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人工智能与精神病学：ChatGPT 视角
最近，ChatGPT 迅速流行起来，并在短时间内吸引了大量用户，进入了我们的生活。OpenAI 开发的最先进的语言模型 ChatGPT 利用先进的深度学习技术模拟人类语音并回答文本输入。凭借全面的文本数据库，ChatGPT 能够就广泛的主题提供准确的信息和响应。它的多功能性使其成为各种应用的宝贵资产，包括对话式人工智能和聊天机器人，通过类似人类的交互和自动文本生成改善用户体验，以及问答和语言翻译等自然语言处理任务。这种语言模型有可能彻底改变人工智能领域以及人与技术互动的方式。
太阳辐射改造治理——发展巴基斯坦视角.docx
随着全球气候变化的影响逐年加剧，关于太阳辐射改造（SRM）的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家，但SRM对南半球国家也具有重要意义，而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来，作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究，参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动，同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果，在研讨会上，作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战，并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架，帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后，作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
越南战争的系统分析视角 - DTIC
所以。 基辅语文 (Comlda. - an~ #* me ole Hadooer a, idevofo &F 66 ON&& 东南亚分析报告 RYNAF OASD（系统分析）哈姆雷特评估系统 SEA 分析报告 SE Asta 空中作战 VC/NVA 东南亚部署平定 EAsaLasUs/ostutn 20. 摘要 (Ceinm.a 40 mvm* Odd Un49640 =111401"I 6F 400d MOOe N* 这套 12 卷套装包括东南亚“分析报告”第 50 期系列中印刷的每一篇文章。SEA 分析报告对越南战争活动进行了逐月分析，包括部队和战斗力、VC/NV 行动、盟军地面、海军和空中行动、ILVNAF、伤亡和损失、人口安全、战争成本和通货膨胀以及建设和港口在南越的行动。
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
有酬的稻草处理：东印度的视角
最近的估计显示，在11月至12月，新德里及其周围城市的空气污染原因约为70％。不仅旁遮普邦和哈里亚纳邦，稻草燃烧在其他州都非常迅速。主要燃烧会导致CO2，CO，SOX，NOX，颗粒物和CH4的发射，从而大大增加空气污染和GHGS/碳足迹。悖论是，一方面，我们缺乏动物饲料，生物燃料和肥料，另一方面，浪费或燃烧了大量的作物残留物。这不仅是自然可再生资源的巨大损失，而且与此同时，它还是温室气体（GHG）排放和环境污染的来源。但是，这些残基可以有效地用作覆盖物，用于生产肥料，乙醇，生物柴油，生物炭等，以及在保护农业中。There are knowledge gaps on the economic technologies for in-situ and ex-situ composting of straw, characterization of rice straw of available varieties for various purposes, cost- effective small-scale technologies for bio-energy production, technologies for value addition of paddy straw in view of present day mechanized agriculture and authentic database on contribution of straw burning in air pollution and GHGs/ carbon footprint.
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
人工智能、艺术与包容性：视角
在哈马德·本·哈利法大学组织的一场小组讨论中，有人提出了一个问题：人工智能是否真的可以创造艺术？此次活动由哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院和人文与社会科学学院翻译与口译学院组织。活动由两场小组讨论组成，邀请了来自卡塔尔消防局驻地艺术家和 Mada 中心的主讲嘉宾。第二场小组讨论特别探讨了人工智能如何改变残疾人士的艺术体验和参与。小组通过案例研究展示了残疾人士如何利用人工智能来塑造他们对当代艺术形式的体验和概念。从而确定了人工智能可能对艺术感知和包容性带来的挑战和机遇。