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是否感到困惑：解码大脑活动并认识到使用EEG
抽象目标。混乱是学习过程中的主要认知情绪，影响了学生的参与度以及他们是否感到沮丧或无聊。但是，关于学习混乱的研究仍处于早期阶段，并且有必要更好地了解如何识别它以及哪些脑电图（EEG）信号表明其发生。目前的工作调查了使用脑电图进行推理学习期间的混乱，旨在通过将教育心理学，神经科学和计算机科学结合的多学科方法来填补这一空白。方法。首先，我们设计了一个实验，以积极，准确地引起推理中的混乱。第二，我们提出了一种主观和客观的关节标签技术来解决标签噪声问题。第三，为了确认可以将混乱的状态与非共同状态区分开，我们比较和分析了五个典型频段中混淆和未连接状态的平均频带能力。最后，我们提出了一个用于混乱分析的EEG数据库，以及传统（天真贝叶斯，支持矢量机，随机森林和人工神经网络）和端到端（长期短期记忆，残留网络和EEGNET）机器学习方法的基准结果。主要结果。发现的发现：1。在混乱和未融合条件之间，三角洲，theta，alpha，beta和较低伽玛的功率有显着差异； 2。更高的注意力和认知负荷；和3。意义。具有时间域特征的随机森林算法在二元分类中，具有高精度/F1得分（对于受试者的方法为88.06％/0.88，对于受试者的方法为84.43％/0.84）。这项研究促进了我们对混乱的理解，并提供了在学习过程中识别和分析的实用见解。它在学习过程中扩展了有关困惑和非共同状态之间差异的现有理论，并为认知感染模型做出了贡献。该研究使研究人员，教育者和从业人员能够监测混乱，开发自适应系统和测试识别方法。
认识患有脑损伤的真实加拿大人
脑损伤形式多样、复杂，对许多人来说，甚至会改变他们的一生。几乎每一位我们交谈过的脑损伤幸存者都告诉我们同一件事：他们觉得自己是隐形的。虽然有些幸存者身上有受伤的外在迹象，但许多最常见的症状——从语言和记忆丧失到认知疲劳、环境敏感性和头痛欲裂——对于幸存者来说可能难以表达，并且可能对他人隐藏。此外，近三分之二的严重脑损伤患者在受伤后的几年里会面临抑郁症或其他心理健康问题。根据加拿大脑损伤协会的数据，近 4% 的加拿大人（超过 150 万人）患有脑损伤。1 如果脑损伤来自头部身体损伤，则归类为“创伤性”，如果脑损伤来自中风或其他疾病，则归类为“后天性”。大多数脑损伤是事故或疾病造成的，但每年也有许多人因自杀未遂而受伤。 2 许多人觉得他们受伤的严重程度被认识到得太晚，阻碍了他们的康复，或者注意到几个月或几年都无法获得资源。几乎每个人都说他们必须自己做研究——许多人在处理令人衰弱的认知副作用时——才能为自己争取所需的护理。
认识行业耦合解决方案以促进需求侧……
• 混合热泵、热电联产或两者结合被视为在当前能源危机背景下减少电力峰值需求的关键解决方案，正如欧洲委员会智能电网工作组最近的出版物 2 中所述： • 确保与 EPBD 附件 I 第 5 (b) 段的要求一致，考虑“热电联产产生的电力”的积极影响，以及区域供热、自然采光和当地太阳照射条件。参考智能热电联产可确保使用最高效率的可控电源来满足峰值需求，并在间歇性可再生能源不足时提供跨季节的稳定容量。这可以在站点级别通过微型热电联产或 DHC 实现。 • 它是对电力市场设计和持续努力的补充，以制定需求侧灵活性网络规范，同时进一步使其适应建筑物环境。
提高对Nipah病毒的认识
NIPAH是一种高度感染性病毒疾病，死亡率很高。一种名为Nipah的病毒是该疾病的原因。最近，该疾病已在全国28个地区报道。为了阻止该病毒的传播，政府正在采取积极的步骤。为此，政府敦促谨慎，并为感染者采取必要的措施。根据该指令，首都莫哈卡利的DNCC Covid医院已为NIPAH患者准备。根据IEDCR，今年有十名被诊断出患有NIPAH病毒，结果七个人死亡。不幸的是，尼帕病毒没有治愈或疫苗接种。如果一个人幸存下来，则可能会产生身体后果。因此，至关重要的是，每个人都必须注意清除这种严重的疾病。
推荐引用 推荐引用 Richard Zuroff，“认识到运营商有义务正确选择和监督人工智能代理——一种（更好的？）工具
2020 年 11 月，加拿大隐私专员提议为决策主体创建 GDPR 启发的权利，并允许对违反这些权利的行为进行经济处罚。此后不久，为算法决策创建解释权的提议被纳入 C-11 法案《数字宪章实施法》。该评论提出，为运营商创建正确选择和监督人工智能代理的职责将是一种补充性的、可能比创建解释权更有效的问责机制。这些职责将是雇主正确选择和留住人类雇员职责的自然延伸。允许受害者根据疏忽雇用或监督人工智能系统作为代理的理论获得赔偿，将反映出他们日益增强的（但不是完全的）自主权，并避免受害者在证明其他责任理论的可预见性要素时面临的一些挑战。
通过学生参与虚拟企业，有效提高对循环经济和可持续发展理念的认识
简介：尽管关于从成熟的线性经济系统向循环经济 (CE) 模式转型的研究越来越多，但关于在中学教育中采用和实施强化 CE 概念的教育方法的现有文献似乎有限。鉴于当前的挑战以及教育在使学生能够探索可持续发展的新道路并成长为积极的公民、有意识的生产者和消费者方面发挥的关键作用，本研究侧重于体验式学习作为教授 CE 和可持续性概念的有效工具。文献综述揭示了在制定教育方法以有效地支持中学学生的 CE 概念方面存在研究差距，特别是在希腊职业教育中。本研究描述并批判性地讨论了虚拟企业如何向中学学生介绍循环性和可持续性观点，为他们在未来建设繁荣和循环行动做好准备。
RNA结合蛋白，Adar，Apobec认识到机器学习的力量和其他计算方法，以加速RNA的小分子
Cold Spring Harbour Laboratory Press于2025年2月23日 - 由rnajournal.cshlp.org出版，从
认识我们的会员：Nicole Haikalis Aguilar
认识我们的会员：Nicole Haikalis Aguilar Nicole Haikalis Aguilar 是亚利桑那州立大学运动康复与学习 (MRL) 实验室的博士候选人，她在那里研究非侵入性脑刺激对运动学习的安慰剂效应。自 2021 年以来，她一直是美国神经康复协会 (ASNR) 的成员，ASNR 很高兴授予 Nicole 2022 年多元化旅行奖学金。多样性对于推进神经康复至关重要，该奖学金通过为我们的年会提供免费注册和会议相关差旅费资助来支持代表性不足的个人。在这次采访中，Nicole 分享了更多关于她的职业道路和研究的信息。 1) 您是如何对科学产生兴趣的，您采取了哪些步骤来获得现在的职位？我从妈妈那里了解到科学和教育的巨大价值。我的初恋和终生爱好是天文学和太空探索。我从很小的时候就决定成为一名航空工程师，进入太空。我没有直接上大学，而是加入了海军陆战队。我想做的不仅仅是实现我的个人梦想，因为我感到更重要的需要是服务和帮助他人。我当时并不知道我会受伤，最终坐上轮椅，这为我提供了所有交叉身份之外的全新身份。在被重新分配到一个受伤海军陆战队员的部队后，我开始了解生物医学工程。我结识了那些只想继续服役的人。我们所有人都还在战斗，无论我们的能力是否发生了变化，也无论这些变化是否是永久性的。我对日常生活活动的辅助工具和使残疾人有机会实现梦想的改造非常着迷。这些东西最终使我能够实现科学发现的梦想，同时仍然接受教育。当我发现神经工程时，我对它一见钟情。我迷上了另一个未被发现的世界——人类大脑的研究和发现。根据我的经验和观点，我认为医疗保健和康复的目标应该是找出任何可以以任何方式让人们恢复自主权的东西。因此，我调整了我的目标，即通过神经工程研究增加他们的自主权，帮助人们回馈社会。因为我对跨学科领域感兴趣，所以我决定主修双学位
连接人工智能的伦理学和认识论 - PhilSci-Archive
对公平公正的人工智能的需求通常与理解人工智能本身的可能性有关，换句话说，将不透明的盒子变成尽可能可检查的玻璃盒子。然而，透明度和可解释性属于技术领域和科学哲学，因此与人工智能的伦理和认识论基本上脱节。为了解决这个问题，我们提出了一种综合方法，其前提是玻璃盒子认识论应该明确考虑如何在从设计和实施到使用和评估的整个过程的关键阶段纳入价值观和其他规范性考虑因素，例如跨部门脆弱性。为了将人工智能的伦理和认识论联系起来，我们进行了双重关注点转移。首先，我们从信任人工智能系统的输出转向信任导致结果的过程。其次，我们从专家评估转向更具包容性的评估策略，旨在促进专家和非专家的评估。这两个举措共同产生了一个可供专家和非专家在探究人工智能系统的相关认识论和伦理方面时使用的框架。我们将我们的框架称为认识论兼伦理学，以表明这两个方面同等重要。我们从设计者的角度来开发它：如何创造条件将价值观内化到人工智能系统的整个设计、实施、使用和评估过程中，在这个过程中，价值观（认识论和非认识论）在每个阶段都得到明确考虑，并可供每个参与其中的重要参与者随时检查。1.认识论还是伦理学？当前人工智能（AI）认识论和伦理学的争论集中在两个基本上不相干的问题上：[1.] 人工智能的透明度和不透明性问题，即人工智能是一个玻璃或不透明的盒子[人工智能认识论]；[2.] 关于让人工智能符合伦理道德的问题，确保算法尽可能公平和不偏不倚[人工智能伦理学]。我们说“基本上”不相干，因为存在将这两个问题联系起来的尝试，但与我们进入辩论的切入点有很大不同。例如，Colaner (2022) 讨论了可解释人工智能（以下简称“XAI”）是否具有内在（伦理）价值的问题，并提供了各种论据来给出肯定的答案。该领域的默认立场仍然是将伦理学与认识论分开。在本文中，我们建立了这两个问题的直接联系。在建立伦理学与认识论之间的联系时，我们展示了讨论的两个维度是如何相交的。我们称其中一个轴为“认识论—伦理学”