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World File Search System奇才
6 年级计算机 - 奇才
当今的学生需要学习如何利用技术应对各种社会经济挑战，例如全球变暖、气候变化、可持续发展、粮食短缺等。学生必须学习计算机科学，因为它可以培养创造力、批判性思维和解决问题的能力，从而培养他们的数字创业技能，为他们未来的就业市场做好准备。本系列课程将使他们掌握基本的数字技能（文字处理、演示、电子表格、照片编辑等）、编码和编程的基础知识，并了解数字世界中的道德规范、行为和实践。
David Halpern 上尉 海军准将 太平洋海军测试联队
哈尔彭与 VAQ-133 的“奇才”一起登上约翰·C·斯坦尼斯号航空母舰 (CVN-75)，进行环球战斗巡航，支援自由哨兵行动、坚定决心行动和南海航行自由行动。2019 年 6 月，哈尔彭接管了 VAQ-133 的指挥权。在他的指挥下，该中队获得了年度战斗 E、安全 S、保留卓越、战术卓越和维护中队奖。哈尔彭因对 VAQ 社区做出的最重大贡献而被授予 2020 年海军中将约翰·佩里奖。
我们的奥本海默时刻：人工智能武器的创造
我担心硅谷一代工程师的观点已经完全偏离了美国公众舆论的中心。沿海精英的关注和政治本能可能对他们保持自我意识和文化优越感至关重要，但对促进我们共和国的利益却无济于事。硅谷的奇才——他们的财富、商业帝国，更重要的是他们的整个自我意识——都是因为国家的存在而存在的，在许多情况下，国家使他们的崛起成为可能。他们自诩致力于建立庞大的技术帝国，但拒绝向国家提供支持，而国家为其提供保护并构成其社会结构的基础。
重新评估电子元件以提高月球任务夜间生存率
过去六年充满挑战，航天系所有同事都让我度过了愉快的时光。特别感谢探索小组的同事 Daniel Kaschubek、Laura Grill、Matthias Killian 和 Christian Gscheidle，他们和我一样对太空探索充满热情，我总能与他们进行富有成效的讨论。感谢 Martin Dziura 和 Sebastian Rückerl，这两位奇才即使在最近的疫情期间也让这个研究所得以正常运转，感谢 Florian Schummer，我和他有共同的爱好，喜欢摆弄破损的真空室。还要感谢 Martin Rott，他帮助我走出了 TUM 官僚主义的黑暗，并始终协助我进行最新的真空实验。还要感谢 Uta Fellermair 在组织事务方面提供的所有帮助。
原罪：权力、科技与太空战争
第二部分“太空力量的成熟”的两章探讨了太空技术的演进。第一章重点介绍了太空图像和信号情报的收集。鲍文对技术骗子提出了令人耳目一新的挑战，他指出，“应该抛弃对幻想、不存在或所谓新奇能力的痴迷”（115）。以类似的方式，下一章探讨了卫星通信、太空态势感知和卫星导航系统的进步。它讨论了这些技术如何建立使太空力量成为可能的“现代化的束缚”，尽管这种方式往往模糊了民用和军用应用之间的区别（151）。尽管有如此多的太空技术奇才，鲍文还是站在卡尔·冯·克劳塞维茨一边，承认“无论收集到什么信息，对方的最终意图永远无法确定”（146）。
好地：大平原上的冥想与历史
我要感谢国际学者交流委员会在 2001-2 学年为阿尔伯塔省卡尔加里大学提供的富布赖特奖学金，以及同年为英语系和内布拉斯加大学林肯分校提供的教师发展奖学金。这些奖学金使得本书的研究成为可能。卡尔加里大学和内布拉斯加大学林肯分校的图书馆和工作人员，以及卡尔加里公共图书馆地方历史收藏的工作人员都提供了宝贵的帮助。我非常感谢卡尔加里大学历史系的同事，特别是 Sarah Carter、Don Smith 和 Gretchen Albers（他们阅读了几个草稿），以及考古系的 Jane Kelley。在内布拉斯加大学林肯分校，我感谢英语系，特别是 Joy Ritchie 和 Sindu Sathiyaseelan，我非常友善的研究助理和计算机奇才，大平原研究中心，特别是 John Wunder、George Wolf 和 Rick Edwards，以及民族研究所。我非常感谢两位匿名评论者的评论，他们极大地帮助改进了手稿，也感谢我的编辑 Walter Hildebrandt、Pamela MacFarland Holway 和 Joyce Hildebrand 的辛勤工作。我还要感谢我的朋友 Chris Garza 的鼓励，我的兄弟 Robert Grey Owl 的现实检查，我的儿子 Joel Kaye 的干扰，陪伴我的狗，特别是 Fireball 和 Autumn，最重要的是，我的丈夫 Howard Kaye。
智能机器的发展和当前...
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前，当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论，这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初，人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一，混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生，由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器：它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要，是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末，纽厄尔和西蒙创建了推理理论家，许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构，并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年，新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展，并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后，IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时，麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年，麦卡锡推出了他的新发明：LISP 语言，至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言，并且从那时起，人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题，包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术，包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。