价格振荡，而AI驱动的参数调整保持平衡。通过这些创新，Janus的目标是接近Stablecoin Trilemma的中心，提供全球弹性，通货膨胀调整和分散的Stablecoin生态系统桥梁桥梁Defi和Tradfi。主体介绍了三元素和贾努斯的关键功能的高级概述，而附录则提供了更正式的数学处理方法，包括用于分散，资本效率和稳定性的严格指标，以及稳定性以及在Trilemma中固有的优化挑战。
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用：混合智能的愿景
摘要 本文从多维度阐述了人工智能在教育中的作用，强调了人工智能、分析和人类学习过程之间错综复杂的相互作用。在此，我对普遍存在的将人工智能作为教育工具的狭隘概念提出质疑，例如将人工智能作为生成性人工智能工具，并主张人工智能的替代概念对于实现人机混合智能的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异，以及人机混合系统对扩展人类认知的重要性，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育研究中的人工智能（AIED）将人工智能视为人类智能的类比，但两者的观点已经出现分歧，这促使人们需要重新建立这种联系。本文介绍了人工智能的三种独特概念：人类认知的外化、人工智能模型影响人类心智模型的内化以及通过紧密耦合的人机混合智能系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了教育领域这三种概念的实例，强调了每种概念对人类能力发展的潜在价值和局限性，以及过分强调用人工智能工具取代人类学习机会的方法的危险。本文最后提倡采用一种更广泛的 AIED 方法，超越设计方面的考虑
9-11 岁儿童脑成像与心理健康和教育程度多基因评分之间的关联
精神疾病具有高度遗传性和多基因性，许多疾病在儿童晚期和青少年期发病率最高，这是一个变化巨大的时期。尽管人们普遍承认精神疾病的神经发育前因，但对青少年人群的研究仍然很少，这阻碍了我们在早期表征这些疾病方面取得进展。我们从青少年大脑和认知发展研究中纳入了 7,124 名儿童（9-11 岁），以绘制结构和扩散大脑成像与常见遗传变异和精神疾病多基因评分以及教育程度之间的关联。我们使用主成分分析来得出成像成分，并计算它们的遗传性。然后，我们使用单变量模型和典型相关分析 (CCA) 评估了成像成分与遗传和临床精神病风险之间的关系。大多数成像成分具有中等遗传性。单变量模型显示，多基因评分与这个年龄段的大脑结构之间证据有限，关联较小。CCA 揭示了两种显著的共变模式。第一种模式将较高的多基因教育水平得分与较少的外化问题和较大的表面积联系起来。第二种模式将较高的精神分裂症、躁郁症和自闭症谱系障碍多基因得分与较高的整体皮质厚度、较小的穹窿和扣带白质体积、较大的枕骨内侧表面积和较小的颞侧和内侧表面积联系起来。虽然交叉验证表明其普遍性有限，但我们的结果突出了多变量模型在更好地理解儿童晚期心理健康与大脑结构之间的跨诊断和分布式关系方面的潜力。
脉冲定时对皮层和丘脑底核深部脑刺激诱发电位的影响
脉冲时间的影响是我们了解如何有效调节基底神经节丘脑皮质 (BGTC) 回路的重要因素。通过电刺激丘脑底核 (STN) 产生的单脉冲低频 DBS 诱发电位可以洞察回路激活，但长延迟成分如何随脉冲时间的变化而变化尚不清楚。我们研究了在 STN 区域传递的刺激脉冲之间的时间如何影响 STN 和皮质中的神经活动。在五名帕金森病患者的 STN 中植入的 DBS 导线被暂时外化，从而可以传递脉冲间隔 (IPI) 为 0.2 至 10 毫秒的成对脉冲。通过 DBS 导线和头皮 EEG 的局部场电位 (LFP) 记录来测量神经激活。 DBS 诱发电位是使用通过联合配准的术后成像确定的背外侧 STN 中的接触器计算的。我们使用小波变换和功率谱密度曲线量化了不同 IPI 对跨频率和时间的诱发反应幅度的影响程度。STN 和头皮 EEG 中的 DBS 诱发反应的 β 频率内容随着脉冲间隔时间的增加而增加。间隔 < 1.0 ms 的脉冲与诱发反应的微小变化相关。1.5 到 3.0 ms 的 IPI 使诱发反应显著增加，而 > 4 ms 的 IPI 产生适度但不显著的增长。当 IPI 在 1.5 到 4.0 ms 之间时，头皮 EEG 和 STN LFP 反应中的 β 频率活动最大。这些结果表明，DBS 诱发反应的长延迟成分主要在 β 频率范围内，并且脉冲间隔时间会影响 BGTC 电路激活的水平。
儿童青少年焦虑和抑郁的跨大陆环境和全基因组关联研究
儿童和青少年的焦虑和抑郁应受到特别关注，因为它们是一个公共卫生问题，会对发展和心理健康产生毁灭性和长期影响。从遗传易感性到环境压力源等多种因素都会影响患上这些疾病的风险。本研究旨在了解环境因素和基因组学如何影响三个群体中儿童和青少年的焦虑和抑郁：青少年大脑和认知发展研究（美国，9-10 岁；N=11,875）、外化障碍和成瘾脆弱性联盟（印度，6-17 岁；N=4,326）和 IMAGEN（欧洲，14 岁；N=1888）。我们进行了数据协调，并使用线性混合效应模型、递归特征消除回归和 LASSO 回归模型确定了环境对焦虑/抑郁的影响。随后，通过大型分析和荟萃分析对所有三个队列进行了考虑了重要环境因素的全基因组关联分析，然后进行了功能注释。结果表明，多种环境因素导致发育过程中焦虑和抑郁的风险，其中早期生活压力和学校支持指数对所有三个队列的影响最为显著且一致。在荟萃分析和大型分析中，chr11p15 中的 SNP rs79878474 成为与焦虑和抑郁相关的特别有希望的候选者，尽管未达到基因组显著性。对元分析和巨分析中最有希望的 SNP 映射的常见基因进行基因集分析，发现在 chr11p15 和 chr3q26 区域中，在钾通道和胰岛素分泌功能方面有显著富集，特别是 chr11p15 中分别由 KCNC1、KCNJ11 和 ABCCC8 基因编码的 Kv3、Kir-6.2、SUR 钾通道。组织富集分析显示小肠中显著富集，
WIRN 2024 计划 - Siren International
1. 10:45 – 11:00 Andrea Bizzego、Alessandro Carollo、Burak Senay、Seraphina Fong 和 Gianluca Esposito：计算机视觉驱动的运动注释以推进 fNIRS 预处理算法 2. 11:00 – 11:15 Daniele Dragoni、Maria Désirée Epure 和 Isabella Poggi：共情代理和被感动的情感：增强人机交互 3. 11:15 – 11:30 Alfonso Maria Stanzione、Lorenzo Arena、Julio Daniel Bermúdez Chinea 和 Andrea Bizzego：揭示母亲教育和大众媒体对中低收入国家早期儿童发展的影响 4. 11:30 – 11:45 Francesca Mottola、Augusto Gnisci、Marco Perugini 和 Ida Sergi： HEXACO 方面可以预测青少年自我或观察者报告的内化和外化行为吗？ 5. 11:45 – 12:00 Francesca Mottola：性格特征会影响饮食方式和食物选择吗？直接和间接影响 6. 12:00 – 12:15 Ilaria Lombardi、Vincenzo Paolo Senese、Victor Fernando Muñoz Martinez、Mario Buono、Marcos Rollón Rivas 和 Sonia Capece：用于人机交互实验室评估的神经工效学工具和方法 7. 12:15 – 12:30 Luisa Almerico、Isa Zappullo、Anna Pezzella、Carla Nasti、Massimiliano Conson 和 Vincenzo Paolo Senese：应用网络分析探索绘画技能预测因子之间的关系 8. 12:30 – 12:45 Carla Nasti、Luisa Almerico、Eleonora Chianese 和 Anna Pezzella：童年时期父母拒绝与年轻成年人习得性无助之间的关联：来自 Ipartheory 的见解 9. 12:45 – 13:00 Marco Feola、 Alessandro Lo Presti、Gennaro Cordasco 和 Anna Esposito：为员工提供支持的生成式人工智能和虚拟代理
跨越鸿沟：向主流客户营销和销售高科技产品
“欧比旺·克诺比”，亚历克·吉尼斯爵士在原版《星球大战》电影中说道——“现在有一个我很久很久没有听到的名字了。”同样的话也适用于《跨越鸿沟》原版中作为示例的许多公司。读着它的索引，不禁让人想起中世纪的哀叹：“往年的雪去哪了？” Aldus、Apollo、Ashton-Tate、Ask、Burroughs、Businessland 和 Byte Shop 究竟去哪了？Wang、Weitek 和 Zilog 去哪了？“哦，迷失的，在风中悲伤的鬼魂，回来吧！”但我们不应该绝望。在高科技领域，好消息是，尽管我们以惊人的频率失去公司，但我们保留了人才和创意，因此整个行业蓬勃发展，即使我们的薪水单上的名字无缝地滑向另一个人（好吧，就像我们的系统无缝地互操作一样，正如营销所声称的那样……好吧，那是另一回事）。《跨越鸿沟》写于 1990 年，出版于 1991 年。最初预计销售 5,000 册，但在上市七年内，销量超过 175,000 册。在高科技营销中，我们称之为“上行失误”。我认为，这本书的吸引力在于它为市场开发问题提供了一个词汇，这个问题给许多高科技企业带来了无尽的痛苦。看到问题在印刷品中得到外化，对过去曾深受其害的人来说，具有某种救赎作用——这不全是我的错！此外，就像一本关于高尔夫的好书一样，它的处方给人很大的希望，只要做出这样或那样的微小调整，就一定会取得完美的结果——这次我们会成功！因此，许多人都高兴地告诉我，这本书已经成为他们公司的圣经。这就是我们这一代人的精神健康。在编辑这个修订版时，我尽量少触及原版的逻辑。这比你想象的要难，因为在过去的十年里，我的观点发生了变化（好吧，我变老了），而且我有一种根深蒂固的爱管闲事的倾向，我的许多客户和同事都会证明这一点。问题是，当你插手时，你会越陷越深，直到上帝知道你得到了什么，但这不是你一开始的样子。我有足够的机会在未来的书中做到这一点，并且我对这本书有足够的尊重，可以尝试稍微站稳脚跟。话虽如此，我确实做了一些重要的例外。我消除了