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神秘心灵：探究宗教体验的生物学 免费阅读
神经发育障碍 神经多样性 神经发生 神经影像学 神经免疫系统 神经管理 神经调节 神经可塑性 神经技术 神经毒素。 情感神经科学 行为神经科学 时间生物学 分子细胞认知 运动控制 神经语言学 神经心理学 感觉神经科学 社会认知神经科学。 重定向自神经神学。 然而，也有人认为“神经神学应该在神学框架内构思和实践。 您想了解该产品的哪些信息？ 他在 1997 年去世前获得了邓普顿奖 这是对神经心理学、认知心理学、
探究人工智能的基本数理逻辑关系及驱动模式
数学是表达从宏观到微观人工智能逻辑的基石。它为描述认知、情感和高级智能提供了一个量化的框架。通过对基础数学的深入研究，我们可以洞察人工智能中相关性和因果关系的直接结构。这种理解为以多模态、多中心和多尺度为特征的新型数据挖掘方法铺平了道路。此外，在机器学习中理解人工智能的驱动模式涉及研究模仿能耗和计算能力的脑启发计算。此外，大规模模拟方法有助于建立人工智能中的数理逻辑关系和驱动模式。本质上，数学为我们提供了开发人工智能新模型的基础工具。它为数学思维提供了基石，并成为探索人工智能驱动创新领域的指导力量。
探究生成式人工智能在教育系统中的应用
1. 澳大利亚政府为该行业制定关于在教学、学习、评估和研究中使用生成人工智能 (AI) 的可选指导。例如，政府可以概述机构在制定和更新其内部政策时可能希望考虑的各种实际和道德问题（包括数据隐私、偏见、问责制和生成人工智能的可靠性）。但是，大学应继续自主制定自己的生成人工智能政策，以确保这些政策适合其社区。 2. 澳大利亚政府与该行业合作，在大学、政府和行业合作伙伴之间建立教育生成人工智能实践社区。这可能包括会议、研讨会和论坛，利益相关者可以在其中交流高等教育生成人工智能的想法、最佳实践和经验教训。参与者可以讨论和分享降低学术不端行为风险的替代评估形式、将生成人工智能融入教学和评估的创造性方法以及新出现的道德问题。 3. TEQSA 继续为该行业制定指导并分享有关人工智能的有用资源。在现阶段，可能无需更新门槛标准以反映生成性人工智能，因为标准已经要求机构有效评估学习成果并降低学术和研究诚信风险。但随着技术的进步，这种情况可能会改变。4. 澳大利亚政府鼓励大学和其他教育机构在面向学生和教职员工的核心职能中透明地使用生成性人工智能。5. 澳大利亚政府和产业界投资人工智能和相关技术的研发和劳动力发展，并注意到生成性人工智能资源主要集中在美国私营公司，对澳大利亚构成风险。6. 澳大利亚研究委员会考虑设立基金或卓越中心，用于研究教育中的生成性人工智能。
通过 CRISPR 基因组编辑探究人类小胶质细胞的吞噬作用
背景：小胶质细胞是中枢神经系统不可或缺的一部分，但由于获取和培养原代人类小胶质细胞的挑战，我们对小胶质细胞生物学的了解有限。HMC3 是研究人类小胶质细胞的重要细胞系，因为它易于获取且易于在标准实验室中维护。尽管 HMC3 广泛用于小胶质细胞研究，但尚未描述强大的遗传方法。在这里，我们报告了一个 CRISPR 基因组编辑平台，通过电穿孔 Cas9 核糖核蛋白 (Cas9 RNP) 和合成 DNA 修复模板，实现 HMC3 的快速和精确的基因修饰。为了进行概念验证演示，我们针对了与调节小胶质细胞中的淀粉样蛋白 β (A b ) 和胶质母细胞瘤吞噬作用有关的基因。我们表明，CRISPR 基因组编辑可以增强 HMC3 的吞噬活性。
探究太阳能电池板电气参数随运行时间的变化
晶体硅太阳能电池仍是光伏太阳能电池板最常用的元件。尽管太阳能电池板的生产标准很高，但事实证明，在普通的工作条件下，太阳能电池很容易受到老化的影响。[1]。太阳能电池板输出参数的稳定性和寿命至关重要。由于辐射和老化对太阳能电池产生相似的影响，因此研究太阳能电池的抗辐射性不仅对于预测太阳能电池的寿命和寿命末期输出特性很重要，而且对于改进在高辐射环境中使用的太阳能电池的设计也很重要。在本文中，为了模拟和加速老化对太阳能电池参数的影响，将太阳能电池暴露于不同剂量的伽马辐射下[2,3]。
在爱尔兰传统音乐的背景下探究对人工智能作者的喜爱与信任之间的关系
摘要 过去的研究调查了人类听众在知道音乐是由人工智能 (AI) 创作的情况下对音乐的偏见程度。虽然这些研究没有发现统计学上显著的关系，但听力实验是针对当代古典音乐或自由爵士乐等对技术相当欢迎的音乐流派进行的。在这项工作中，我们在对真实性和技术有强烈看法的典型背景下探索这种偏见：爱尔兰传统音乐 (ITM)。我们与 ITM 的从业者进行了一项听力实验，要求每个受试者首先听一段由计算机以 ITM 风格生成的音乐的人类演奏（听众不知道其出处），然后对他们对这首曲子的喜欢程度进行评分。在对所有六首曲子进行评分后，每个受试者再次听每一首曲子，但对他们相信它是由计算机创作的可能性进行评分。我们的初步研究结果表明，ITM 从业者对曲调的喜爱程度越高，他们对 AI 作者的信任度就越低。
探究深度学习在元宇宙中的作用
头像是计算机生成的数字表示，人们可以在元宇宙中使用它来相互交流和互动，以及与数字商品交流和互动。想象一个结合了虚拟现实、在线表演游戏和万维网元素的环境。在现代世界中，人们没有选择避免使用比特币。在这个快速发展的混合环境中，比特币是合适的交换媒介，因为它具有固有的去中心化。除此之外，整合数据压缩和安全预防措施也是必不可少的。压缩是一个不断经历新发展和技术飞跃的研究领域。本研究还着眼于元宇宙的其他方面，例如数据压缩和与元宇宙相关的安全问题。在训练和测试 DL 模型之前，我们采用了一种图像处理方法来减小其大小。这样做是为了进一步提高对象识别能力。关键词：软件开发、人工智能、元宇宙、虚拟现实、图像压缩、深度学习。
用于学习的生成式人工智能：探究合成学习视频的潜力
摘要。生成人工智能 (AI) 的最新进展引起了全世界的关注。Dalle-2 和 ChatGPT 等工具表明，以前被认为超出 AI 能力范围的任务现在可以通过各种新方式增强创意媒体的生产力，包括通过生成合成视频。本研究论文探讨了使用 AI 生成的合成视频为在线教育环境创建可行教育内容的实用性。迄今为止，研究 AI 生成的合成媒体在现实世界中的教育价值的研究有限。为了解决这一差距，我们研究了在在线学习平台中使用 AI 生成的合成视频对学习者的内容获取和学习体验的影响。我们采用了混合方法，将成人学习者 (n = 83) 随机分配到两个微学习条件之一，收集学习前和学习后的评估，并调查参与者的学习体验。控制条件包括传统制作的讲师视频，而实验条件包括具有逼真的 AI 生成角色的合成视频。结果表明，两种条件下的学习者从学习前到学习后都表现出显着的进步 (p < .001)，两种条件之间的收益没有显着差异 (p = .80)。此外，学习者对传统视频和合成视频的看法没有差异。这些研究结果表明，AI 生成的合成学习视频有可能成为在线教育环境中通过传统方法制作的视频的可行替代品，使高质量的教育内容在全球范围内更容易获得。
利用人工智能（AI）技术探究CT图像重建方法的物理特性
目的：我院于2021年2月引进的计算机断层扫描（CT）设备增加了利用人工智能（AI）技术的新型图像重建方法。这种重建方法被称为深度学习重建（Deep Learning Reconstruction，以下简称DLR），佳能称之为高级智能Clear-IQ引擎（Advanced intelligent Clear-IQ Engine，以下简称AiCE）。本研究的目的是评估各重建方法的物理特性和实用性，例如利用AI技术的新型图像重建方法AiCE和目前我院使用的迭代重建方法自适应迭代剂量减量3D（以下简称AIDR 3D）。 方法：通过（1）噪声评估（使用径向频率法测量噪声功率谱（NPS））、（2）低对比度分辨率评估（使用自制模型测量对比度噪声比（CNR））和（3）空间分辨率评估（使用圆边缘法测量调制传递函数（MTF））（1）来评估物理特性。假设成像条件为腹部区域，改变管电流来比较四种重建方法（滤波反投影 (FBP)、AIDR 3D Mid、AIDR 3D 增强 Mid 和 AiCE Body Mid）。 结果：在 NPS、CNR 和 MTF 测量中，AiCE 通常在所有 mAs 值下均显示出最佳结果。然而，在 NPS 测量的低频区域，AiCE 与其他重建方法相比并没有表现出显著差异。 此外，当比较 AIDR 3D 和 AiCE 的重建时间时，AiCE 所花的时间是 AIDR 3D 的 3 到 4 倍。 结论：本研究中，AiCE 在腹部条件下检查的三个物理特性方面优于 AIDR 3D，并且在图像质量方面有用。然而，在考虑重建时间时，需要考虑AiCE图像的运行可能会影响检查进度的可能性。
人工智能与阿拉伯大学：对沙特背景的探究 Farhan Yetaim Alenezi 课程与教育技术系
本研究旨在根据“技术接受与使用统一理论”，找出影响沙特大学教学环境中采用人工智能的因素，并提出有效支持沙特大学教学环境中采用人工智能的建议。本研究采用基于半结构化访谈的定性方法，17 名来自沙特大学的教育技术专业教职员工参与了访谈。根据“技术接受与使用统一理论”，研究结果表明，有四个方面影响着沙特大学教学环境中采用人工智能的方式。在积极影响方面，便利条件排名第一，其次是绩效期望，第三是努力期望，第四是社会影响。该研究提出了一系列建议，以鼓励沙特大学使用人工智能，包括教授教师如何在课堂上使用人工智能，向教育领导者强调实施人工智能的好处，提供人工智能工具、程序和技术支持，以及为教师提供激励措施并促进高等教育人工智能领域的科学研究。