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人工智能概念的发展趋势
人工智能是一门数学科学和技术，旨在将人类的逻辑应用于机器。这门科学的目的是制造智能机器，特别是制造出能够进行创造性活动的智能程序，这被认为是只属于人类的。同时，它被理解为对人类智能的研究。这一领域的创建和发展是为了通过机器准确地模拟智能，而智能是人类最宝贵的属性。尽管人工智能自诞生以来就面临着各种乐观和悲观的看法，但今天它在技术发展中占据着重要地位。科学和工程在其应用中得到了广泛的应用[1- 20]。人工智能——一场全球性的技术革命和对人类的新挑战——“人工智能（AI）”是指计算机程序，即能够解决人类思维能够解决的问题的算法。作为一个概念，它于1955年由美国科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）带入科学界，以强调该领域与N.维纳（N. Viner）称为“控制论”的科学的区别。“计算智能”也被用作同义词。 1950年，英国著名数学逻辑学家阿兰·图灵在《心灵》杂志上发表了一篇题为《机器能思考吗？》的文章，提出了“图灵测试”。这意味着，从逻辑上讲，机器可以思考。例如，一个人和一台计算机被放置在对话者看不到的地方。一个人提出书面问题，并收到书面（无声或屏幕上）答案。[12] 一方不知道其中一方是汽车。因此，根据阿兰·图灵的说法，机器可以思考，当它被教导时
概念的理论基础与局限性
鉴于这些变化，Hartley（2005）指出，创意产业带来了个人才能、文化产业、新媒体技术和知识经济在概念和实践上的融合。生产的基本资源是创造力，是人类生产有形产品和操纵符号进行创新的潜力的体现。根据 Bendassolli 等人（2009）的说法，创造力不仅影响资源的分配，还影响经济活动的分散化和多技能团队的动员。创意产品可能具有无限的多样性，并且可以使用更长的时间，这就需要通过特定的版权规则来管理其收益。它们的消费发生在通过休闲和娱乐进行象征性区分的新机制中（Bourdieu，1984），消费者是经济价值产生的相关参与者，因为他们通过商品和服务构建了自己的身份。消费者寻求创意商品不仅仅是为了它们的使用价值，也是为了它们的象征性和无形元素所带来的体验（Bendassolli 等人，2009 年）。
对教师概念的现象学方法......
摘要 随着人工智能技术的快速发展和部署，K-12学生的人工智能教育成为一种新兴的必需品。在为K-12环境创建生态有效的人工智能教育计划时，必须考虑教师的观点。然而，很少有研究调查教师对人工智能教育的看法。现象学是一种实证研究方法，被广泛用于了解教师对新现象的解释性理解，在本研究中，即中学的人工智能教学。因此，本研究使用现象学方法调查了教师对人工智能教学的概念。在实施人工智能课程后，来自香港17所中学的28名在职教师被邀请参加面试。确定了六类教师概念：（1）技术桥接，（2）知识传递，（3）兴趣激发，（4）道德建立，（5）能力培养，（6）智力发展。六个概念的层次关系被组织为结果空间。该空间展示了一系列从表面到深层的概念，并通过教师的教学经验提供了对教师如何看待人工智能教育的理解。提出了两种学习路径来培养教授人工智能的技术和非技术教师。这些学习路径为教师教育者和政策制定者提供了见解，以提高教师教授人工智能的能力并促进 K-12 学生的通用人工智能教育。
模式生物概念的多样化
套用克罗格 (Krogh) 的原则 1 （后来由克劳德·伯纳德 (Claude Bernard) 2 重新表述），生物实验设计发展中的第一个重要步骤是选择相关的模型生物。将所获得的知识推广到研究样本之外对于将我们的理解扩展到众多物种确实至关重要。因此，模型生物的概念很广泛，其选择取决于研究问题和目标。由于其在生物学中的重要性以及分子生物学和基因工程的重大进步，这一关键概念已被重新研究。正如 Ankeny 和 Leonelli 3 最近所讨论的那样，应该在实验生物和模型生物之间做出主要区分。实验生物被选择用于研究特定的生物过程，并且仅作为其密切相关物种的模型，而模型生物允许研究特定的过程，并且其遗传学和生理学（例如）可以投射到更广泛的物种上，通常包括人类。因此，模型生物的概念基于进化保守性原则。被视为合适模型的生物体的其他标准通常包括：i)“简单”和跨实验室的普遍适用性，ii)遗传稳定性，确保一致地生产相同的生物体而不会发生遗传漂变，iii)基因组和/或转录组资源，以及iv)用于进行基因丢失或基因增益实验的基因组编辑工具4。因此，只有有限数量的候选者满足上述所有要求，因此只有少数模型生物能够推动生命科学的重大进展5。例如，蛔虫（秀丽隐杆线虫）、果蝇（果蝇）、斑马鱼（斑马鱼）和植物（拟南芥）开创了发育遗传学 6 ，细菌大肠杆菌帮助揭示了转录调控的基本概念 7 ，芽殖酵母（酿酒酵母）使人们能够解读真核细胞周期和网络相互作用 8 ，小鼠（小家鼠）已成为人类首选的生理和疾病模型 9 。
嵌入医学概念的多信息源
摘要。在改善公共医疗保健应用（例如计算机辅助诊断系统）方面，学习医学障碍的低维表示非常重要。现有方法依靠电子健康记录（EHR）作为其唯一的信息来源，并且不利用丰富的外部医学知识，因此它们忽略了医疗概念之间的相关性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多信息源杂种信息网络（HIN），以建模EHR，同时纳入了外部医学知识，包括ICD-9-CM和网格，以进行丰富的网络架构。我们的模型非常了解EHR的结构以及它所指的医学概念之间的相关性，并学习了语义反射医学概念的嵌入。在例外，我们的模型在各种医疗数据挖掘任务中都优于无监督的基线。
学生对人工智能概念的研究
人工智能 (AI) 的讨论在当今的新闻媒体、政策圈和流行文化中屡见不鲜。基本的人工智能素养对于理解这种改变世界的技术至关重要，尤其是对于工程专业的学生而言。然而，这些概念往往定义模糊，专业知识、理解和想象力水平各不相同。本研究探讨了工程专业一年级和二年级学生如何定义人工智能以及影响他们知识的来源。我们收集了美国一所工程学院 61 名学生的调查回复，并进行了主题分析。总体而言，我们发现学生主要通过硬件或软件来描述人工智能，并质疑人工智能的预期专业水平。此外，学生主要受到流行文化和数字媒体的影响。我们讨论了如何利用这些发现来改善教学环境。这项工作强调了继续探索学生的基本假设和带到课堂上的知识的必要性。
飞机维护/支持概念的演变
L-159 飞机项目是在对 21 世纪初捷克空军的实际情况和需求进行详细分析后提出的。考虑到 20 世纪 90 年代初捷克共和国的政治取向，并基于军事技术和经济分析，决定利用捷克航空工业的生产和开发能力，逐步用北约兼容技术重新装备过时的飞机技术。经过时间和经济方面的分析，决定选择一种轻型多用途亚音速战术战斗机 L-159（ALCA - 先进轻型战斗机）。该飞机的概念基于利用 L-39/59 飞机系列的优势和传统，并集成最先进的推进动力装置、航空电子设备和武器系统，以实现合理的价格妥协。
疲劳和断裂力学概念的融合
J � � 平面应变 J 积分断裂韧性，MPa m K 应力强度因子（模式 I），MPa m ��� K � 临界断裂韧性，MPa m ��� K � 弹性应力强度因子，MPa m ��� K � 弹性或弹性 — 塑性应力强度因子，MPa m ��� K � � 平面应变断裂韧性，MPa m ��� K � 基于 J 积分的等效 K，MPa m ��� K ��� 最大应力强度因子，MPa m ��� K ��� 最小应力强度因子，MPa m ��� K � 裂纹尖端张开应力强度因子，MPa m ��� K � 弹性 — 塑性应力强度因子，MPam ��� K � 弹性应力集中因子 K � 弹性 — 塑性应力集中因子 K � 弹性 — 塑性应变集中因子 N 载荷循环次数 N � 失效前的载荷循环次数 P �� 裂纹尖端张开载荷，N P ��� 最大施加载荷，N r 孔或缺口尖端半径，mm R 应力比 ( S ��� / S ��� ) S 施加应力，MPa S �� 裂纹尖端张开应力，MPa S ��� 最大施加应力，MPa S ��� 最小施加应力，MPa S �� TWIST 中的平均飞行应力，MPa S � � 一克飞行应力，MPa t � 沿 � 轮廓的牵引力，MPa ¹ � 裂纹扩展速率数据的转变 (i " 1 至 4) ¹ * 裂纹尖端周围的轮廓积分，MPa m u � 沿 � 轮廓的位移，mm » 裂纹尖端区域周围的材料体积，mm �
“认知战争”：“...”概念的出现
攻击的定义、构建和组织目的是改变或误导领导者和操作员、整个社会或职业阶层的成员、军队中的男女士兵，或者更大规模地，特定地区、国家或国家集团的全体人口。攻击可以有多种目标，并会根据所采用的策略进行调整：领土征服（例如边境地区、半岛或群岛）、影响（选举、煽动民众骚乱）、服务中断（国家或地方政府、医院、应急服务和卫生、供水或能源供应）或交通（空域、海上要塞……）、信息窃取（通过非自愿披露或共享密码……）等。