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![arXiv:2402.05138v1 [cs.AI] 2024 年 2 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a88ffeefc81f01e0c2bd0166d654268028a7ad0c.png)
arXiv:2402.05138v1 [cs.AI] 2024 年 2 月 6 日
本文介绍了 SceMQA，这是大学入学阶段科学多模态问答的新基准。它解决了现有基准中经常被忽视的一个关键教育阶段，涵盖高中到大学预科阶段。SceMQA 专注于数学、物理、化学和生物等核心科学学科。它融合了多项选择题和自由回答格式，确保对 AI 模型的能力进行全面评估。此外，我们的基准为每个问题提供了特定的知识点，并为每个答案提供了详细的解释。SceMQA 还以独特的方式呈现了具有相同背景但不同问题的问题，以便更彻底、更准确地评估推理能力。在实验中，我们在各种实验环境中评估了开源和闭源的最先进的多模态大型语言模型 (MLLM)。结果表明，需要进一步研究和开发以开发更强大的 MLLM，最强大的模型仅能实现 50% 到 60% 的准确率。我们的基准和分析将在 https://scemqa.github.io/ 上提供。
具有动态模式的脑类器官的神经刺激
摘要：称为Sentiomics的新科学旨在确定具有感受和意识的能力的动态模式。在延性学中，最有前途的调查领域之一是人类脑器官的发展和“教育”，对促进（也是新的）再生神经医学领域的促进人类健康有效。在这里，我们讨论了在实验环境中制造脑器官含量所需的信息丰富的输入的类型。将这项研究与亚马逊雨林中保存感性的生态关注相结合，我们还设想开发新一代的生物传感器，以从森林中捕获动态模式，并将它们用于大脑器官的“教育”中，以使他们在未来的医学中可能具有“心理健康”质量，从而在“居民”中具有重要的医学。这项研究与人类心理健康疗法的心理物理学方法密切相关，在该方法中，我们提出了在电力和磁性脑刺激方案中使用动态模式的方法，以解决神经震荡网络中的电化学波。
神经触觉技术：用于解码直观触觉的脑机接口
摘要 — 非侵入式脑机接口 (BCI) 被广泛用于识别用户意图。特别是，与触觉和感觉解码相关的 BCI 可以在许多工业领域提供各种效果，例如制造先进的触摸显示器、控制机器人设备以及更具沉浸感的虚拟现实或增强现实。在本文中，我们介绍了基于触觉和感官知觉的 BCI 系统，称为神经触觉。这是使用实际触摸和触摸图像范例对各种场景进行的初步研究。我们设计了一个新颖的实验环境和一种可以在触摸指定材料时获取脑信号以产生自然的触觉和纹理感觉的设备。通过实验，我们收集了针对四种不同纹理物体的脑电图 (EEG) 信号。招募了七名受试者参加实验，并使用机器学习和深度学习方法评估分类性能。因此，我们可以确认在 EEG 信号上解码实际触摸和触摸图像以开发实用的神经触觉的可行性。 关键词-脑机接口；脑电图；触觉信息；触觉分析；触觉意象
分析声悬浮对微重力环境对早期斑马鱼胚胎发展的影响
，但执行也很昂贵。因此，为模拟微重力并创建无容器和非接触空间环境的实验环境是一个紧迫的问题。声学驻波场（ASWF）悬浮的一种解决方案：1 - 4但是，在使用这样的ASWF创建所需的悬浮时，几乎没有关于该空间环境中生物安全关键问题评估的关键问题的报道。鉴于其在其他批准中看到的成功，例如材料制备，声音悬浮（AL）技术显示出在生命科学和生物学中应用的巨大潜力。5利用其非接触式和允许材料运输的特征，6-13该技术可以提供一个无壁，非接触式平台，以允许组装小零件，而不会从容器墙或样品持有人那里进行负面影响。已成功地执行了这种方法的实际应用，例如在药物载荷，诊断和人工启用中。14 - 16 Al Technology在据报道，在生物学研究中，还采用了包括鼠类胚胎干细胞，血细胞和小动物在内的活细胞，包括鼠类胚胎干细胞，血细胞和小动物。但是，迄今为止，关于
单词学习成功的心理和电生理相关性
虽然已经研究了eN的单词形式学习，但单词含义的获取仍然在很大程度上得到了研究。在实验环境中，可以使用图片来确定新单词形式及其含义之间的联系（Apfel-Baum＆McMurray，2017;Bermúdez-Margaretto，Beltrán，Cuetos和Domínguez，2019年）;定义（Bakker，Takashima，Van Hell，Janzen和McQueen，2015年； Liu＆Van Hell，2020）；或有意义的句子上下文（Elgort，Brysbaert，Stevens和Van Assche，2018年； Lauro，Schwartz和Francis，2020； Mestres-Missé，Rodriguez-Fornells和Münte，＆Münte，2007年）。在自然情况下，新含义是通过探索指导或从其上下文中推断出来的（Jenkins＆Dixon，1983）； L1学习（Nagy，Herman和Anderson，1985年）普遍存在后者（上下文获取）。teRE至少是两种互联学习的认知机制：联想学习和假设检验（Yu＆Smith，2012年）。tes ose机制允许从模棱两可的学习环境中检索正确的单词参考配对。
果阿国家课程框架的基础阶段（...
i。每个孩子都能学习，无论出生或背景情况如何。II。 每个孩子都不同，并且以自己的节奏成长，学习和发展。 iii。 儿童是具有出色观察能力的自然研究人员。 他们是自己学习经历的构造源，并通过不同的表现来表达感受和思想。 iv。 孩子是社会生物；他们通过观察，模仿和协作来学习。 儿童利用他们的感官并在环境上行事。 v。必须承认并包括儿童的经验和学习方式。 儿童在受到尊重，重视和充分参与学习过程时学习得最好。 vi。 游戏和活动是学习和发展的主要方式，持续的机会供儿童体验，探索和实验环境。 vii。 儿童必须参与发展和文化上适当的物质，活动和环境，并发展概念的理解和解决问题。 VIII。 内容应从儿童的经历中得出。 内容或其挑战的新颖性应基于儿童熟悉的经历。 ix。 内容应适合儿童的发展需求，并应为幻想，讲故事，艺术，音乐和戏剧提供一些机会。II。每个孩子都不同，并且以自己的节奏成长，学习和发展。iii。儿童是具有出色观察能力的自然研究人员。他们是自己学习经历的构造源，并通过不同的表现来表达感受和思想。iv。孩子是社会生物；他们通过观察，模仿和协作来学习。儿童利用他们的感官并在环境上行事。v。必须承认并包括儿童的经验和学习方式。儿童在受到尊重，重视和充分参与学习过程时学习得最好。vi。游戏和活动是学习和发展的主要方式，持续的机会供儿童体验，探索和实验环境。vii。儿童必须参与发展和文化上适当的物质，活动和环境，并发展概念的理解和解决问题。VIII。 内容应从儿童的经历中得出。 内容或其挑战的新颖性应基于儿童熟悉的经历。 ix。 内容应适合儿童的发展需求，并应为幻想，讲故事，艺术，音乐和戏剧提供一些机会。VIII。内容应从儿童的经历中得出。内容或其挑战的新颖性应基于儿童熟悉的经历。ix。内容应适合儿童的发展需求，并应为幻想，讲故事，艺术，音乐和戏剧提供一些机会。
结合人体工程学概念和认知机制，促进人类与人工智能代理的合作
摘要 将人工智能从实验环境部署到具体应用意味着要考虑环境的社会方面，从而设想人类与计算机之间的交互，以成为行动中的伙伴。本文回顾了有关人机交互的研究计划，包括可解释人工智能 (XAI) 和 HRI/HCI。我们认为，即使词汇和方法不同，这些概念都集中在人工智能必须向与其交互的人类提供其行为的准确心理模型上。这具有不同的含义，具体取决于我们考虑工具/用户交互还是合作交互——尽管合作交互是未来自动驾驶汽车概念的核心，但记录却少得多。从这一观察出发，本文使用关于联合行动的认知科学语料库来提出更精细的认知机制，这些机制已被证明对人类联合行动至关重要，可被视为未来人工智能的认知要求，包括共享任务表示和心理化。最后，提出了交互内容假设来满足已确定的机制，包括人工智能体引出其意图和触发人类合作者对其心理化的能力。
关于在语音神经假体设计中促进用户代理的建议
脑机接口 (BCI) 可直接从大脑活动中解码语音，旨在帮助瘫痪且无法说话的人恢复交流。尽管最近取得了一些进展，但语音的神经推理仍然不完善，限制了语音 BCI 实现流畅对话等体验的能力，从而促进主动性——即用户编写和传输信息以表达其意图的能力。在这里，我们根据神经工程的现有和新兴策略提出了促进主动性的建议。重点是实现快速、准确和可靠的性能，同时确保对解码器启动时间、解码的内容以及信息表达方式的意志控制。此外，除了受控实验环境中的神经科学进展之外，我们认为，平行的研究路线必须考虑如何将实验成功转化为现实环境。虽然这类研究最终需要潜在用户的意见，但在这里，我们确定并描述了受现有辅助技术领域开展的人为因素工作启发的设计选择，这些设计选择解决了未来现实世界语音 BCI 应用中可能出现的实际问题。
HOW CAN NEW TECHNOLOGIES MAKE JOBS BETTER?
关于自动化的共同叙述通常会使对工人的新技术攻击新技术。引入先进的机器，工业机器人和AI的引入都对技术进步意味着更少的工作感到担忧。但是，工人自己提供了更加乐观，细微的观点。借鉴了2024年对九个国家 /地区的9,000多名工人进行深远的调查，本文发现，更多的工人报告了从机器人和AI等新技术中的潜在收益，以确保他们在工作，薪水，薪水以及对工作的自主权，而不是报告潜在的成本。工作人员要求他们解决复杂的问题，感到被雇主珍视的工人以及有动力从事职业发展的工人更有可能将新技术视为有益的工人。与先前研究中的假设相反，在某些情况下，更多的正规教育与对自动化的负面态度及其对工作的影响有关。在实验环境中，对工人的经济激励措施的前景提高了他们对自动化技术的看法，而对新技术如何使用新技术的投入的前景并没有对工人对自动化的态度产生重大影响。1
中国的城市人工智能：后智能城市的社会控制还是超资本主义发展？
研究和更广泛的社会辩论探索了人工智能在中国扩大社会控制和超资本主义发展中潜在的变革作用。在本文中，我们利用这些辩论来反思中国的城市人工智能实验。关键问题是，与智慧城市的逻辑和想象相比，人工智能是否提供了独特或不同的东西。对上海和杭州城市人工智能管理标志性地点的分析表明：城市人工智能与智能之间的共鸣和不和谐。但它们也展示了城市人工智能实验的独特而复杂的格局，而这种格局在社会控制和自由市场应用的人工智能视角中并没有被很好地捕捉到。此外，人工智能正在开展的城市实验环境揭示了创建新“数字帝国”的愿望，探索数据权力的新极限和潜在的社会抵抗。本文通过提供一个新框架来比较新兴人工智能应用背景下计算城市管理的逻辑，做出了独特的贡献。因此，本文为中国城市人工智能管理的未来应用提供了一个独特的框架，并确定了未来的城市研究重点。