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生成人工智能作为管理理论的新背景：ChatGPT 分析
摘要 目的——本文的主要目的是研究 ChatGPT 等生成人工智能 (AI) 如何成为管理理论和概念的新背景。 设计/方法/方法——本文介绍了对决策、知识管理、客户服务、人力资源管理和行政任务的选定管理理论的分析，并解释了采用生成 AI 后可能发生的变化。 发现——本文指出，需要在生成 AI 环境中研究一些管理理论和概念，这些理论和概念可能会影响战略、职能和行政层面的管理工作。 研究局限性/含义——本文是一篇观点文章，不参考实证数据。它提出了一些结论以进一步开展实证研究。
蛋白质-配体氢键强度模式的量子力学评估：来自半经验紧结合和局部振动模式理论的见解
摘要：氢键 (HB) 是生物系统中最丰富的基序。它们在确定蛋白质-配体结合亲和力和选择性方面起着关键作用。我们设计了两个对药物有益的 HB 数据库，数据库 A 包括约 12,000 个蛋白质-配体复合物，约 22,000 个 HB 及其几何形状，数据库 B 包括约 400 个蛋白质-配体复合物，约 2200 个 HB，它们的几何形状和键强度通过我们的局部振动模式分析确定。我们确定了七种主要的 HB 模式，可用作从头 QSAR 模型来预测特定蛋白质-配体复合物的结合亲和力。据报道，甘氨酸是供体和受体谱中最丰富的氨基酸残基，而 N–H · · · O 是数据库 A 中最常见的 HB 类型。HB 倾向于处于线性范围内，且线性 HB 被确定为最强的。HB 角在 100–110° 范围内的 HB 通常形成分子内五元环结构，表现出良好的疏水性和膜通透性。利用数据库 B，我们发现了 2200 多种蛋白质-配体 HB 的广义 Badger 关系。此外，每种氨基酸残基和配体功能团之间的强度和出现图为新颖的药物设计方法和确定药物选择性和亲和力提供了极具吸引力的可能性，它们也可作为命中到先导化合物过程的重要工具。
库普曼算子理论的车辆应用
摘要 — 库普曼算子理论已被证明是一种很有前途的非线性系统辨识和全局线性化方法。近一个世纪以来，一直没有有效的方法来计算用于应用工程目的的库普曼算子。最近在流体动力学背景下引入了一种计算效率高的方法，该方法基于将系统动力学分解为一组按降序排列的正态模式，克服了这一长期存在的计算障碍。库普曼算子纯数据驱动的性质有望捕捉未知和复杂的动力学以进行降阶模型生成和系统辨识，从而利用线性控制技术的丰富机制。鉴于该研究领域的不断发展以及智能移动和车辆工程领域存在的许多未解决的问题，有必要对将库普曼算子理论应用于这一充满活力的领域的技术和开放挑战进行调查。本综述重点介绍了近年来出现的 Koopman 算子的各种解决方案，特别是那些专注于移动应用的解决方案，从特性和组件级控制操作到车辆性能和车队管理。此外，这篇对 100 多篇研究论文的全面回顾突出了 Koopman 算子理论在各种车辆应用中的应用范围，并对所应用的基于 Koopman 算子的算法类型进行了详细分类。此外，这篇评论论文讨论了 Koopman 算子理论的理论方面，这些理论方面在很大程度上被智能移动和车辆工程界忽视，但在解决这些领域的未解决问题方面具有巨大的潜力。
基于理论的强化学习的神经结构
人类学习世界内部模型，以支持复杂环境中的计划和概括。然而，尚不清楚如何在大脑中代表和学习这种内部模型。我们使用基于理论的增强学习来解决这个问题，这是一种基于模型的增强学习形式，其中模型是一种直观的理论。我们分析了来自人类参与者的fMRI数据，学习玩Atari风格的游戏。我们在前额叶皮层和额叶皮层，枕皮层和梭状回中的理论更新中发现了理论表示的证据。理论更新与理论表示的瞬时加强一致。理论更新期间的有效连通性表明，信息从前额叶理论编码区域流向后理论更新区域。一起，我们的结果与神经结构一致，在该神经体系结构中，自上而下的理论表示形式源于前额叶区域的视觉区域中的感觉预测，在该区域中，计算出符合理论预测错误并触发理论的自下而上的更新。
什么是神经代表理论的目的？
本文探讨了对认知科学的代表性概念的方式，重点是神经科学。哲学家有一种跳过这个问题而直接转向另一个问题的方法：什么是神经代表？不忘记了代表概念的方式 - “神经代表”一词通常意味着“代表，因为认知科学理解了这一概念”。但是，这句话使哲学家更加直接地关注神经代表本身。我认为，问题的错误部分已经被省去了。作为认知科学的哲学家，我们的最终问题是关于认知科学解释的功能和认识论 - 在这种情况下，使用代表性概念进行了解释。要回答这些问题，必须了解代表概念在认知科学中的作用 - 它使科学家能够做到或解释的是什么，以及如何理解财产的性质，神经代表，该概念可能会挑出。我描述了这种方法，认为这是一种科学敏感的现实主义形式，神经科学哲学可以从中受益，并用它来说明代表性解释。具体来说，我建议代表性概念有助于我们构建和理解大脑因果结构的模型，并且我们可以通过检查他们在科学认知中的作用，即，即，而无需辩论他们可能指的任何财产的性质，可以看到他们如何做到这一点。
对人类大脑理论的新见解
这项关于我们大脑内部特定分子如何形成相位空间中动态信息整体，联系思想和意识的动态信息整体的开创性研究，不仅具有挑衅性，而且是革命性的。载体是源自荷兰观点的动态封装，源自“ holon”一词，并指定了统治而不是层次，动态的大脑组织，以涵盖多尺度效应。意识的统一性是相互联系的，源于大脑的多阶层组织。我们旨在使用时空间歇性对热力学方法进行自动修改，以解决意识问题。从准颗粒开始为动力学大脑的极简物质组成，其中干扰了准粒子的不相干波及其量子热波动，这限制了内源性分子的动力学内源性分子的动力学内源性通道的动力学内部能量。这表明大脑不是涉及雪崩的多重术，而是多肠，这表明与全息图不同，在光谱结构域中，功能相互作用发生的情况下，时空结合是多阶段的，这是多结合，因为自我参考的扩增会通过远距离的矛盾信息而发生。相关的负面纠缠渗透到跨多个尺度的功能信息体系结构的统一。因此，自动脑理论适合于主动意识，证明意识不是基本的。大脑内部空间的自动模型是非美度和非属性的。它包含一个由跨胶源性量子电位的波动中的间歇性尖峰解码的多粘性信息结构。因此，这是一种比相位空间中柏拉图模型更现实的方法。
R. A. Hill的编码理论的第一门课程
用于立即或同时在代数中进行教学编码理论，因为它与具体的示例加强了线性代数和基础群体理论中涉及的许多思想。）我还将整个文本用作硕士课程，该课程不一定在数学上。最后八章在很大程度上是彼此独立的，因此可以改变课程以适合要求。例如，不是专业数学家的学生可能会省略第9、10、14和15章。
迈向基于现场理论的相对论量子信息
1。简介量子信息理论（QIT）是经典信息理论的量子扩展。它已经确定了用于量子计算，量子通信，量子计量学等的新的强大信息资源。尽管量子信息技术的适用性具有广泛的领域，但我们对QIT的理解远远落后于完全开发的自然量子理论，即量子领域理论（QFT）。QFT已证明其有效性和价值在从粒子 - 核物理学到原子，光学和冷凝物理学的全部物理科学中，从夸克和核子到黑洞以及早期宇宙。到目前为止，量子信息理论在非相关量子力学的背景下已大大发展，这是完整QFT的一个小角落。当需要考虑到诸如区域，因果关系和时空协方差之类的基本相对论效应时，这表面上是不足的。认识到这些相对论效应的重要性，并试图理解它们在相对论量子信息（RQI）出现的量子信息中所起的基本作用[2]。
对心理学和生物学理论的挑战......
作者：FA Benzant · 2022 — “反批判主义的辩护”。加拿大哲学杂志，。47 (5): 613-630。Lewis, D. (1976)。“生存与身份”，载于 Amelie Rorty (ed.)，《...
研究在黄尼（黄皇帝的内部经典）中的“心脏作为君主”理论的起源
抽象学者以前已经将“心脏是君主/统治者”的理论来源归因于政治的君主制观点。然而，根据远古时代的最新发现的文件和相关文件，可以发现，“心脏是君主”的理论可能源于传统文化中对“宗教”意识形态的依恋的重要性，这促进了身体的心脏，应该促进人体作为统治者的中心，后来又是“君主”。在儒家，道教，折衷主义者和其他QIN文学中都提到了类似的认知观点，但仅在中医的系统中，它们在建立以心脏为中心的Zang-Fu理论中发挥了重要作用。传统中医是一项主要是由临床实践开发的，其基本目的是治愈疾病和拯救人们。尽管中医的哲学（TCM）根源在Qin王朝中，但发展是其他哲学所独有的。具有丰富的文化含义和哲学思想，TCM无疑是中国文明珍宝的关键，值得更多的关注和探索。