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计算机科学的基础
代码101名称电子基础学分6 ECTS时期秋季学期课程规范该主题旨在全面概述数字电子设备的各个方面，从一定程度的物理设备开始，并了解逻辑设备的描述。该课程由理论课，解决问题的课程和实验室实践组成。目标和内容的主要目的是为学生提供有关信息学电子基础的首次方法，从而帮助他们了解常见计算机设备背后的基本要素（例如处理器，记忆等）及其操作。目录1。电子概念2。电子设备3。切换电子设备。逻辑家庭4。数字系统简介5。基于门的组合分析和设计6。组合逻辑块7。有关对受试者评估的顺序逻辑评估，考虑到实验室实践（30％）和期末考试（70％）。此外，还有两个中课考试。通过中课考试意味着将其内容从期末考试中删除。讲师AndrésTrujilloLeónAtrujilloleon@uma.es室1513-D（Escuela deIngenierías）
科学的道德维度：
摘要本研究研究了科学的伦理层面，目的是探讨伦理学如何在科学研究和技术发展中发挥作用。本研究解决了几个重要问题，例如人类和动物研究中的伦理，技术对社会的影响以及科学家的社会责任。在这种情况下，我们回顾了道德哲学的各种方法，例如道义论，这些方法强调科学家根据道德原则和实用主义的道德义务，这更多地关注了使社会受益的结果。此外，这项研究强调了道德监督机制的重要性，例如伦理委员会（机构审查委员会/IRB），保证研究遵守道德标准并不会对主体或社会造成伤害。我们还讨论了现代研究和技术中出现的道德困境，例如基因工程，这引发了有关人类遗传编辑和生态系统潜在风险的问题，以及核融合研究，这引发了有关清洁能源对人类对人类和人类潜在风险和人类安全和环境安全的平衡之间的疑问。这项研究强调，尽管科学家专注于科学客观性，但仍有道德责任考虑其发现的社会影响。关键词：道德困境，科学研究，科学家的社会责任，道德监督。
生物科学的质量保证
•农业，食品和自然资源：6至12年级。•农业科学技术：6 - 12年级。•任何职业农业证书。•健康科学：6 - 12年级。此任务需要学士学位。•健康科学技术教育：8 - 12年级。此任务需要学士学位。•生命科学：7 - 12年级。•生命科学：8 - 12年级。•传统大师级科学老师（8 - 12年级）。•科学：7 - 12年级。•科学：8 - 12年级。•二级生物学（6至12年级）。•中学科学（6至12年级）。•二级科学，复合材料（6至12年级）。•贸易和工业教育：6 - 12年级。此任务需要适当的工作批准。•贸易和工业教育：8 - 12年级。此任务需要适当的工作批准。
神经科学的武器化
虽然已经说一切都可以武器化，但神经科学，更广泛地说，纳米技术，生物技术，信息技术和认知科学（NBIC）显然可以为州和非国家演员提供一些真正的游戏改变者。本文中叙述的故事始于2018年，其信号较弱，并非如此弱，并于2040年以北约触发了第5条而结束，因为NBIC对其某些盟国的攻击。在这22年中，在北约峰会上做出了关键决策，为联盟主要监视和控制系统的继任者设计而做出了基本选择，北约设法踏上了许多国家，远远超出了其核心联盟国家，成为了全球安全方面的实用教育计划。所有这些是因为“神经科学的武器化”具有挑战性的话题。本文使用小说并混合实际事实和事件，相当合乎逻辑的远见以及一些虚构的外推，这些推断是从当今大型参与者发起的几个长期关键的GeoStrategic倡议中得出的。当然，这些大型球员在这个故事中所扮演的角色可能会互换，尽管有一些工作。使用一些戏剧化的技巧，以有点挑衅来尝试保持读者的兴趣并不意味着不认真地表达自己的深刻信念。在这种特殊情况下：•是的，“人类思想”应该是北约的下一个操作领域，
农业科学的进步
发表者：Akinik出版物Akinik Publications 169，C-11，Sector-3，Rohini，Delhi-110085，印度免费收费（印度） - 18001234070电话号码：9711224068，9911215212网站：www.akinik.com电子邮件：akinikbooks@gmail.com首席编辑：R.K. Naresh作者/出版商试图追踪并确认本出版物中复制的材料，并道歉，如果尚未授予此形式的许可和确认。如果尚未确认任何材料，请写信并让我们知道，以便我们可以纠正它。对事实的责任表达，表达或结论得出的结论和窃（如果有的话）完全是作者的。因此，本出版物中提供的观点和研究结果仅是作者的观点。编辑和发布者对其内容绝不负责。©Akinik出版物TM
“人工智能与脑科学的对比与融合”
A01：感知与预测 深度学习如今在模式识别中已经取得了很高的性能。我们将利用信息论来阐明它为什么以及在什么条件下起作用，并且利用深度学习得到的各层中的信息表示来理解大脑各个区域神经元的信息表示。 我们将通过与各种分层贝叶斯推理算法的比较，验证大脑感觉皮层神经回路实现分层贝叶斯推理的假设。 A02：运动与行为 虽然机器人技术已经进步，但如今的人形机器人的运动能力仍然不如三岁儿童。我们将通过与大脑的运动学习机制进行比较来明确其中的不足。具体来说，我们的目标是阐明大脑从多自由度系统中的有限数据中学习充分的内部模型的机制，并在此基础上实现人形机器人的学习控制。 大脑感觉皮层的学习可以理解为依赖外界信息的无监督学习，而运动皮层的学习则需要创建自发运动所必需的信息表征，其背后的原理仍不清楚。此外，基底神经节有直接通路和间接通路两大回路，且有多种控制学习的多巴胺，但这其中的计算意义尚不清楚。我们将寻求通过将学习理论与大脑数据相结合来对这些问题获得新的认识。 A03：认知与社会性 人类的认知功能被认为是通过对模拟感觉运动信息进行分类和分割来实现的。我们着眼于实现这一目标的理论模型——双分割分析，并探索其在大脑中实现的可能性，以及将其应用于人形机器人的模仿学习和意图估计。 “心理模拟”和“心智理论”在人类智力行为，尤其是社会行为中发挥着重要作用，其在脑中的位置正通过fMRI实验等方法阐明。通过阐明神经回路层面的表达和学习原理，我们希望能够理解精神分裂症和自闭症等疾病，并以此设计出更自然的人形机器人和智能代理。 3）研究区域设置期结束后的预期成果。
人工智能与公民科学的未来
人工智能 (AI) 和公民科学 (CS) 是解决与规模和复杂性相关的数据挑战的两种方法。CS 的定义本身就依赖于通常由一群非专业人士组成的分布式团队的共同努力，以依赖人类智能的方式解决问题。随着人工智能能力日益增强或补充人类智能（如果不是复制它），人们越来越努力地去理解人工智能在 CS 中可以发挥的作用，反之亦然。在这种日益增长的兴趣背景下，这个特别的集合，人工智能和公民科学的未来，说明了 CS 从业者将人工智能融入其工作的多种方式，并指出了当前的局限性。本着这种精神，我们的社论简要介绍了特别集合的论文，以展示和评估人工智能在 CS 中的一些用途；然后，我们根据关键挑战对这些用途进行背景化；最后总结了未来以创新和道德的方式将人工智能与 CS 结合使用的方向。