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World File Search System抽象性
关于数学中的抽象性和不确定性......
经典物理学（如果不是我们自己的直觉概念）认为现实是“自始至终”客观确定的。但量子力学表明，量子层面的现实可能是客观或本体论上不确定的（而不仅仅是主观或认识论上不确定的）。由于我们似乎缺乏关于客观不确定性的“清晰而明确的想法”，因此我们需要任何可能的帮助，无论来自何处，以建立这些直觉。本文的目的是通过得出数学哲学中的抽象与量子力学（QM）中的叠加和客观不确定性概念之间的一些有趣且可能具有启发性的类比来寻求帮助。此外，提出了一种抽象（或范式）的数学模型，并用它来给出有限概率论中的一种新型“叠加事件”。抽象原理的一个著名例子是弗雷格的“方向原理”，斯图尔特·夏皮罗将其描述为：对某域中的任何直线 l 1 和 l 2 ，“当且仅当 l 1 平行于 l 2 时，l 1 的方向与 l 2 的方向相同。”[12，第 107 页] 抽象将等价转化为恒等。但有两种不同的方法可以将这种等价（即平行）转化为恒等。俗话说“勤奋的数学家”经常使用的一种版本被称为 1 号抽象，即等价类。如果 [ l ] 是直线 l 的平行等价类，则显然满足等价恒等原理：[ l 1 ] = [ l 2 ] i¤ l 1 ' l 2 （其中 ' 是平行的等价关系）。但是，我们也可以称之为第二种抽象，其中“l 的方向”是一种抽象，它捕捉平行线的共同点，并抽象出它们之间的不同点。本文的目的是：
David Kolb 模型背景下的体验式学习技能
摘要 – 本文涉及在文字处理自我训练的背景下学习成功或失败的认知功能分析。作者以 Kolb（1984）的体验式学习模型作为参考框架。认知功能的五种模式（探索性、反思性、抽象性、可验证性和管理性）分别根据三个维度（态度、认知行为、管理行为）定义了体验式知识学习。对两个学习案例（一个成功，另一个不成功）的行为协议的分析，强调了区分五种操作模式的可能性和相关性、它们对学习成功的相对重要性以及了解何时以及如何进行学习的重要性。实施它们。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
通过逆增强学习迈向可解释的深层增强学习模型
摘要 - 人工智能，特别是通过深度学习的最新进步（DL），在自然语言处理和计算机视觉等领域的许多任务中都取得了出色的表现。对于某些高风险域，除了理想的性能指标外，通常还需要高水平的解释性才能可靠地使用AI。不幸的是，DL模型的黑匣子性质阻止了研究人员为DL模型的推理过程和决策提供阐释描述。在这项工作中，我们提出了一个利用对抗性逆增强学习的新颖框架，该框架可以为通过强化学习模型做出的决策提供全球解释，并捕获该模型通过总结模型的决策过程所遵循的直觉趋势。索引术语 - 对抗性逆增强学习，自然语言处理，抽象性摘要
外泌体在缺血性卒中中的治疗应用
抽象性缺血性中风是世界上长期残疾的主要原因，并有有限的有效治疗方法。越来越多的证据表明，外泌体参与缺血性病理学，并通过介导细胞 - 细胞通信表现出恢复性治疗作用。在过去的十年中，对外泌体治疗对缺血性中风的潜力进行了积极研究。在这篇综述中，我们主要讨论来自不同细胞类型的外泌体的治疗应用，不同的外座体给药途径以及当前缺血性中风中外泌体跟踪和靶向的进展的知识。我们还简要总结了缺血性中风，外泌体生物发生，中风后的外泌体特征变化以及基于外泌体治疗的临床试验的病理。
缺血性心脏病
抽象性缺血性心脏病（DCI）是一种疾病，通常是由于冠状动脉阻塞而造成的。多个因素，例如全身动脉高血压，糖尿病，吸烟，身体不活跃和肥胖，有利于内皮功能障碍，并增加了动脉渗透性对胆固醇分子的粘附和沉积。CDI的主房屋是动脉粥样硬化，这是动脉亲密外衣中的动脉瘤板。然而，具有非攻击性冠状动脉（iMacne）的心肌梗塞也是CDI的重要原因。关于临床表现，它们包括心绞痛，努力呼吸困难，疲劳，呼吸症和症状，例如恶心，呕吐，出汗，晕厥。CMD的诊断涉及临床评估，实验室测试，心电图，牙现代测试，经胸膜超声心动图和冠状动脉血管造影。治疗方法旨在控制症状，危险因素控制并预防心血管现象。药理学方法使用抗platelets，他汀类药物和β-释放器等药物来降低危险因素并防止疾病进展，此外
对人工智能伦理的建议
摘要 本文表明，当前人工智能 (AI) 的伦理指导文件和倡议往往以原则性伦理方法为主导。虽然这为该领域带来了价值，但也带来了一些风险，尤其是与这种伦理形式的抽象性有关，这使得它无法很好地处理和解决深层次的社会政治问题以及人工智能的物质影响。考虑到人工智能可能会进一步加剧现有的社会不平等和不公正，并导致环境破坏，这一点尤其成问题。为了应对当今人工智能伦理带来的这一挑战，本文建议用一种关注背景和关系的伦理方法来补充现有的原则性方法。它通过借鉴替代伦理理论来取代主流的原则性理论，尤其是关怀伦理或其他女权主义伦理方法。与此相关，它鼓励将社会科学和人文学科纳入人工智能的开发、部署和使用，以及人工智能伦理讨论和倡议中。本文提出了注重背景的伦理建议，并制定了一系列切实可行的建议来具体实施这一建议。
量子万花筒
引言2025年是自量子力学发展以来100年。本周年纪念日促使联合国宣布2025年量子科学和技术的国际年份，鼓励全球人在各个层面上发起活动，以提高公众对量子科学和应用重要性的认识。量子科学是我们对光与物质物理学的现代理解的基础。它解释了化学键合和化学反应的规则。它已经实现了从手机，太阳能电池板和激光器到LED照明，MRI机器和GPS跟踪的技术。然而，由于受试者的抽象性或复杂性以及专业设备的费用，量子科学的基本概念通常被视为中学生的禁止主题。这项活动是对“什么是简单的活动，可以使中学生动手介绍量子科学的基本概念？”该活动基于科学教师可能熟悉的简单跨磨砂效应，并且通常用于教授光波极化。可以使用光的电磁波描述来解释效果，但在这里，它们完全使用光子（“光量子”）的光完全解释，这些光（“光量子”）引入了一些基本的量子概念。
人脑性别差异的发展
从小到后期成人的早期，已经描述了脑解剖学中的抽象性差异，但研究之间没有任何明确的共识。在这里，我们采用了一种机器学习方法来估计162名男孩和185岁的185岁女孩中的连续（而不是二进制）分类的“脑性别”。随后使用滑动窗口方法计算出不同年龄段的估计性别差异随着时间的流逝而变化。我们假设男性和女性在童年时期已经在大脑结构上会差异，但是随着年龄的增长，这些差异会变得更加明显，尤其是在青春期。总体而言，分类器的表现良好，所有年龄段的精度为80.4％，AUC为0.897。评估年龄随年龄的估计性别变化显示出年龄增长的性别之间的差异越来越大。也就是说，从11岁开始，在儿童时期已经很明显的d = 1.2的效果很大，最终达到了17岁的d = 1.6的效果。完全表明，在儿童时期，大脑结构已经存在系统的性别差异，并且随后在青春期增加了这种差异。