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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。
患者特异性支架引导的骨骼再生概念的临床翻译在四种长骨缺损
背景：创伤，感染或肿瘤切除后的骨缺陷对患者和克利尼亚人带来了挑战。迄今为止，自体骨移植（ABG）是骨再生的金标准。为了解决ABG的限制，例如有限的收获量以及过快的重塑和吸收，开发了脚手架引导的骨再生（SGBR）的新治疗策略。在大型至大大胫骨分段缺陷的良好特征绵羊模型中，三维（3D）印刷的复合支架显示了SGBR策略中临床上相关的生物相容性和骨导能的能力。在这里，我们报告了四个挑战性的临床病例，具有大型复杂的创伤后长骨缺陷，使用患者特异性SGBR作为成功的治疗方法。方法：给予知情同意后，计算机断层扫描（CT）图像用于设计患者特异性的可生物降解医学级的多丙酮酸二苯二甲酸 - 三磷酸二磷酸二磷酸二烷酸酯（MPCL-TCP，80:20 wt％）支架。使用物质模拟物进行分割CT扫描以产生缺陷模型，并使用Autodesk Meshmixer设计了脚手架零件。支架原型为3D打印，以验证稳健的临床处理和骨缺陷。最终的脚手架设计是根据食品药品和药物管理局（FDA）指南制造的。结果：四名患者（年龄：23 - 42岁）患有创伤后下肢大骨缺损（病例1：4 cm股骨远端，案例2：10 cm胫骨轴，案例3：复杂的Malunion股骨，情况4：案例4：不规则形状的远端胫骨）。给予知情同意后，通过植入装有ABG的定制MPCL-TCP脚手架（案例2：用Reamer-Irrigator-Aspirator-Aspirator-Aspirator System（RIA，ria，synthess®）收获的定制MPCL-TCP脚手架治疗患者。在所有情况下，脚手架均匹配实际的解剖缺陷，并且没有观察到围手术期的不良事件。案例1、3和4显示了骨向大蜂窝孔（孔> 2 mm）的骨质内生成的证据，并完全相互连接的支架结构，在最后一次放射线照相随访（植入后8 - 9个月）在骨末端的指示性骨桥末端末端。在植入后23个月的随访中，在情况2中实现了全面的骨再生和全重承重。结论：这项研究表明，指导骨再生原理为脚手架的骨组织工程的床边翻译。SGBR中的脚手架设计应具有组织特异性的形态学特征，该标志可以刺激并指导最初宿主响应的阶段，从而向整个再生。因此，脚手架提供了具有形态学和生物材料特性的物理细分市场，允许细胞迁移，
管理可持续流动性和对电动汽车部署概念的看法
摘要：目前，由于至少有两个原因，可持续的电动管理的可持续管理问题越来越局部。第一个经济原因是常规燃料的价格上涨。第二个原因是与气候变化有关的全球环境问题。因此，在到2050年达到气候中立性的过程中，对电动汽车进行电动性的看法和对购买电动汽车的日益兴趣是至关重要的要素，并实现了欧盟通过采用欧洲立法所承诺的目标。本文的目的是分析斯洛伐克选定地区对电动性的居民的态度和利益，以其环境影响，宣布购买电动汽车的利益和利益，以及对教育和购买汽车的兴趣之间的关系分析。主要数据是通过问卷调查获得的，并使用表，图和相关分析进行处理。分析结果表明，公众对购买电动汽车的兴趣较低，这主要是由于价格高，充电站网络不足，电池寿命低和意识较低。
系统神经科学中“层次结构”概念的演变
* 作者按字母顺序排列，并对本文做出同等贡献。摘要：“层次结构”概念是系统神经科学中最常见的组织原则之一。然而，到目前为止，它还没有得到太多的哲学分析。这很不幸，因为层次结构的一般概念涵盖两种具有不同经验承诺的方法，其概念关系仍不清楚。我们将第一种方法称为“表征层次结构”观点，该观点假定前馈、反馈和横向连接的解剖层次结构构成输入-输出关系信号处理层次结构的基础。因为表征层次结构观点认为单峰感觉表征随后会被阐述为更具范畴性和基于规则的表征，所以它致力于沿着层次结构增加抽象程度。第二种观点，我们称之为“拓扑层次结构”，并不致力于不同级别的不同表征功能或抽象程度。相反，拓扑方法认为，大脑某一部分的层次取决于它在系统中连接模式中的重要性。根据目前的证据，我们认为这两种方法之间可能存在三种概念关系：拓扑层次结构可以证实传统的表征层次结构，与之相冲突，或有助于理解大脑组织所需的多种方法。通过阐明每一种可能性，我们的分析试图打开一个概念空间，在这个空间中可以进行关于神经层次结构的进一步神经科学和哲学推理。关键词：层次结构、系统神经科学、表征、拓扑、抽象
数字经济中市场力量概念的演变——德国报告
7. 数字市场的一个共同要素是网络效应的出现，这有助于实现强大的规模经济。1 网络效应描述了一个用户对商品或服务的使用如何影响该产品对其他用户的价值。这种影响可能是直接的，即一个群体的用户因使用特定服务而获得的利益取决于同一群体中有多少其他用户使用该服务。客户越多，服务对其他用户的价值就越大。间接网络效应是指服务或产品对特定用户群体的价值根据另一群体的用户数量而增加（正网络效应）或减少（负网络效应）。网络效应可能会刺激自我强化的正反馈循环，即成功促进成功的情况；这是加强公司市场力量的重要因素，甚至可能为其客户创造锁定效应。因此，“市场失控”的风险与网络效应的发生有关。失控可以理解为一个过程，最终导致市场仅由一家供应商提供服务，而其他供应商退出市场。 2
人工智能系统和作者概念的问题。对最近一本书的反思
摘要 《Beta Writer。2019。锂离子电池。当前研究的机器生成摘要。纽约，纽约州：Springer》一书的出版引发了对多个领域的分析和思考。首先，人工智能系统在信息文本的生成中能做什么。这就提出了一个问题，人工智能软件系统是否以及如何可以被视为其所生成文本的作者。评估这是否正确和可能，会导致重新审视当前的概念，即作者是理所当然的人。反过来，当面对人工智能系统生成的文本时，必然会引发一个问题，即它们是否像作者一样，被赋予了代理权。文章的结论是，人工智能系统的特点是分布式代理，由设计它们并使其工作的人共享，并且在 50 年前巴特和福柯的反思之后，有必要定义和识别一种新型的作者。
制定 AQPI 行动概念的工作计划
（CONOPS）计划第 1 部分：AQPI 概述和状态 1.1 先进定量降水信息系统 (AQPI) 概述 AQPI 是一种降水监测、警报和水文信息系统，供水资源机构和应急管理人员以及旧金山湾区的其他社区利益相关者使用，用于管理水源，并通过改进的降水估计和增强的气象观测，预警山洪、泥石流或合流污水溢流事件等水文灾害。AQPI 系统有几个组件。安装五个气象雷达将填补雷达覆盖空白，并改善降水估计和短期临近预报（<1 小时）。为了支持预测需求，融合了高分辨率快速刷新 (HRRR) 和全球预报系统 (GFS) 预报模型的数据馈送涵盖了 AQPI 基于网页的显示中的 0-10 天，并直接在数据流中发送给 AQPI 成员机构。 AQPI 用户门户上提供可视化效果，并开发了定制数据源，供当地合作机构委员会 (LPAC) 成员在其运营活动中使用。该系统还包括安装新的降水、径流和土壤湿度表面测量数据，并将现有的测量数据汇总到决策支持系统中。沿海风暴建模系统 (CoSMoS) 提供沿海海平面预报，为沿海洪水灾害提供预警和决策支持。AQPI 系统还将结合国家水模型 (NWM) 提供径流预报。1.2 AQPI CONOPS 计划概述 AQPI CONOPS 计划的总体目标是提供全面的指南，以确保在完成加州水资源部 (CA DWR) 系统开发奖后，AQPI 系统在交付后的前五年内继续运行和开发。CONOPS 计划将在斯克里普斯海洋研究所西部天气和水极端事件中心 (CW3E) 的领导下，在大约两年的时间内制定完成。 CONOPS 计划目标、内容和制定过程的详细信息在第 2、3 和 4 节中介绍。1.3 AQPI 系统组件的当前状态（截至 2022 年 1 月 31 日）雷达
语义概念的神经解码：系统文献综述
长期以来，一些哲学家认为，我们对世界的体验是一种内在的主观体验，是我们个人的体验 [1, 2]。我们可能和邻居尝过同样的苹果、闻过同样的玫瑰、听过同样的鸟鸣，但长期以来，我们个人的心理状态被认为具有非常独特和主观的性质 [1]。许多哲学家将这种个人的内省体验称为我们的“感质”，即我们自己内省可获得的对世界的体验 [1, 2]。长期以来，一些人认为，我们不可能绝对确定地知道别人是如何体验世界的。尽管这可能仍然是正确的，但现代神经科学正越来越多地开始揭示我们的大脑如何对世界上的特定体验做出反应。我们现在知道，当我们吃苹果或闻玫瑰时，大脑中会发生哪些特定的活动模式，而且，从广义上讲，对于许多人来说，在这些体验过程中活跃的大脑部分是相似的 [3, 4, 2]。事实上，现代神经科学的很大一部分都集中在我们体验世界时的意识心理状态（我们的“感受性”）与大脑活动之间的关系上[5]。近年来，随着能够实时观察大脑活动的现代非侵入性神经成像工具的发展，这项工作得到了迅速加速[6]。功能性磁共振成像（开发于 20 世纪 90 年代[7, 8]）和脑电图（开发于 19 世纪 70 年代至 90 年代[9]，但最近与强大的计算机驱动统计分析技术相结合）等技术已与神经系统研究相结合，
使用低...进行人工智能概念的链接预测
摘要 —本文介绍了一种为人工智能高级研究所组织的“Science4cast”2021 竞赛提出的方法，其主要目标是预测语义网络中机器学习概念之间未来关联的可能性。所开发的方法对应于仅在低计算能力可用的情况下的解决方案，利用低阶拓扑特征的提取并将其纳入优化分类器中以估计节点之间未来的连接程度。本文将讨论开发方法的动机，以及一些结果、局限性和改进建议。索引术语 —语义网络、链接预测、拓扑特征、科学科学
建立抽象概念的大脑表征模型
抽象概念表征对人类认知至关重要。尽管它们很重要，但人们对这些表征的关键属性仍然了解甚少。在这里，我们使用分布语义的计算模型来预测抽象概念激活和语境化过程中的多变量 fMRI 活动模式。我们设计了一项任务，参与者必须将抽象名词嵌入他们围绕给定背景语境开发的故事中。我们发现，下顶叶皮层中的表征是由分布语义模型中出现的概念相似性预测的。通过构建不同的模型系列，我们揭示了模型的学习轨迹，并描述了抽象和具体的训练材料如何有助于形成类似大脑的表征。这些结果为人类大脑中抽象概念表征的格式和出现提供了理论。