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主动推论是一种有意义的行为理论
本评论论文概述了主动推论的历史和未来，这是对行动和感知的统一观点。主动推论是基于以下想法：有意义的行为取决于我们大脑对内部模型预测，推断和直接行动的隐含使用。我们的重点是这种（基本）感知理论的概念根和发展，并且不遵循严格的年代叙事。我们从赫尔姆霍尔兹（Helmholtzian）关于无意识推论的思想到当代对行动和感知的理解的进化。这样做，我们谈到了相关的观点，主动推论的神经基础以及未来发展的机会。此开发中的关键步骤包括制定dictixive编码模型和神经元信息传递的相关理论，使用顺序模型进行计划和策略优化以及层次（时间上）深度内部（即生成或世界）模型的重要性。主动推论已被用来解释解剖学和神经生理学的各个方面，以异常的精度控制提供心理病理学理论，并统一现有的心理理论。我们预计所有这些领域都会有进一步的发展，并注意到令人兴奋的早期工作，应用了神经科学以外的积极推断。这不仅暗示了生物学的未来，还表明了机器人技术，机器学习和人工智能。
echo2pheno：有意识小鼠中超声心动图表型的深度学习应用
图5说明了独立的组织病理学评估的结论。通过Echo2Pheno（ACNAT2，CMAS，DNAJB14，ECHS1，ECHS1，ERGIC2，GSTM1）验证了六项无关紧要的研究。在那些情况下，组织学检查在所有研究中揭示了结构正常的心脏（图5b），确认我们的发现。四个手动得出的大量研究通过Echo2Pheno（CISD1，DMD，FabP2，ZFP280D）进行了验证。四分之一的CISD1突变体显示出中度的LV扩张，而DMD突变体没有LV改变，而是局灶性心肌炎症，支持本研究中的EF和FS改变。FABP2心脏正常，而四个检查的ZFP280D雄性突变体中有两个lvs扩张，炎症性浸润，纤维化和坏死灶中的一个
有这么多电池电动总线正在运行，为什么燃料电池电动总线比以往任何时候都更有意义？ BU
在过渡到零排放总线时，对于操作员来说，为特定路线特征选择正确的技术很重要，以确保公交车的核心目的 - 安全地移动乘客，按时完成 - 无需妥协即可完成。简介公交行业正在脱碳重型车辆，欧洲一直是实施零排放巴士的领导者。在过去的20年中，进行了零排放总线，电池电动总线（BEB）和燃料电池电动总线（FCEB）进行的试验。多亏了这些试验和示威，零排放巴士的引入正成为欧洲城镇运输网络越来越频繁且重要的部分。现在，零排放总线被证明是实现净零目标的关键贡献者，许多城市是
smack：语义上有意义的对手音频攻击
Smack是一种对抗性音频攻击，它利用了对韵律属性的操纵来制作对抗性语音示例。我们的工件包括源代码，用于控制语音韵律的生成模型，以及用于攻击测试的自动语音识别（ASR）和扬声器识别（SR）模型。要操作攻击框架工作，用户需要在命令行中运行程序，提供攻击类型（即针对ASR或SR系统）并指定攻击目标（即目标转录或说话者标签）。预期的结果是对抗性音频样本。考虑到SMACK中涉及的语音生成模型的复杂性，建议使用中等CPU和至少8GB VRAM的GPU的机器。请注意，运行时可能会因用户的硬件而异。我们已将所需依赖项的列表汇编成YML配置文件。
人工智能民主化：有意义的公众参与原则
疫情期间，乔·克拉克丢掉了餐饮服务工作，于是申请了失业保险。5州政府的线上平台要求他上传某些文件来证明自己的身份。然而，该平台无法通过智能手机完全访问，而克拉克和三分之一的低收入人群都是通过智能手机上网的。此外，上传文件的说明令人困惑且技术性很强，系统经常被锁定。州政府机构缺少工作人员帮助他操作线上系统。特权阶层在设计这些平台时只考虑了像他们这样的用户，而低收入人群、老年人、非英语人士和没有数字素养的人则难以获得满足基本需求所需的福利。如果平台设计者在测试系统时听取了用户的意见，这些经济不公本来可以避免。
巩固基础：我们的 DEIB 优势、差距和有意义的进步建议
• Karen Armstrong，推广和在线教育包容性、公平性和多样性主任 • D. Scott Bennett，人文学院研究和研究生院高级副院长兼政治学杰出教授 • Ashley Citarella，学生事务部运营、项目和活动副主任 • Adidi Etim-Hunting，发展和校友关系多样性、公平性和包容性主任 • Annette Fetterolf，推广和在线教育分析和规划顾问 • Ashley Jackson，教育公平副教务长办公室公平研究专家 • Susan Johnson，人文学院研究和研究生院高级副院长办公室研究资金、规划和运营助理主任 • Lance Kennedy-Phillips，规划、评估和机构研究副教务长，规划、评估和机构研究办公室 • Linda Klimczyk，大学图书馆图书馆战略技术 IT 经理 • Roderick Lee，宾夕法尼亚州立大学工商管理学院信息技术学位课程主任兼信息系统副教授哈里斯堡 • Laura Leites，农业科学学院定量森林生态学副研究教授；教育公平副教务长办公室公平领导力教职研究员 • Nivedita Nagachar，本科生研究顾问，本科生研究部 • Daniel Newhart，规划、评估和机构研究办公室助理副教务长 • Rheno Pradikta，公共政策研究生助理 • Carly Sunseri，规划、评估和机构研究办公室数据科学主任 • Amy Tegeder，教育公平副教务长办公室行政支持协调员
有意义的工作适应策略
围绕核心服务，还有一些推动因素，确保人们从 MW 服务中获得最大收益。一切都以平衡的方式进行，以确保 YMCA 员工和志愿者的身心健康，并且 YMCA 服务对象始终得到考虑。同时，我们也认识到，日益数字化的世界需要连接（互联网接入和基本的数字技能）。此外，还需要保护人们免受剥削和失业。
人工智能和有意识的脑电波
人类大脑会发出我们感觉不到的波。从大脑发出的波是有意识的和有知觉的。脑电波具有如此令人难以置信的力量，可以做任何事情。人类脑电波可以毫无偏差或问题地穿过所有物体，并以超高速传播到无限远的距离 [1]。如果人类脑电波足够强，它们可以让天空中的飞机停下来，甚至干扰人类的幸福和痛苦。人类大脑由许多称为神经元的神经细胞组成。神经元遍布全身。大脑不同部位之间以及大脑与身体其他部位之间的交流是通过这些神经细胞和神经信息进行的。事实上，大脑向身体的不同部位发送各种信息，并通过这些神经细胞从它们接收信息。这种神经信息的本质是细胞内的电流形式和两个细胞之间的化学转变形式。头骨表面神经元的电活动导致大脑电活动的形成，称为
通过有意行为同步增强人机协作能力
随着人工智能 (AI) 在医疗保健、交通、能源和军事应用等各个领域的普及，人机协作变得越来越重要。了解系统元素（人类和人工智能）之间的相互关系对于在团队成员能力范围内实现最佳结果至关重要。这对于设计更好的人工智能算法和寻找有利于人工智能与人类联合任务的场景也至关重要，这些场景可以利用两个元素的独特能力。在这项概念研究中，我们引入了有意行为同步 (IBS) 作为人类和人工智能之间的同步机制，以建立信任关系而不损害任务目标。IBS 旨在利用可以集成到人工智能算法中的心理学概念，在人工智能决策和人类期望之间创造一种相似感。我们还讨论了使用多模态融合在两个合作伙伴之间建立反馈回路的潜力。我们通过这项工作的目标是开启一种研究趋势，以探索在非人类成员团队之间部署同步的创新方法为中心。我们的目标是培养人类和人工智能之间更好的合作和信任意识，从而实现更有效的联合任务。