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LD-肽的本质性植物的本质性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年6月23日。 https://doi.org/10.1101/2024.06.21.600065 doi：Biorxiv Preprint
发展的本质 - WWF
InterAction 是一个由近 200 个美国国际救援和发展非政府组织 (NGO) 组成的联盟，它已着手开展一项雄心勃勃的行动来应对这一挑战。2011 年的四个月里，InterAction 召集了来自全球环境和发展界的成员，就如何通过加强整合来加强这两个领域的成果进行了一系列独特的讨论。InterAction 借鉴了来自三十多个组织的富有创造力和敬业精神的专业人士的专业知识，编写了这份政策文件，概述了一种新方法，记录了该领域的成功经验，并确定了最新的政策挑战和机遇。其结果是呼吁国会、奥巴马政府、慈善部门、非政府组织和其他机构立即协调发展和环境政策与实践。
心理语言学的本质
摘要 心理语言学探索语言与认知之间的复杂关系。语言习得、处理和产生的研究涉及各种认知机制和神经过程。本文研究了这些机制，重点关注认知科学、语言学和心理学的交叉领域，以及文化和技术塑造语言行为的方式。本文还讨论了心理语言学在教育、临床治疗和人工智能 (AI) 中的应用。研究结果强调了心理语言学在应对多语言、全球化和数字通信工具带来的挑战方面的重要性。强调整合基于人工智能的技术来支持心理语言学研究的重要性，例如使用机器学习进行语言分析。强调心理语言学在全球化时代支持语言学习的相关性，特别是在多语言教育环境中。关键词：心理语言学、视角、语言习得、语言处理、语言产生、抽象心理语言学、人类语言和语言的复杂性。研究巴盖曼语、双普罗塞斯、以及关于知识和散文的方法。在我的研究中，我们关注的是语言学、语言学、心理学、语言学和语言学技术。 Makalah ini juga membahas penerapan psikolinguistik dalam pendidikan, Terapi klinis, dan kecerdasan buatan (AI). Temuan menggarisbawahi pentingnya psikolinguistik dalam mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh multilingualisme, globalisasi, dan alat komunikasi digital.学习语言学和语言学方面的技术，并进行分析和分析。与全球化时代的语言学相关的心理学语言学，以及与多种语言相关的知识。 Kata Kunci：心理语言学、透视学、Akuuisisi Bahasa、Pemrosesan Bahasa、Produksi Bahasa 简介
线性代数:本质与形式
数学是现代工程的语言，线性代数是其美国方言——不雅、实用、无处不在。本书旨在帮助工程专业的学生为人工智能、数据科学、动力系统、机器学习和其他领域的数学方面做好准备，这些领域的进步主要依赖于线性代数方法。读者在读本书时至少在微积分课程中接触过矩阵和向量。这些工具虽然已经作为计算设备为人们所熟悉，但它们包含值得仔细研究的更深层次的结构。我们的任务是在此计算能力的基础上，理解使现代工程方法成为可能的抽象框架。本书在重点和节奏上与标准线性代数课程不同。抽象向量空间出现较早，但始终服务于具体应用。奇异值分解和特征理论——对现代实践至关重要——到达了中间点，允许扩展动力学和数据科学中的应用。书中贯穿着实际例子，表明理论理解和实用实施是对称的。主题顺序平衡了教学必要性和当代相关性。线性方程组提供了一个切入点，通向向量空间和线性变换。内积和正交性构建了几何直觉，线性微分方程和迭代系统为特征分解提供了动力。奇异值分解既是理论的巅峰，也是通往强大应用的桥梁，例如主成分分析、低秩近似和神经网络。本书的存在是因为工程教育必须发展。虽然线性代数的基础保持稳定，但它们的应用却急剧扩展。今天的工程学生需要掌握抽象理论和实际实施——不仅仅是应用现有的工具，还要创造新的工具。线性代数不是终点，而是迈向更深层次数学结构的第一步。我们正是通过这个视角来探讨这个问题：作为当前实践和未来进步的门户。
第一节 ■ 能量的本质
机械能 心脏是专门为利用电能而设计的。心脏中有一个区域，称为节点，它收集大脑发出的脉冲并将其发送到心脏的适当位置。如果节点受损或停止工作，心脏可能无法使用大脑发出的电脉冲。然后，可以在人体内放置一种特殊的电池供电装置，称为起搏器，以产生心脏跳动所需的电流。这种能量被心肌利用的方式与大脑的电能相同。它转化为机械能，然后转化为热量。
机器学习与本质主义
过去的各种研究人员已经连接了抽象的机器学习和本质主义，以指出机器学习过程中的主要范式相当于选择机器搜索的“基本”属性。我们本文的目标是表明机器学习与本质主义之间存在联系，但仅用于某些机器学习，并且通常不包括深度学习方法。基于相似性的方法，与整体原型理论相互联系，涉及心理学和语言学，似乎更适合于模式识别和复杂的深度学习问题，而对于分类问题，主要是对无监督的学习，本质主义似乎是最佳选择。为了更好地说明不同的道路，我们将在其他学科中将两条路径连接到它们的来源，并了解人类心理学在机器学习建模方面如何影响我们的决策。这导致了一个非常有趣的后果：即使在监督机器学习的环境中，本质也不存在于数据中，而是在目标中，这又意味着据称是本质的类别实际上是人制造的，并且在目标中是手工编码的。因此，机器学习的成功并没有提供任何实质性的证据
