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World File Search System意识
意识与人工智能的哲学
20 世纪至 20 世纪初计算机技术的发展。 21世纪改变了人们理解思维和智力的方法，并引发了人们再次理解人类思维过程本质的尝试。自从计算机技术和系统开始发展以来，人们就一直在研究创造、操作和开发能够补充人类思维的人工智能的可能性。目前哲学界最热门、争论最激烈的话题之一，就是对话神经网络（即所谓的语言模型）中意识的可能性问题，全球各大IT巨头都在积极开发此类网络。尽管有些开发人员大胆宣称机器表现出意识（例如谷歌软件工程师 Blake Lemoine 谈到 LaMDA 人工智能），但人工智能是否与人类智能相对应的问题仍然悬而未决。现代研究者认为，这一问题的解决在于哲学层面，与意识哲学有关，也与哲学和现代科学对意识的理解问题有关。
发展背景下的意识问题
现代人工智能系统能够与人类竞争解决各种各样的问题。 2023年3月，特斯拉、SpaceX和Twitter管理层、Pinterest和苹果联合创始人发表公开信，概述了暂停人工智能技术开发的理由，指出了对社会的主要风险[1]。信中作者认为，强人工智能的广泛应用将导致社会生活的深刻变化，作者由此得出结论，必须仔细规划这项技术的管理、控制和审计，但由于人工智能实验室之间为争夺其产品开发和实施的主导地位而展开无节制的竞争，目前尚未做到这一点。在科技、技术、人文不平衡的背景下，社会思想的滞后是一个显著的问题[2，p. 28]。可以假设，领先的 IT 巨头的负责人正试图通过在开发实施过程中暂停一段时间来减少这种不平衡。但这种停顿能够持续足够长的时间吗？目前，人工智能服务是用户手中的工具，而目标设定则由人来完成。人类的许多功能已被委托给技术，但理性和意识领域仍然没有实现自动化。但这只是时间问题。如果目标设定活动的基础是对世界的不满和改变世界的需要，并赋予其行动者必要的形式，那么人工智能将如何基于何种不满来想要改变世界？与被剥夺了肉体、精神和其他决定需求意识和目标设定的人类特质的人相比，人工智能会产生哪些需求？如果某个行为是目标设定、意图或意图的结果，那么我们就可以谈论行为者意识的存在。永恒的问题出现了：什么是意识？我们是否可以说意识的出现只是生物体所固有的，或者如果有充分的理由，意识有可能出现在人工智能中？如果是，理由是什么？总的来说，谈论意识与人工智能的关系是否有意义？任务是赋予人意识吗？或许，对这个问题进行推理是为了阻止人工智能出现意识，通过消除先决条件来排除这种可能性。人工智能获得独立性可能会剥夺人类的决策者角色，有时甚至会有消除人类的风险[2，p. 21]。最近涉及人工智能的事件
使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产
鞭子用于多种马运动。从马福利的角度来看，这是激烈的争论，并将马体育社会许可放在有风险中。小跑赛车是允许使用鞭子的运动之一。鞭子用于使马加速（鼓励）和更正。该研究的目的是调查前三匹马之间的固定位置是否受鞭子使用的影响，鞭打罢工对小跑比赛结束时速度变化的影响以及鞭打的罢工是否有可能符合负强化的训练原理。种族视频，对鞭打罢工进行了注册，并将其与速度变化进行了比较，速度的变化可以读取来自同一种族的位置数据。研究了16场比赛中前三匹马（n = 48）。每匹马的罢工数量为0到16，平均为5.6。在1-3位的马匹之间收到的罢工数量没有差异，鞭打罢工最常见于减速。鞭打罢工，随后减速可能是负强化的一个例子。鞭打罢工以鼓励马匹在比赛结束时更快地奔跑，应从马福利的角度避免。需要进一步研究小跑比赛中鞭子使用的安全方面。
ADMA在2型糖尿病中微血管并发症的发病机理中的作用 在前列腺癌中使用PARP抑制剂 在中国卵泡淋巴瘤患者中使用循环肿瘤DNA的预测预测 社论：地下氢存储的微生物学 功能失调的连通性作为意识障碍的神经生理机理：系统评价 三重再摄取抑制剂的影响对脑缺血大鼠神经功能的影响
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题，包括糖尿病性视网膜病，糖尿病性肾病，糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸（ADMA）的水平显着升高，这是一种一氧化氮合酶（NOS）的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能，氧化应激损伤，炎症和纤维化的影响，促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联，并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
机器学习工程中公平意识实践的目录
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧，尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标，经验研究和方法。但是，在整个机器学习生命周期中，理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录，以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践，将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中，作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源，以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署，增强其可靠性，问责制和信誉。
上下文摄像机：具有创意的桥接上下文意识...
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Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
Ivy Enoch -HFVT 3Squaresvt意识日证词
通过佛蒙特州地区代理商进行的“车轮上的进餐”计划，包括较老的和残疾的佛蒙特州，包括通过全球承诺投资来降低额外匹配的资金的选择。联邦营养计划被称为Snap-供应营养援助计划，称为佛蒙特州的3squaresvt（曾经称为“食品券”）。它旨在帮助低收入人购买他们所需的杂货以防止饥饿。3Squaresvt计划由人类服务机构内的儿童和家庭经济服务部门管理。我们听说过许多3squaresvt参与者将其称为生命线，在许多情况下，他们能够负担杂货的唯一原因。作为一个由一个非常充满爱心和勤奋的单身父亲抚养长大的人，抚养双胞胎女儿，我知道我父亲收到的快照是我们的整个每月杂货预算。我要亲身了解，快速的力量可以帮助家人度过，赶上，同时仍然经历了滋养共享的餐点的喜悦。我不会在没有快照的情况下成为我今天的位置。3squaresvt的资格由联邦政府和佛蒙特州决定。在佛蒙特州，收入或低于联邦贫困水平的185％的人和家庭可以有资格 - 对于一个四口之家，这意味着每月收入不超过$ 4,810，或每年的年收入约为57,000美元。那只是我们的一半
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。