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与联合国人口基金政府合作伙伴合作访问联合国人口基金的 QuantumPlus 系统
本说明为我们的政府合作伙伴提供了有关如何访问 QuantumPlus 的基本说明。政府实体必须与 UNFPA 对应机构共享有权访问 QuantumPlus 的个人的姓名和电子邮件地址。至少，执行合作伙伴协议中确定的授权官员应具有访问权限。
展望……儿童早期发展生态系统
普尔班查尔大学 (PU) 教育学院很荣幸首次在尼泊尔科西省首府比拉德纳加尔举办儿童早期发展 (ECD) 会议。普尔班查尔大学成立于 1994 年，是尼泊尔的一所公立大学。普尔班查尔大学的教育学院 (FoE) 已发展成为该国教学和学习教育的中心，提供最全面的本科/研究生课程。教育学院致力于引领教育研究和实践，通过教育影响公共政策和改善社区生活，培养对职业充满热情的毕业生。任何形式的儿童早期教育项目都应体现适合发展的实践，坚持健康、营养、保护、响应式护理和学习，从受孕到八岁的儿童及其父母和照顾者。为了确保宪法权利，尼泊尔政府制定了 2020-30 年国家儿童早期发展战略。该战略旨在指导联邦、省和地方各级政策、计划和方案的制定和实施。尽管有积极的政策，但大多数儿童仍未享受到他们的发展权利。在此背景下，普尔班查尔大学教育学院设想召开一次国际会议，将政策制定者、学术界和从业者聚集在一起，就如何提高幼儿发展机会的质量和可及性展开讨论。举办这次会议的目的是深入探讨 ECD 研究人员、从业者和愿意改变 ECD 生态系统的政策制定者所面临的结构性、文化性、认识论和制度性挑战和机遇。此外，它还试图探索实践差距和方法转变，并通过研究展望优质 ECD 方法的未来发展轨迹。会议的成果有望在尼泊尔建立一个专门研究 ECD 的中心。
人工智能系统
俄罗斯科学院乌拉尔分院哲学与法律研究所（叶卡捷琳堡） 人工智能（AI）系统的开发、实施和进一步改进与经验问题密切相关。这种系统与封闭算法等程序不同，它可以与外部环境交互，并可以在实践中对其进行更改。对此，现代话语将“能力”、“学习能力”、“决策能力”等赋予人工智能体。然而，将生物特有现象的含义推断到人工智能系统（AIS）在多大程度上是合理的？机器真的可以从经验中学习并做出决策吗？寻找这些问题的答案促使我们探索经验的概念、经验的结构以及生物如何获得经验的具体细节。鉴于这个概念本身的模糊性，使用现象学方法是有益的，它不仅可以阐明经验的基本特征，还可以探索其与实践、记忆、想象、意志、设定和实现目标的多维联系。对具体示例的分析也有助于评估这些组件对于人工智能代理的类似物，并系统化AIS进一步改进过程中出现的问题。所提出的结果表明，严格意义上的经验概念并不适用于目前运行的“弱/狭义”人工智能，但是，在未来“强/通用”人工智能发展的框架内，对这种现象进行建模的可能性是开放的。结论提供了在创建能够体验和有意识的实践活动的 IIS 过程中需要考虑和实施哪些因素的发现。关键词：人工智能、智能系统、经验概念、先验形式、实践、感质、记忆、意志。
人工智能在非洲教育系统中的作用...
9 Vollan Okoth Ochieng 和 Moses Waithanji Ngware，《COVID-19 疫情期间教育技术的采用：肯尼亚边缘化和弱势学习者群体的经历》（2023 年）32 国际教育改革杂志 464 于 2024 年 1 月 2 日访问。
高危抗体数量增加的副肿瘤神经系统综合征患者的临床特征和免疫治疗反应
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人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
电池管理系统中的主动电池平衡
抽出时间从忙碌的日程中为我们提供了很多帮助，支持和指导我们在项目的各个方面都努力工作。她的观点一直是公平的，在鼓励和建设性批评之间取得了完美的平衡。她的建设性技巧和建议有助于我们的项目。
对整个神经系统进行逆向工程
摘要：神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统，从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态，那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是，重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑，因此，模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一，实际上是梦想。要做到这一点，我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上，但这些大脑极其复杂，只能记录微小的子系统。我们在此认为，现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了，而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是，已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动，并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变，因此可以合并不同群体和行为的数据。然后，基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计，从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。