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从科学的角度到平民的角度
摘要：每个人都对所有事物（包括元评估）形成感知。仍然，我们可能会期望各种研究人员表达的内容与对技术和相关概念的广泛看法之间的差距或断开。然而，这两个代表框架的不同程度等待进一步研究。本研究试图通过从科学的角度来看，从科学的角度来看，从科学的角度来看，从科学的角度来看，科学发现与普通百姓之间的元看法与普通观点（由成人）（成人）的看法进行了比较。这两个观点之间是否有共同点？还是他们反对？作为这项研究的目标，我们的目标是将相关研究中的元元描述与成年人（非研究人员）中的元文字描述；确定对虚拟现实的最普遍描述；并确定游戏在元和虚拟现实表示中的重要性。这项调查概括了关于元概念的关键发现，将研究人员在先前的研究中的发现与普通公众对这一概念的解释进行了对比。它有助于理解元代表，沉浸和感知概念以及从过去的分歧与未来的观点之间的差异。
基于第二人称神经科学的教学学习相互作用的神经科学的康复观点
第二人称神经科学的最新进展使教学学习相互作用涉及的基本神经机制得到了更好的理解。教学不仅是从教师到学生的单向信息转移；这是一种复杂的互动，需要元认知和心理技能才能理解他人的意图并整合有关自己和他人的信息。涉及治疗师指导患者如何提高运动技能的物理疗法是一个临床领域，教学学习互动起着核心作用。积累的证据表明，非侵入性脑刺激（NIB）调节认知功能。但是，NIBS的教学学习互动方法尚未用于康复。在这篇综述中，我评估了目前的研究及其在增强元认知和心理能力中的作用；然后，我回顾了有关教学学习相互作用的高层研究研究，并探讨了Nibs在康复中的潜在临床应用。使用NIBS的双脑刺激是基于大脑对脑对脑同步的发现，在超扫描研究中开发了，并同时向两个个体交付，以增加脑间间的同步振荡。人工诱导大脑对脑同步具有促进基于教学的学习的潜力。大脑到脑界面通过使用NIBS来调整患者的大脑活动，从而诱导脑间同步，从而可以对治疗师的大脑活动产生积极的影响，这两种相互作用都会对治疗师患者的相互作用和康复结果产生积极影响。NIBs具有作为用于康复互补干预措施的当前神经科学方法的有用补充。
人工智能改变法医科学的世界
人工智能在法医科学领域的应用越来越广泛。人工智能在识别人脸、DNA、指纹以及整体识别和犯罪学应用方面的应用正变得越来越普遍。这是一项最新发现，它不仅使法医科学领域受益，而且正在极大地发展和改变法医科学中使用的程序。法医科学和人工智能的最新发展有利于提高生产力、实用性和资源。虽然法医科学领域由于人工智能的改进而不断发生变化，但这些发展也带来了各种负面和正面的增长。
人工智能与医疗保健：法律与科学的融合
人工智能 (AI) 可能会从根本上改变加拿大的医疗保健系统，而且这一过程已经启动。2 行业、学术界和政府的利益相关者对 AI 将如何影响该系统给出了不同的看法。一些人预测，AI 将带来明显的好处，例如，减少人为错误、减轻人为偏见和/或给予提供者“时间礼物”来与复杂的患者合作并提供更富有同情心的护理。3 其他人则认为，AI 将带来新的挑战，例如，通过使用不安全的 AI 工具引入广泛的危害、侵犯隐私权或加剧与偏见和歧视相关的现有问题。4 这些可能性并不相互排斥。它们也并非不可避免。相反，AI 对加拿大医疗保健系统产生净正面影响还是净负面影响，在一定程度上取决于监管决策。繁重的监管可能会扼杀创新，但宽松（或没有）监管可能会损害人工智能工具用户——并导致公众的反对，而这本身又会产生繁重的监管。5 全面解决这些问题需要关注一系列现有的法律法规——包括宪法保护、立法/法规、判例法和“软”法，如职业道德准则和研究道德准则——并分析
法律科学的当前问题论文集...
科学与实践会议“第二十一届秋季法律阅读”，于 2022 年 10 月 6 日在列昂尼德·尤兹科夫·赫梅利尼茨基管理与法律大学举行。专为高等院校和科研机构的科学和科学教育工作者、高等教育学生、实际工作者和广大读者设计。国际科学与实践会议“第二十一届秋季法律阅读”组委会并不总是认同会议参与者的观点。报告的主要材料以作者版本呈现。会议参与者、他们的科学主管、审稿人以及推荐出版这些材料的高等教育机构和科研机构的结构部门对所提交材料的可靠性和质量负全部责任。
人工智能与计算心理科学的联系
研究人类行为和认知。人工智能 (AI) 算法的发展极大地扩展了 CPS 的潜力，为大脑中复杂和动态过程的建模提供了强大的工具。人工智能对 CPS 产生重大影响的一个领域是情绪识别领域。研究人员现在可以收集大量情绪面部表情数据集，并使用人工智能算法（如卷积神经网络 (CNN)）来学习如何从这些图像中识别不同的情绪。这些模型可用于预测情绪在大脑中的表现方式以及情绪如何受到社会和环境因素的影响。人工智能算法还可用于优化计算模型的参数并提高其准确性和预测能力。例如，进化算法可用于搜索最适合实验数据的模型参数集，而强化学习算法可用于优化模型在复杂和动态环境中的决策策略。除了情绪识别之外，人工智能还被用于 CPS 来模拟其他认知过程，例如决策、学习和记忆。例如，深度学习算法已被用来开发大脑如何学习和表示视觉和听觉刺激的模型，而强化学习算法已被用来模拟大脑如何在不确定和变化的环境中做出决策。总的来说，人工智能和 CPS 之间的联系有可能为人类行为和认知的计算基础提供新的见解，并开发出可以改善人类福祉的新干预措施和技术。然而，这一领域也引发了重要的伦理和社会问题，例如人工智能对隐私、社会不平等和未来工作的潜在影响。随着人工智能和 CPS 的不断发展，重要的是要仔细考虑这些问题，并确保以有利于整个社会的方式使用这些技术。关键词：计算心理学；人工智能；智能系统；人类行为
视力神经科学的卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一类机器学习模型，主要用于计算机视觉任务，可以通过从经验中学习来实现类似人类的性能。它们与灵长类动物视觉系统的结构和功能原理的惊人相似之处，可以比较这些人工网络及其生物学对应物，从而探索了视觉功能和神经表示如何与有限的计算原理中的真实大脑中出现。在考虑了CNN的基本特征后，我们将讨论认可CNN的机遇和挑战，如灵长类动物视觉系统的硅模型。特别是，我们突出了有关视觉系统的解剖学和生理特性的几个新兴概念，这些概念仍然需要系统地集成到当前的CNN模型中。这些原则包括从视网膜输入的早期阶段实施并行处理途径，以及关于信息流的序列进程的几个假设的重新考虑。我们建议设计选择和建筑约束，可以促进与生物学更紧密保持一致性，这为人工和生物学视觉系统之间的预测联系提供了因果证据。采用这种原则的观点可能会导致CNN的新研究问题和应用，而不是建模对象识别。
数据科学的量子计算 - arXiv
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量
聚合物科学的未来 100 年
Abd-El-Aziz、Antonietti、Christopher-Kowollik、Wolfgang H. Binder、Alexander Böker、Syrille Boyer、Michael R. Kakashi Ishizone、David L. Kaplan、Mario Leclerc、Lendlein、Bin Liu、Timothy E. Long、Sabine Ludwigs、Jean-François Lutz、Bernhard Rieger、Thomas P. Russell、Daniel A. Savin、A. The Schubert、Suchert、Severing、Severn、João BP BP Soares、Standing Mara、* Brent S. Sumerlin、Yanming Sun、Ben Zhong Tang、Chuanbing Tang、Patrick Theato、Tyrelli、Ophelia KC、Miriam M. Unterlass、Philipp Vana、Brigate、Sergey、Christoph Weder、Ulrich Wisdom 和 Wai-Yung Wong。
材料科学的经济影响和创新：...
简介 材料科学是一门探索材料特性、结构和行为的跨学科领域，在历史上，它在塑造技术进步和推动经济增长方面发挥了关键作用 (Mittemeijer, 2010; Yu, 2022)。从古代发现火和发展金属加工技术到当今先进的纳米技术和先进材料，我们操纵和设计材料的能力不断推动着各个行业的创新。材料科学是技术进步的基石，它能够创造出具有定制特性的新材料，以满足特定的应用需求。这导致了突破性技术的发展，这些技术彻底改变了电子、医疗保健、交通、能源和制造业等行业。通过了解原子和分子水平上材料的基本结构，科学家和工程师为优化性能、提高耐用性和实现可持续性开辟了前所未有的机会。近几十年来，材料科学的前沿出现了两个相互关联的领域：纳米技术和先进材料 (Chaikittisilp, Yamauchi, & Ariga, 2022)。这些领域因其重塑行业、开辟新的可能性和产生重大经济影响的潜力而备受关注。纳米技术涉及在纳米尺度上操纵和控制物质，通常在纳米（十亿分之一米）的数量级（Hulla、Sahu 和 Hayes，2015 年）。该领域的灵感来自材料在如此微小的尺寸下的独特属性和行为。纳米技术提供了对材料物理、化学和生物特性的前所未有的控制，为曾经被认为是科幻小说的创新铺平了道路（Scott、Ewim 和 Eloka-Eboka，2022 年）。纳米技术的潜力在于它能够创造出具有违背传统理解的特性的材料。例如，由于量子效应，纳米粒子可以表现出增强的电导率、改进的机械强度，甚至新的光学特性。这使得高效电子设备、超灵敏传感器、先进的药物输送系统等的开发成为可能（Ramrakhiani，2012 年）。纳米技术还有助于制造具有大表面积的材料，从而实现有望用于可再生能源应用和环境修复的催化反应（Fulekar、Pathak 和 Kale，2014 年；Mauter 和 Elimelech，2008 年；Otto、Floyd 和 Bajpai，2008 年；Rickerby 和 Morrison，2007 年）。另一方面，先进材料涵盖了各种各样的材料，这些材料经过精心设计，具有传统材料无法比拟的特定特性。这些特性可能包括增强的强度、柔韧性、导热性或耐腐蚀性。先进材料旨在在预期应用中表现出色，有助于延长产品寿命、降低维护成本并提高整体性能。先进材料发展的关键驱动因素之一是对解决当代挑战的解决方案的需求（Çam & Koçak，1998 年；Interrante & Hampden-Smith，1997 年；H. Li、Wang、Chen 和 Huang，2009 年；Liu、Li、Ma 和 Cheng，2010 年；Wessel，