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World File Search System直觉
使用分析层次结构过程
•在1990年代开发的决策过程，以帮助通过复杂的优先级方案进行工作；在军事，政府，私营部门和学术界中广泛使用。•基于支持决策过程而不是直觉的知识来鼓励决策。•通过一次比较两个标准（即成对比较）来简化过程，以确定哪些对决策目标更重要。•采用以客观，加权标准和替代方案为中心的多层次（分层）结构。
有效的生成式人工智能：人机算法“半人马”
摘要。先进的分析科学方法将人工智能和人类智能的力量结合起来，创造出能够做出卓越决策的半人马。半人马是人类算法混合的人工智能模型，在学习和推理过程中以共生的方式结合了形式分析和人类直觉。我们认为，未来人工智能的发展和在许多领域的应用需要关注半人马，而不是传统的人工智能方法。这种从传统人工智能方法到基于半人马的人工智能方法的范式转变提出了一些基本问题：半人马与传统的人机交互方法有何不同？创建半人马的最有效方法是什么？何时应该使用半人马，何时应该让传统人工智能模型占据主导地位？在半人马的决策过程中加入人类直觉（有时可能会产生误导）不会降低其与传统人工智能方法相比的性能吗？本研究旨在解决这些基本问题，重点关注生成式人工智能，特别是大型语言模型 (LLM) 的最新进展，作为主要案例研究，以说明半人马对未来人工智能事业的关键重要性。
人工智能的随机矩阵理论：从理论到实践
摘要：当今，人工智能在很大程度上依赖于使用大型数据集和改进的机器学习方法，这些方法涉及利用基于大型数据集的分类和推理算法。这些大维度会引起许多违反直觉的现象，通常导致对许多通常以小数据维度的直觉设计的机器学习算法的行为理解不佳。通过利用多维框架（而不是受其影响），随机矩阵理论 (RMT) 能够预测许多非线性算法（如某些神经网络）的性能。随机，以及许多核方法，如如SVM、半监督分类、主成分分析或谱聚类。为了从理论上表征这些算法的性能，底层数据模型通常是高斯混合模型（GMM），考虑到真实数据（例如图像）的复杂结构，这似乎是一个强有力的假设。此外，机器学习算法的性能取决于它们所应用的数据表示（或特征）的选择。再次，将数据表示视为高斯向量似乎是一个相当严格的假设。本论文以随机矩阵理论为基础，旨在超越简单的 MMG 假设，通过研究具有普遍性的集中随机向量假设下的经典机器学习工具
唐·德里罗小说中的意识模型...
本论文认为，要全面理解唐·德里罗的作品，就必须了解他对战后心灵哲学问题的探讨。本文建议，德里罗考察后现代意识处理中盛行的各种怀疑主义，并追溯它们所导致的迷失，尤其是它们对主观性形成和发展造成的障碍。之前的许多批评倾向于认为，德里罗认为意识实际上是无能为力的，被全能系统（无论是技术、语言还是经济）的行为所束缚和决定。相比之下，本论文承认德里罗赋予意识的部分自主权，并指出他对当代文化中各种认识论的探索。我认为，德里罗的前六部小说探讨了当代关于意识的争论中的关键问题，特别是由后现代西方文化特有的唯物主义和极端的知识抽象所提出的问题。这些早期主题中值得注意的是意识的真实性和可靠性；身心关系；心灵与计算机之间的相似性；大脑左右半球的特性，以及它们所控制的理性和直觉思维模式。我认为德里罗的后续小说越来越关注直觉意识模型，而这些模型都
公司概述
总部位于加利福尼亚州桑尼维尔的直觉直觉（NASDAQ：ISRG）是最低侵入性护理的全球领导者，也是机器人辅助手术的先驱。我们的开创性技术包括Da Vinci手术系统和离子内腔系统。数字智能使我们能够团结我们的先进系统，渐进式学习和增值服务，以帮助医生及其团队优化护理服务以支持最佳成果。在直观的情况下，我们设想了一个护理的未来，这种护理的侵入性较小，更加强烈，在这种情况下，疾病得到了尽早发现并迅速治疗的疾病，因此患者可以回到最重要的事情。高级系统直观的高级系统包括机器人平台和旨在帮助医生及其团队提供微创护理的创新工具。我们的产品包括Da Vinci手术系统，包括四代用于机器人辅助手术的综合，智能平台，以及一个机器人平台，它是一个机器人平台，它可在多个肿瘤的部位（许多肿瘤部位）访问周围肺。
违反人类成年人大脑的生理和心理预期
当成年人看到一个固体物体穿过另一个固体物体，或者看到一个人在有捷径可走的情况下绕远路到达目的地时，我们会将这些事件归类为令人惊讶的事件。在违反预期 (VOE) 实验中，与视觉上相似但预期的结果相比，婴儿对相同的意外结果的观察时间更长。哪些领域特定和领域通用的认知过程支持这些判断？在一项预先注册的实验中，我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 扫描了 32 名成年人，同时他们观看了为婴儿研究设计的视频。一个与物理推理有关的区域选择性地对意外的物理事件做出反应，为领域特定的物理预测误差提供了证据。多个需求区域对意外事件的反应更多，无论领域如何，这为领域通用的目标导向注意力提供了证据。早期视觉区域对意外和预期事件的反应相同，这为反对刺激驱动的预测误差提供了证据。因此，在成年人中，VOE 涉及领域特定和高级领域通用的计算。关键词：认知神经科学；认知发展；直觉心理学；直觉物理学
免疫后的期望：婴儿和儿童最多5岁
这张纸告诉您有关免疫后5岁以下的婴儿和幼儿可能发生的常见副作用。仅使用此信息作为指导。如果您的孩子的温度为39 O C或更高，请立即致电111上的GP或NHS 24。如果您的孩子很合适，请致电999救护车。如果您认为您的孩子可能会严重生病，请相信您的直觉并寻求紧急的医疗建议。
人工智能生成语言的人类启发法存在缺陷
人类交流越来越多地与人工智能生成的语言混合在一起。在聊天、电子邮件和社交媒体中，人工智能系统可以生成智能回复、自动完成和翻译。人工智能生成的语言通常不会被识别为人类语言，而是冒充人类语言，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究人类如何辨别最个人化和最重要的语言形式之一——自我呈现——是否由人工智能生成。在六项实验中，参与者（N = 4,600）试图检测由最先进的语言模型生成的自我呈现。在专业、酒店和约会环境中，我们发现人类无法检测人工智能生成的自我呈现。我们的研究结果表明，人类对人工智能生成语言的判断受到直觉但有缺陷的启发式方法的限制，例如将第一人称代词、自发措辞或家庭话题与人性联系起来。我们证明这些启发式方法使人类对生成语言的判断变得可预测和可操纵，从而使人工智能系统能够生成被认为比人类更人性化的语言。我们讨论了诸如 AI 口音之类的解决方案，以减少生成语言的欺骗潜力，限制对人类直觉的颠覆。