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数字流畅度 - 电子书
数字化和数字化转型、大数据和人工智能以及量子计算和区块链技术是当今媒体上最热门和被引用最多的流行语。每个人都听说过它们，但只有少数人理解它们。打个比方，他们似乎乘坐着一列即将出发的高铁。没有人知道从哪里出发，又要去哪里，但每个人都想立即上车，以免错失机会。因此，数字技术一直是政治、工业和社会中激烈猜测和争论的主题，这些猜测和争论是由夸大的希望和恐惧驱动的。乐观主义者强调数字技术的巨大未来前景，并设想新的非常实用的应用的到来，这些应用创造的就业机会甚至比数字化摧毁的还要多。另一方面，悲观主义者散布对数字技术的恐惧，担心超越人类智慧的智能且往往暴力的机器人会造成大规模失业，从而使数百万个工作岗位消失。
利用人工智能提高写作流畅度
和教学，艾因夏姆斯大学教育学院摘要本研究旨在调查使用一些拟议的人工智能活动对提高杰出政府语言学校预科阶段学生的 EFL 写作流畅性的影响。该研究的参与者是 2021-2022 学年哈桑阿布巴克尔政府语言学校预科三班的 33 名学生。研究人员的工具包括写作流畅性组成部分清单、评分标准和前/后写作流畅性测试。参与者通过使用研究人员设计的一些相关人工智能应用程序进行教学，其中包括具有语法情绪的 Minecraft 游戏、Semantris 词汇人工智能游戏和人工智能情绪的虚拟现实，使学生能够在生动的情况下练习使用英语。使用 T 检验和效应量对参与者在前测和后测中的分数进行统计分析。研究人员还对学生的写作流畅性水平进行了定性分析。研究结果揭示了使用人工智能应用程序对提高第三阶段预备学生的写作流畅性有积极作用。关键词：人工智能，写作流畅性。
一页纸上的 AI 流畅度冲刺*
现在您已经对基础知识有了扎实的了解，是时候开始思考如何在您的组织中激活 AI 了。您将如何在您的组织中制定人工智能战略？您可以通过重新构想您的产品或组织以大规模利用 AI 来实现最大的战略利益。在本模块中，我们将研究重新构想与重新设计，思考在哪里应用 AI 以及您的组织如何从您的 AI 战略中获得价值。
人体手臂流畅运动的能量基础
摘要 中枢神经系统计划人类的伸手动作，其运动轨迹通常很平滑，持续时间也相当一致。平滑性似乎可以通过准确性作为主要运动目标来解释，而持续时间似乎可以节省能量消耗。但目前对能量消耗的理解并不能解释平滑性，因此同一运动的两个方面由看似不相容的目标控制。在这里，我们表明平滑性实际上是经济的，因为人类在更剧烈的运动中消耗更多的代谢能量。提出的机制是钙转运激活肌肉的成本与肌肉力量产生率成比例，这种成本被低估了。我们通过实验测试了人类（N = 10）周期性进行双手伸手的能量成本。然后证明了经验成本可以预测平滑、离散的伸手，而此前人们认为这仅仅归因于准确性。因此，机械的、生理上可测量的能量成本可以从经济的角度解释平滑性和持续时间，并有助于解决伸手动作中的运动冗余。
数字流畅度模块-1 新兴技术人工智能...
人工智能示例：1. 使用软件打字：使用任何文字处理器输入报告时，错误的拼写或不正确的语法都会被突出显示。在输入电子邮件、短信或社交媒体帖子时，我们还会使用以前使用过的单词的自动完成选项或常用单词的自动建议。2. 网上购物：我们现在都习惯了网上购物。我们要么在网上订购衣服或小玩意，要么使用流媒体服务（在线观看电影/节目）。根据用户个人资料，系统会显示广告、产品或推荐观看的节目。因此，即使他们使用相同的服务/门户，向 65 岁男性展示的内容与向 16 岁女孩展示的内容也是不同的。在这里，人工智能也发挥了作用。该软件会不断监控我们在网上观看或搜索的内容。还会查看以前的浏览历史记录。记录购物偏好。然后，显示适当的建议。所有这些都是在我们不知情的情况下发生的。 3. 聊天机器人：如今，聊天机器人在许多网站上被广泛使用，用于与访问特定网站的人类用户进行互动。他们试图为用户提供有效的沟通，并向用户解释公司或行业的运作方式，同时提供详细的说明和指南以及自发的回复。聊天机器人通常用于快速响应特定网站上最常见的问题。它们节省时间，减少人力和开支。机器学习机器学习只是实现人工智能的一种方式。机器学习是一种“训练”算法的方式，以便它可以学习如何操作。“训练”涉及向算法输入大量数据，并允许算法自我调整和改进。为了理解这一点，让我们看看机器识别图像或视频中的对象的能力。你收集数十万甚至数百万张图片，然后让人类标记它们。例如，人类可能会标记图片中有猫的图片和没有猫的图片。然后，算法会尝试建立一个模型，可以像人类一样准确地将图片标记为包含猫或不包含猫。一旦准确度足够高，机器就“学会”了猫的样子。
计算机科学数字流畅度标准 2-3。...
澄清声明重点是在共享或访问信息的背景下识别数字空间，例如学生提交作业（私人）的在线平台与任何人都可以访问的公共网站。2-3.IC.5 识别并讨论如何对计算机进行编程以在日常生活中无需直接人工输入即可做出决策。
Theta 神经反馈训练支持运动表现和流畅体验
摘要 心流被定义为一种认知状态，与自动和毫不费力的控制感有关，能够在极具挑战性的情况下达到最佳表现。在体育运动中，心流可以通过正念训练得到增强，而正念训练与额叶 θ 活动（4-8 Hz）有关。此外，研究表明，额叶-中线 θ 振荡可促进多种认知任务中的控制过程。先前的 θ 神经反馈训练研究表明，一次训练足以提高运动表现，本研究基于此调查了一次 30 分钟的额叶-中线 θ 神经反馈训练是否 (1) 在手指敲击任务中除了运动表现外还能增强心流体验，以及 (2) 是否转移到 n-back 任务中的认知控制过程。在神经反馈训练期间能够成功上调 θ 活动的参与者（反应者）在训练后表现出比未增强 θ 活动的参与者（无反应者）更好的运动表现和心流体验。在所有参与者中，训练期间 θ 活动的增加与从训练前到训练后的运动表现增强有关，而与训练前的表现无关。有趣的是，θ 训练收益也与流动体验的增加有关，即使控制了相应的运动表现增加也是如此。n-back 任务的结果并不显著。尽管这些发现主要是相关的，需要研究其他促进流动的影响，但目前的发现表明，额叶-中线 θ 神经反馈训练是一种有前途的工具，可以支持流动体验，并对提高表现有额外的相关性。
交通拥堵？研究揭示了蚂蚁流畅流动流的秘密
这种策略可以使人类流动性更加有效。Guerrieri说：“将来，自动驾驶汽车的交通系统可能受到蚂蚁行为的启发。就像昆虫通过信息素一样，在智能道路上，连接和自动化的车辆（CAV）可以使用先进的通信技术与彼此进行交流，并与道路基础设施管理进行交流。以这种方式，它们可以形成协调的排，以高速移动，并在平行车道上近距离移动。这种方法可以提高交通效率，提高服务水平并减少气体排放。”
