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如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
人们通常认为大脑和计算机之间的关系只是一种比喻。然而，真正的计算系统几乎可以在任何媒介中实现；因此，人们可以认真对待大脑确实可以计算的观点。但是，如果没有经验标准来判断什么使物理系统真正成为计算系统，计算就仍然是一个视角问题，尤其是对于那些没有明确设计和设计为计算机的自然系统（例如大脑）。从真实的物理计算机示例（模拟和数字、当代和历史）中考虑，可以清楚地知道这些经验标准必须是什么。最后，将这些标准应用于大脑表明了我们如何将大脑视为计算机（可能还是模拟计算机），这反过来又阐明了这一说法既具有启发性又可证伪。
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
优先于其他。大多数科学家可能同意，他们宁愿花时间做科学研究，也不愿担心词语含义的争论。然而，计算和神经科学的哲学家们更乐意担心词语的含义；不是因为它本身很有趣，而是因为它可以阐明我们在仔细思考和有效交流大脑时提出的假设。这在认知科学、计算机科学、神经科学等跨学科领域尤其重要，在这些领域，审问我们的概念可以成为一种富有成效的方式，让来自不同领域的研究人员走到一起，避免各说各话。这里将论证大脑可能是字面意义上的计算机，而不仅仅是比喻意义上的计算机。这需要经验标准来确定什么使物理系统成为计算系统。这些标准超越了理论计算机科学的概念和数学资源；这里将开发一组候选标准。有了这些标准，我们将看到大脑如何成为一台真正的计算机，尽管可能不是一台数字计算机。这里概述的物理计算说明既显示了不同类型的计算（例如数字、模拟和其他类型）的不同之处，也显示了它们都算作真正的计算类型的原因。综合起来，这些考虑表明大脑可以真正地进行计算，而它是否这样做则是一个经验性的说法。此外，虽然模拟计算是一种真正的计算类型，但它与数字计算在神经科学家、认知科学家和理论计算机科学家看来存在一些不明显的不同。我们将讨论其中一些差异。
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
我认为我应该接种疫苗，我觉得我不应该接种疫苗。信息处理和疫苗接种行为的个体差异（COVID-19）
摘要：在先前的研究中，已用于脑电（EEG）信号处理的特征提取。但是，时间窗长度对下游任务（例如情绪识别）的特征提取的影响尚未得到很好的检查。为此，我们研究了不同时间窗口（TW）长度对人类情绪识别的影响，以发现提取脑电图（EEG）情绪信号的最佳TW长度。功率谱密度（PSD）特征和差分熵（DE）特征均用于根据SJTU EMOMIT EEG数据集（SEED）评估不同TW长度的有效性。随后使用EEG功能处理方法处理不同的TW长度，即实验级批归归量表（ELBN）。处理的特征用于在六个分类器中执行情感识别任务，然后将结果与没有ELBN的结果进行比较。识别精度表明2-S TW长度在情感上具有最佳性能，并且最适合于EEG功能提取用于情绪识别。在使用基于PSD和DE功能的SVM时，ELBN在2-S TW中的部署可以进一步提高21.63％和5.04％。这些结果在分析智能系统应用的EEG信号时为选择TW长度的选择提供了可靠的参考。
在美国，有多少成年人和青少年认为自己是跨性别者？
来自 CDC 行为风险因素监测系统 (BRFSS) 和青少年风险行为调查 (YRBS) 的最新数据为我们提供了一个机会，让我们能够更新之前对美国认定为跨性别者的成年人和青少年数量的估计。2016 年和 2017 年，威廉姆斯研究所使用 2014-15 年 BRFSS 的数据来估计认定为跨性别者的成年人（18 岁及以上）和青少年（13 至 17 岁）的数量。从那时起，共有 43 个州使用 BRFSS 可选性别认同模块至少一年，自这些初步估计以来提供了更多州的更多年份的数据。此外，2017 年，针对高中生的全国性调查 YRBS 开始询问受访者是否是跨性别者。自 2017 年以来，已有 15 个州在其 YRBS 全州问卷中包含了这个问题。在本研究中，我们使用 2017 年和 2019 年 YRBS 以及 2017-2020 年 BRFSS 的数据发现：
人们认为人工智能应该从人脸中推断出什么
人脸在人类社会生活中扮演着不可或缺的角色。目前，计算机视觉人工智能（AI）可以捕捉和解释人脸，用于各种数字应用和服务。面部信息的模糊性最近导致不同领域的学者就AI应该根据面部外观对人做出哪些类型的推断展开争论。人工智能研究通常通过参考人们在初次见面场景中如何形成印象来证明面部人工智能推理的合理性。批评者对偏见和歧视表示担忧，并警告说面部分析人工智能类似于面相学的自动化版本。然而，这场辩论缺少的是对人工智能“非专家”如何从道德上评估面部人工智能推理的理解。在一项包含 24 个治疗组的双场景小插图研究中，我们表明非专家 (N = 3745) 在低风险广告和高风险招聘环境中拒绝面部 AI 推断，例如肖像图像中的可信度和可爱度。相反，非专家同意广告中的面部 AI 推断，例如肤色或性别，但不同意招聘决策环境中的推断。对于每个 AI 推断，我们要求非专家以书面答复的形式证明他们的评估。通过分析 29,760 份书面辩解，我们发现非专家要么是“证据主义者”，要么是“实用主义者”：他们根据面部是否需要为推理提供充分或不充分的证据（证据主义辩解）或推理是否会导致有益或有害的结果（实用主义辩解）来评估面部 AI 推理的道德地位。非专家的辩解强调了面部 AI 推理背后的规范复杂性。证据不足的 AI 推理可以通过考虑相关性来合理化，而无关的推理可以通过参考充分证据来合理化。我们认为，参与式方法为日益可视化的数据文化中道德 AI 的发展提供了宝贵的见解。
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
ECDC 研究 COVID-19 疫苗预防 SARI 住院效果的核心方案（经实验室确认为 SARS-CoV-2），版本 1.0
Nathalie Bossuyt（比利时科学），Natalie Fisher（比利时科学），Sarah Denayer（科学，比利时），伊莎贝尔·托马斯（Isabelle Thomas）（科学，比利时），露西·塞耶勒VjezdanaLovrić（克罗地亚HZJZ），Irena Tabain（Croatia HZJZ），Petr Husa（捷克共和国Brno，University Brno），Hana Orlikova（NANA ORLIKOVA）（国家公共卫生研究所，NIPH，捷克共和国）和KláraLabská（ni）eStep，HESHER，HENTER，HENTER，HESHIA，HENTER，HENTHERIA，HENTHERIA，HENTHERIA。 Onia），Hanna Nohynek（芬兰卫生与福利研究所，THL，芬兰），Alessandro Pini（法国公共卫生），Daniel Levy-Bruhl（法国公共卫生）； SE，爱尔兰），Lisa Domegan（爱尔兰HSE）； FrançoiseBerthet（卢森堡国家卫生局），Myriam Alexandre（Likembourg Lih，Luxembourg）（Luxembourg）（Lixembourg），Manon Gantenbie（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxembourg）（卢森堡国家卫生部），卢克尔（Luxembourg）（Guy Fagherazzi Health）（卢克尔氏菌（Neyanal Health），卢克尔（Luxherauski）（卢克尔族人）（卢克尔（Luxsem））， Uise Borg（马耳他卫生部），Adam Meijer（国家公共卫生与环境研究所，RIVM，荷兰），Annabel Niessen（RIVM，RIVM，Mirjam Knoll（荷兰） OS（西班牙ISCIII），Carmen Olmedo（西班牙MOH），Susana Monge（西班牙MOH），Antonio Rezusta（西班牙UNIZAR），Miriam Latorre，西班牙UNIZAR（UNIZAR） Ogo Marques（Epiconcept），Gabrielle Breugelmans（流行病备忘创新联盟）。
为什么我们认为通货膨胀期望对通货膨胀很重要？ （我们应该吗？）
6，即使人们确实认为货币中立是现实世界的特征，也将是Aristotle的第十二逻辑谬误（随之而来的）的一个例子，认为货币中立的存在必然意味着在价格或工资确定中的预期侵入的作用。7参见Ascari and Sbordone（2014），有关新的基金会模型，较高的（完美预期的）趋势频率的频率像是负面的生产力冲击。第二个概念，即詹姆斯·托宾（James Tobin）的通气“使劳动力市场的车轮润滑”。8，例如，弗里德曼（Friedman，1968）将失业率的自然率描述为“。。。沃尔拉斯（Walrasian）的一般平衡方程系统将划出的水平。” 9 9频道在论文中得到了公认的认可，其中包含一个长期（且紧张）的辩护，即这种价格级别的期望形成是合理的，以及呼吁对经验证据（基本上涉及引用欧文·费舍尔的引用），以证明他们强加的假设是将其定义的假设在这种情况下不断变化的假设是合理的。