上周,CDC 召开新闻发布会,正式宣布了他们的 6600 系统。据我所知,开发该系统的实验室只有 34 人,“包括管理员”。其中 14 人是工程师,4 人是程序员,只有一人拥有博士学位,是一个相对初级的程序员。在局外人看来,这个实验室似乎很注重成本,工作努力,积极性很高。
上周 CDC 召开新闻发布会,正式宣布了他们的 6600 系统。据我所知,开发这个系统的实验室只有 34 个人,“包括看门人”。其中 14 人是工程师,4 人是程序员,只有一人拥有博士学位。博士,一个相对初级的程序员。在局外人看来,这个实验室似乎很注重成本,工作努力,积极性很高。
摘要 — 要成为专业人才,学生必须有高度的决心,积极参与学习和磨练技能。本文探讨了人工智能 (AI) 如何帮助学生在准备专业领域期间提高投入度。有人提出,虚拟助手、智能辅导系统和算法等人工智能技术能够提供个性化的反馈、适应性评估和个性化课程,以满足每个学习者的特定需求和偏好 1 。本文调查了实证研究和理论框架,这些研究提供了人工智能对学生积极性的有利影响的证据,包括自主性、能力和关联性以及其他因素。此外,它还深入探讨了利用人工智能来提高学生积极性可能产生的伦理问题,如数据安全或算法偏见——都必须仔细考虑这两个问题,这样才能负责任地且富有成效地将其融入教育中。总之;本摘要强调,如果我们想充分利用人工智能技术,同时激发学习者的积极性,从而成功实现专业化培养目标,就需要进行进一步的研究,并与使用人工智能技术的教育工作者/研究人员/开发人员建立合作伙伴关系。
现在是 2030 年,我们以勇敢、富有创意和果断的行动应对了看似无法克服的气候危机。世界各地的人们团结一致,共同承诺创造一个公平、有韧性、可再生和无碳的未来。作为这场运动的核心,AIA 激励全球专业人士社区利用他们的知识和积极性通过设计实现积极变革。
现在是 2030 年,我们以勇敢、富有创意和果断的行动应对了看似无法克服的气候危机。世界各地的人们团结一致,共同承诺创造一个公平、有韧性、可再生和无碳的未来。作为这场运动的核心,AIA 激励全球专业人士社区利用他们的知识和积极性通过设计实现积极变革。
现在是 2030 年,我们以勇敢、富有创意和果断的行动应对了看似无法克服的气候危机。世界各地的人们团结一致,共同承诺创造一个公平、有韧性、可再生和无碳的未来。作为这场运动的核心,AIA 激励全球专业人士社区利用他们的知识和积极性通过设计实现积极变革。
中风后抑郁症(PSD)是中风患者的常见神经和心理障碍,其特征是情绪和兴趣下降,可以降低患者在治疗过程中的能力,主动性和积极性。PSD可能导致康复结果不佳,影响日常生活,甚至在严重的情况下甚至危害生命。尽管我们对PSD的不良反应有了更深入的了解,但其确切的发病机理仍不清楚,并且进一步进一步 -
人工智能 (AI) 在生活的各个领域都变得越来越重要。因此,了解个人对人工智能的态度至关重要。本文通过两项基于自我决定理论和基本心理需求(自主性、能力和关联性)的研究调查了对人工智能的态度。研究 1 使用了来自芬兰 (N = 1,541)、法国 (N = 1,561)、德国 (N = 1,529)、爱尔兰 (N = 1,112)、意大利 (N = 1,530) 和波兰 (N = 1,533) 的 18-75 岁成年人口横断面样本。研究 2 基于来自芬兰 (N = 828) 的 18-80 岁成年人的纵向两波样本。根据稳健回归分析,研究 1 发现,基本心理需求的满足与整个欧洲更高的 AI 积极性和更低的 AI 消极性相关。根据研究 2 的结果,基于混合多层回归模型,自主性和关联性随着时间的推移增加了 AI 积极性并降低了 AI 消极性。结果为自我决定在对 AI 的态度中的作用提供了有力的证据。自我决定是 AI 接受的一个重要因素,考虑到 AI 解决方案的快速发展和采用,它变得越来越重要。
抽象背景:尽管体罚是一种常见的惩罚形式,对健康和行为产生了已知的负面影响,但这种惩罚如何影响神经认知系统是相对未知的。方法:为了解决这个问题,我们检查了体罚如何影响149名11至14岁青少年男孩和女孩的错误和奖励处理的神经测度(平均年龄[SD] = 11.02 [1.16])。使用压力和逆境清单评估了一生中经历的体罚。此外,分区完成了一项艰巨的任务和奖励任务,以分别衡量与误差有关的负效率和奖励阳性,以及焦虑和抑郁症状的措施。结果:如上所述,经历过终身体罚的参与者报告了更多的焦虑和抑郁症状。体会惩罚也与更大的与错误相关的消极情绪和钝性的奖励积极性有关。重要的是,体罚与更大的与错误相关的消极情绪和更钝的奖励积极性独立相关,超出了严厉的育儿和终身压力源的影响。结论:体罚似乎会增强对错误的神经反应,并减少对奖励的神经反应,这可能会增加焦虑和抑郁症状的风险。