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关于历史意识教学学中历史意识的实证研究，其可能性和观点
正如我们已经说过的，历史意识（Geschichtsbewusstsein）是历史教学学的范围范式，这是一个关键领域，用于应用实证研究。历史意识研究中的一个基本问题在于术语的操作，因为我们研究了一种具有复杂结构的现象，而复杂的结构不可能精确地偏见，这是各种作者以各种方式处理的现象。在这个国家的历史意识和历史文化是由Z.Beneš进行了系统研究的，主要是在理论上，从德国哲学哲学 - 二元方法开始的历史教学法开始。在认知和道德层面上，他将历史文化视为历史思想的各个方面的语料库（Beneš1993，p。154），历史意识和历史意识是历史文化的一类（以及历史知识和历史意识）。根据贝内斯的说法，个人的个人历史文化是社会历史文化不可或缺的一部分。B.Schönemann对历史文化的看法有些不同。基于社会双模式构建其过去的假设，即单独和综合：这种历史文化（一种集体的结构）和历史意识（一个个体的结构）属于社会中历史意识的中心类别，并与内在化和社会化的过程紧密相关。这个社会体系的要素是机构，专业，媒体和公众（Schönemann2003）。H.J.同时，历史文化不仅限于外部表达，例如假期和周年纪念日，而是一个复杂的社会制度：共同的文化记忆。Pandel (1987, p. 132) defi nes historical consciousness as “a mental structure comprising seven paired categories”, and goes on to create a structured analytical framework in which the levels of historical consciousness are expressed through related pairs in the dimension of chronological consciousness (earlier-today/ tomorrow), consciousness of reality (real/historical-imaginary), consciousness of historicity (static-changing), consciousness of identity （我们/他们），政治意识（底部最高），经济社会意识（富有贫民）和道德意识（好消息）。TH是超过二十岁的系统，仍然被视为任何进一步研究历史意识的起点。在这些方法来定义历史意识的方法中，一个fl是该主题的一般本质，它使术语的操作相对难以置信。
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。
AI意识的范式 - 科学的种子
关于人类的“ Claude”聊天机器人是否有意识（Claude无能为力），有生动的讨论。但是，如果意识需要进行物理实例化的某些东西，那么意识的每个“块”都必须在时空上扩展。克劳德的意识在哪里？它与GPU的一部分相关联，在某个遥远的数据中心进行了推理，还是计算机上的CPU和I/O总线的一部分，或者在过去生成Claude培训数据的人或最初训练该模型的数据中心？是否有单一的“克劳德意识”，还是计算机中有成千上万的小碎片经验？我们所说的“克劳德”在意识领域中可能没有干净的参考词，总的来说，我们
第 2-04 节 - 机组人员意识 - SmartCockpit
DAU 是 EICAS 的中央数据收集点。DAU 1 专用于收集前飞机系统和左发动机的数据。DAU 2 收集后飞机系统和右发动机的数据。发动机数据通过 FADEC 和直接从发动机传感器发送到 DAU。DAU 收集的离散信号被转换成数字信号并发送到集成计算机 (IC-600)。IC 600 中有一个符号生成器，它为显示单元提供图像。每个 DAU 都是双（A 和 B）通道单元。两个 DAU 上的通道 B 都作为备用源，如果通道 A DAU 发生故障，必须通过 DAU 复原按钮手动选择。两款 IC-600 均使用现场 DAU 的 A 通道作为主要信息来源。
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。
多模式推理的问题意识视力变压器
视觉语言（VL）模型已获得了显着的重点，从而在多模式推理方面取得了显着进步。这些体系结构通常包括视觉编码器，大型语言模型（LLM）和一个将视觉特征与LLM的代表空间保持一致的投影模块。尽管他们成功了，但仍然存在一个关键的限制：愿景编码过程仍然与用户查询相关，通常是以与图像相关的问题的形式。因此，所得的视觉特征可能无法最佳地调整图像的特定元素。为了解决这个问题，我们介绍了QA-Vit，这是一种问题的多模式原因，这是一种问题，将问题意识直接嵌入到视觉编码器中。此集成导致动态视觉特征，重点是提出问题的相关图像方面。QA-VIT是模型 - 静态的，并且可以有效地将其置于任何VL体系结构中。广泛的经验证明了将我们的方法应用于各种多模式体系结构的有效性，从而导致跨不同任务的一致改进，并展示了其以增强视觉和场景文本理解的能力。
上下文摄像机：具有创意的桥接上下文意识...
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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。