摘要 - 在不久的将来,移动网络有望扩大其服务和覆盖范围,以满足更大的用户群和多样化的用户需求。因此,他们将越来越依靠人工智能(AI)来管理网络运营和控制成本,从而扮演复杂的决策角色。这种转变将需要应用涵盖批判性思维能力的技术,包括推理和计划。符号AI技术已经促进了基于现有知识的批判性思维。然而,由于这些知识的高度策划和推理任务的高度计算复杂性的高昂策划,它们在电信中的使用受到了阻碍。同时,由于生成的AI(Genai)技术而导致的电信,诸如电信(genai)技术,独立于人类策划的知识运行。但是,他们的批判性思维能力仍然不确定。本文旨在通过批判性思维能力检查Genai算法的当前状态,并研究其在电信网络中的潜在应用,以解决这一差距。具体来说,这项研究的目的是介绍Genai在移动网络中的批判性思维技术的潜在利用,同时还为未来的研究奠定了基础。索引条款 - 生成AI,6G,推理,计划,调查
注意会失去什么?对 ChatGPT、人工智能和写作指导价值的批判性思考 Nicholas R. Werse 贝勒大学 DOI:10.37514/DBH-J.2023.11.1.07 自 2022 年 11 月推出以来,ChatGPT 引发了社论风暴,警告这可能是目前大学写作实践的终结(例如,Heilweil,2022 年; Marche,2022 年; Rosenblatt,2022 年; Shrivastava,2022 年; Stone,2022 年)。ChatGPT 由 OpenAI 制作,是一种文本生成人工智能 (AI),可在模仿各种写作风格的同时为基于用户的问题生成原始答案。虽然 OpenAI 已经研究这个程序一段时间了,但 ChatGPT 3.5 生成的文本的流畅性、可读性和连贯性已经引发了人们对文本依赖型行业未来的大量评论(除了之前提到的行业,参见 Vanian,2022 年)。对于高等教育,ChatGPT 能够对各种问题生成连贯的答案(包括引文和参考文献),这引起了一个非常现实的担忧,即学生可能很快就会(如果不是现在)提交人工智能生成的论文而不会被发现(Heilweil,2022 年; Marche,2022 年; Rosenblatt,2022 年; Shrivastava,2022 年; Stone,2022 年)。虽然很多讨论都集中在 ChatGPT 对抄袭的影响上,但在本文中,我想考虑一下呼吁将这项新技术作为研究和写作助手(而不是替代品)不那么邪恶地使用的影响。我认为,过度依赖这项技术来外包和加速写作过程,可能会忽视写作所公认的价值之一:批判性思维和理解深度的发展。
摘要:本研究重点是自动驾驶,自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量,减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而,由于车道变化场景的复杂性和不确定性,自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中,我们使用深钢筋学习(DRL)和模型预测控制(MPC)进行了自主巷更换模拟。具体而言,我们使用参数化的软侵略者 - 批评(PASAC)算法来训练基于DRL的车道变化策略,以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明,在相同的奖励/成本功能和交通流下,MPC和PASAC的碰撞率为0%。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。
全球服装行业是一个充满活力且重要的领域,包括设计,制造和零售业。从想到一个创意的想法到建立生产中心,它需要一个复杂的供应商和分销商网络。原材料是从全球各个地点获得的,在分配到广泛的零售商店之前,要进行一系列生产程序。快速时尚以趋势迅速变化为特征,它改变了零售业。它还进行了调整,以满足受社交媒体影响的客户的需求。由于可持续性和道德实践的重要性越来越重要,该行业被迫采用环保产品和公平的劳动实践。技术不断重新定义该行业,从电子商务的主导地位到制造业的自动化。在面对复杂的供应链和饱和市场等障碍时,未来表明采用循环经济模型和新兴的数字时尚体验。适应和创新对于不断变化的环境中的工业参与者至关重要(Nayak等,2015)。
摘要:这项研究的目的是回顾用于制造永久修复体的3D可打印材料和3D打印技术目前可用的科学证据,重点介绍临床上相关的材料特性。在2013年1月至2023年11月出版的文章中,在四个数据库(Medline/PubMed,Scopus,Cochrane库,科学库)上进行了文献搜索,使用了免费单词的组合:((恢复性牙科或假体牙科或假体牙科))和(3D打印或附加的制造或快速制造或快速制造或快速原型)和材料和材料和材料和材料和材料。两名审稿人筛选了2.468独特研究的标题和/或摘要。总共选择了83项研究进行全文阅读,从中包括36个研究。评估的变量是机械性能,在大多数情况下报告了积极的结果,尺寸的准确性和拟合度,报告了相互矛盾的结果,并以正面的,美学特性为优势,并具有正面的报告,但几乎没有解决,并且几乎无法探索在独立研究中。尽管有许多积极的研究支持,但也检索了具有负结果的论文。美学和生物学特性仍然没有探索。仍然缺乏可行的3D可打印修复和肢体修复材料的结论性证据。应通过定义实验室测试的国际标准来加强研究,并在临床前数据有希望的情况下进行临床试验。
随着人工智能的不断发展,它为增强传统教学方法、提供个性化学习方式和体验以适应学生需求打开了大门。然而,学生必须考虑将人工智能融入教育中的潜在风险和道德影响。这促使研究人员开始评估人工智能的使用与心理学学生感知到的批判性思维技能之间是否存在关系,以及存在何种程度的关系。该研究采用描述性相关研究设计。研究人员通过分层随机抽样程序选择了一百七十九 (179) 名心理学学生。根据研究结果,心理学学生对人工智能的使用率很高,批判性思维能力也很强。研究发现,这两个变量之间存在显著关系,r = 0.610,N = 179,p < 0.01。人工智能的使用与批判性思维技能之间的正相关性表明,当学生对人工智能的整体使用水平较高时,他们往往具有较高的批判性思维技能,特别是对人工智能的认识、使用、评价和道德。研究人员考虑了性别、年级和人工智能素养,研究了人工智能的总体使用情况及其与心理学学生批判性思维能力的关系。
• 民间心理学怀疑论者:这些哲学家认为,符号人工智能系统中的意向性/“目标”和“信念”等概念过于抽象,无法在计算机系统中有意义地实现。他们喜欢联结主义,因为它提供了一种更严格的数学/计算/“科学”方法来建模认知。计算心理学怀疑论者:另一方面,这些哲学家认为当时的符号人工智能系统太像计算机、计算性太强、太僵化(即没有符号基础)。他们喜欢联结主义,因为它通过直接计算感官数据来解决认知“基础”问题。他们认为,与串行人工智能方法相比,感官数据的分布式并行计算更有可能让认知“浮现”。
出版日期:2024年3月22日doi:https://doi.org/10.35699/2317-6377.2024.49095摘要:这项研究旨在研究Bodypercussion练习对儿童与DCD平衡和执行功能的影响。从女子小学中选择了三十个DCD的儿童在7至九岁之间。受试者被随机分为两组:实验和对照(每组15名受试者)。八周,实验组参加了Bapne神经运动会议。与重复测量和Bonferroni的事后测试分析。结果表明,巴普恩身体打击乐的结果是在静态平衡(p = 0.001),动态平衡(p = 0.001),持续注意力(p = 0.001)和反应抑制(p = 0.001)的结果很重要,并且在实验组中的参与者在测试后(P = 0.001)和跟进(p = 0.001)和对照组(P = 0.001)表现更好(P = 0.001)。关键字:身体打击乐;巴恩;神经运动;平衡;执行职能; DCD。
提高性能、安全性和效率的目标推动了航空航天工程的不断创新。这一努力取得了两个关键里程碑:复合材料的引入和隐形技术的进步。复合材料由两种或多种具有明显不同物理或化学性质的独特元素协同作用而形成,与典型的金属结构相比具有许多优势。这些优势包括高强度重量比、出色的耐腐蚀性和更大的设计灵活性。因此,复合材料已广泛应用于现代飞机,包括商用客机、军用喷气式飞机和无人机 (UAV)。另一方面,隐形技术代表了现代飞机设计的一种新方法,尤其是在军事应用中。该技术旨在降低飞机被雷达、红外和其他检测系统探测到的可能性。这是通过多种因素实现的,包括使用具有特定电磁特性的先进材料、对飞机进行战略性造型以偏转雷达波,以及应用专门的涂层来吸收或散射红外辐射。本文对这两项进步之间的关系进行了批判性分析。它深入探讨了复合材料的独特特征及其在飞机设计和建造中的具体用途。通过同时评估这些改进,该研究希望阐明材料和设计的演变如何对现代航空航天工程的发展轨迹产生重大影响。
Kabarak大学抽象的AI在其产生很大程度上准确和可信的内容的能力上继续增长。 尽管这些功能具有明显的好处和优势,但在许多情况下,滥用情况的增加也越来越担心。 在这些滥用情况的情况下,关键的令人担忧的趋势是缺乏对某些用户“原样”使用它的生成AI内容的批判性评估,而无需对其准确性,逻辑,实用性,完整性和道德声音进行很多思考。 这项研究检查了生成AI与批判性思维的发展之间的关系。 这项工作确定生成的AI既是危险,也可能是批判性思维的推动者。 还确定了生成AI的开发和用户需要进行批判性思维。 进一步确定,可以通过对使用工具的输出的系统和深入的质疑,可以使用生成AI来发展批判性思维技能。 质疑的想法以知识和接受为前提:Genai产出容易出现不准确,幻觉和偏见,而其他挑战也使其不适合接受而毫无疑问。 索引术语 - 生成的AI,批判性思维,基础模型,幻觉,偏见,询问,评估Kabarak大学抽象的AI在其产生很大程度上准确和可信的内容的能力上继续增长。尽管这些功能具有明显的好处和优势,但在许多情况下,滥用情况的增加也越来越担心。在这些滥用情况的情况下,关键的令人担忧的趋势是缺乏对某些用户“原样”使用它的生成AI内容的批判性评估,而无需对其准确性,逻辑,实用性,完整性和道德声音进行很多思考。这项研究检查了生成AI与批判性思维的发展之间的关系。这项工作确定生成的AI既是危险,也可能是批判性思维的推动者。还确定了生成AI的开发和用户需要进行批判性思维。进一步确定,可以通过对使用工具的输出的系统和深入的质疑,可以使用生成AI来发展批判性思维技能。质疑的想法以知识和接受为前提:Genai产出容易出现不准确,幻觉和偏见,而其他挑战也使其不适合接受而毫无疑问。索引术语 - 生成的AI,批判性思维,基础模型,幻觉,偏见,询问,评估
