频带 频率范围 [Hz] 与以下相关 Delta 0.5 - 4 稳态睡眠驱动 Theta 4 - 8 与稳态睡眠驱动相关 Alpha 8 - 12 放松的清醒和困倦 Beta 13 - 30 积极思考 Gamma > 30 认知状态
如果实施得当,并且严格遵守不挪用其他地区许可项目的资源条件,可再生能源加速区可能成为有助于加快许可的工具之一。鼓励成员国积极思考在哪里部署可再生能源,而不仅仅是考虑可再生能源部署的空间限制,这是积极的。例如,在德国,为未来将有多少土地用于风能设定了国家目标,这增加了在区域和土地利用规划中指定更多区域的压力和意愿。当这些区域已经经过战略环境评估时,将专用可再生能源区域作为加速区主要可以发挥积极作用。然而,如果做得不正确,可再生能源加速区的指定可能会大大减缓风能的扩张。
近来,积极思考和采取 ESG 行动变得更加紧迫。美国商业圆桌会议于 2019 年 8 月发布了一份新声明,强烈肯定了企业对广泛利益相关者的承诺,包括客户、员工、供应商、社区,当然还有股东。1 顺应这一新兴时代精神,以 ESG 为导向的投资经历了迅猛发展。全球可持续投资现已超过 30 万亿美元,自 2014 年以来增长了 68%,自 2004 年以来增长了 10 倍。2 社会、政府和消费者越来越关注企业的更广泛影响,投资者和高管意识到强有力的 ESG 主张可以保障公司的长期成功,这推动了这一加速发展。投资流量的规模表明,ESG 不仅仅是一种时尚或一种让人感觉良好的活动。
说明(1-8):阅读以下文章并回答给定的问题。布朗的积极思维理论虽然简单易懂,但却未能解决生活中的复杂性和固有的不确定性。该理论提倡始终保持积极的态度,忽视了塑造我们存在的外部因素和人类情感的错综复杂的相互作用。该理论的核心是相信积极性可以显著地改变生活结果。然而,这种观点低估了社会经济背景、健康问题和随机生活事件等不可控因素的压力。无论我们的心态如何,这些因素往往会对我们的生活产生深远的影响。通过淡化这些方面,布朗的理论冒着过度简化人类体验的多样性和往往不可预测性的风险。此外,该理论强调永久的积极性,忽视了体验各种情绪的重要性。悲伤、愤怒和沮丧等情绪不仅是自然的,而且对于整体的情感体验也是必要的。坚持积极性会导致压抑这些情绪,造成心理压力并可能加剧心理健康问题。这与该理论促进幸福的目标背道而驰。此外,布朗的理论没有充分认识到韧性的概念,而韧性对于应对生活中的挑战至关重要。韧性是关于承认困难,而不仅仅是保持积极的外表。它包括了解一个人的现实情况,接受障碍的存在,并制定策略来适应和克服它们。这种方法比单纯的积极思考更实用、更可持续。总之,虽然保持积极的态度是有益的,但在面对生活的复杂性时,这是不够的。一种更细致入微的方法是必不可少的,它承认人类情感的全部范围和生活的不可预测性。如果没有现实主义的陪伴和对生活不确定性的接受,积极思考会导致幻灭。因此,将积极性与现实和适应性思维相结合是应对生活中固有不确定性的更有效策略。Q1. 根据文章,布朗的积极思维理论的一个根本缺陷是什么?(a)该理论无意中促进了一种鼓励消极思维的思维方式。
2024 年初,学校发现自己正处于一个转折点。这是一个关键时刻,迫切需要真正理解变化,以解决从迫在眉睫变为势在必行的关键问题。数字环境长期以来一直是年轻人生活中不可或缺的一部分,塑造着他们的体验、学习和互动。然而,随着最近新兴技术不断加快变化速度,在许多情况下,这些技术已经超出了学校跟上步伐的能力,现在是时候致力于走一条更强大的前进道路了。学校的转折点现在取决于两个关键要素:培养有意义的亲技术学校文化的能力,以支持丰富的学习体验,并积极主动地保护和支持学生的数字旅程。这标志着思维方式和方法的决定性转变,敦促学校不仅要承认和接受对技术的积极思考,将其作为现代教育的固有组成部分,还要将其视为风险的解药。未来需要接受这一现实,并将其作为战略要务,以便学校能够安全、负责地带领社区走向数字化未来。
确保AI与社会利益保持一致是我们时代的关键挑战。我相信,教育在实现这一目标方面可以发挥至关重要的作用 - 教授AI中的技术主题必须与促进对AI更广泛影响的积极思考相结合。此外,重要的是要通过调整教育过程来说明生成性AI的可用性来为学生做好现实世界中的挑战。以前,我曾帮助在包括机器学习,概率和统计数据以及高级算法在内的多个机构中教授九门课程。此外,我还监督了学士学位,硕士和博士学位的13名学生,他们的工作导致了学术区别和多个顶级出版物[Neurips'21],[Neurips'24C],[ICML'24]。展望未来,我渴望开发和教授涵盖AI,AI安全和LLM代理的课程,以及与LLMS,机器学习,入门数学和计算机科学相关的更通用课程。
摘要这项研究的目的是评估基于瑜伽的社会情感促进计划,变革性生活技能(TLS),对青少年情绪困扰,亲社会行为和学校功能的指标的有效性。参与者包括159名参加城市内部学区的学生,这些学生被随机分配为治疗或商业惯常的比较条件。结果表明,参加了TLS计划的学生大大减少了无数的缺勤,确定和增加学校敬业度。也注意到了初级参与压力策略和次要参与压力策略的重大同意改善。具体而言,发现学生情感调节,积极思考和认知重组的重大增加,以应对压力。对躯体化,悬架,学术成绩或一般影响的微不足道没有影响。学生的治疗可接受性报告表明,干预措施通常受到良好的欢迎,并且大多数参与者认为策略对社会有效。对未来研究的含义和指示。
摘要 作为科学家和研究人员,我们不仅要创造和推进技术,还有义务确保新技术的设计和使用方式具有包容性和可信度,符合社会价值观,并让公司和个人遵守严格透明的标准。这一责任并不新鲜,在人工智能伦理的背景下被广泛讨论。在本文中,我们指出,人工智能正在逐渐与神经技术融合,为我们的生活带来积极影响的同时也带来了额外的担忧。因此,我们需要扩展我们的能力来识别和解决新出现的伦理问题。然而,我们可以而且应该利用在人工智能伦理领域收集到的所有知识和开发的能力,加速解决人工智能和神经技术结合所引发的扩大甚至新问题。本文是识别伦理问题和指出神经技术为讨论带来什么的第一步。这也是对人工智能伦理思想领袖和从业者的号召,以支持更广泛的多学科和多利益相关方方法,包括人工智能+神经技术研究、技术和部署解决方案方面的专业知识。鉴于神经技术仍处于新兴阶段,这是一个独特的机会,可以从过去吸取教训,积极思考潜在问题和负面影响,并在问题出现之前制定预防性的技术、社会和教育解决方案。