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现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
提高健康新闻质量：当可靠性...
摘要 健康新闻的名声很差。今天某件事对你有好处，但第二天，它就对你有害了。本研究论文报告了如何摆脱这种令人困惑的循环，并为读者提供可靠但仍然引人入胜的健康信息。这种方法称为语境化。自由记者 Heini Maksimainen 采访了国际知名记者和其他健康新闻专家，探讨了更好的健康新闻方式。他们都提出了相同的建议：停止报道最新的研究结果，而专注于构建更大的图景。一个好的健康故事不仅要传递事实，还要将它们置于背景中。它着眼于证据，帮助读者理解新信息的重要性。它质疑所使用的论点并评估其科学有效性。换句话说，好的健康新闻报道会严格审查现有的研究。尽管采用了基于证据的方法，但健康新闻报道并不一定很无聊。本文解释了如何在社交媒体上吸引读者的注意力，说服他们阅读你的故事直到最后，并最终鼓励他们与朋友分享。为了吸引人们的注意力，不需要发布令人困惑的“这种食物会致癌”标题。良好的故事叙述和基于证据的报道相结合也有效。
量子的一切都是“诡异而怪异的”吗？探索...
摘要：研究人员指出了与量子科学技术普及相关的四个潜在问题。其中包括缺乏对量子 2.0 技术的基本量子概念的解释、将量子科学技术描述为诡异而神秘的、将量子技术狭隘地描述为公共利益以及过于关注量子计算。到目前为止，还没有研究评估这些潜在问题是否真的存在于关于量子科学的大众传播中。在本次内容分析中，我们研究了 501 场涉及量子科学技术内容的 TEDx 演讲中是否存在这些潜在问题。结果表明，虽然大多数专家（70%）解释了量子 2.0 技术的至少一个基本量子概念（叠加、纠缠或语境性），但只有 28% 的非专家这样做了。其次，大约四分之一的演讲中都存在诡异/神秘的框架。第三，我们发现了一个狭隘的公共利益框架，主要强调量子科学技术的好处（在演讲中发现的次数是风险的 6 倍以上）。最后，主要关注的是量子计算，而忽略了其他量子技术。总之，TEDx 演讲中确实有提出的框架，确实关注量子计算，但至少专家经常解释底层量子概念。
调查记者的事实核查技能
摘要 本文的研究证明了记者在日常工作中揭穿错误、虚假和恶意信息的能力。它展示了记者如何使用核心技能和能力来核实信息，并描述了为什么虚假信息能够逃避新闻过滤并被发表。我们结合半结构化访谈和出声思考法，向 20 名爱沙尼亚记者展示了构建的虚假信息片段，然后要求他们对其进行讨论。根据结果，我们认为记者以特定的组合使用传统的事实核查技能，这通常足以验证信息。然而，在时间压力下，记者倾向于相信他们的专业经验并冒险发布未经核实的信息。当消息来源看起来值得信赖并且信息呈现在官方社交媒体平台或记者的个人社交媒体页面上时，或者记者缺乏对特定主题的更深入了解时，这种风险会更高。视频操纵（例如深度伪造）和脱离语境的照片呈现对记者来说是最难核实的，无论记者专注于哪个平台，情况都是类似的。这项研究的结果对于培训新闻专业学生和执业记者如何揭穿虚假信息很有用。
人工智能和传感器技术是特殊学生教育的未来
针对发育障碍或智力障碍学生的学习环境（例如教室和在线系统）通常是动态的、多感官的，并利用自上而下的注意力和工作记忆机制来促进学生理解。当智力障碍学生进入普通教育课堂时，情况尤其如此。课堂、学生和内容之间的复杂互动给评估学生的理解带来了严重困难，尤其是对于非语言或沟通障碍的学生。然而，过去五年迎来了计算能力、脑图、可穿戴传感器使用、大规模数据收集、生成人工智能和生理信号处理技术的革命，例如第四次工业革命 [1]。现在，我们可以在特殊教育和普通教育课堂的背景下利用这些强大的工具，以以前不可能的方式了解学生。利用这些理论和方法上的进步，在教育背景和环境中使用这些强大工具的研究越来越偏离认知科学和认知理解中的传统、严格和易于理解的范式。在教育中使用这些工具来更全面、更直接地研究教育和课堂环境中的认知行为及其潜在的神经机制是十分必要的 [2]。然而，认知科学的当前调查和研究通常使用非语境化任务来解决其中一种属性的作用
FORT KOBBE 最初被称为 Bruja 军事...
7 https://cms.uflib.ufl.edu/pcm/usmilitary_and_canal.aspx 8 在本语境中，炮台是指装甲（或混凝土）炮台结构。 9 在决定加固运河后，陆军-海军联合巴拿马运河防御委员会于 1909 年 10 月 10 日由战争部长成立。该防御委员会的成员包括海岸炮兵团长阿瑟·默里准将和海岸炮兵团少校威廉·G·哈恩（科贝堡的默里炮台和哈恩炮台以他的名字命名），委员会于 1910 年 4 月 22 日向战争部长提交了调查结果和建议：http://gozonian.org/2006data/2006hist/FortAmadorHistory.htm 10 90 毫米 M1 火炮是海岸炮兵团在 1940 年现代化计划中采用的反机动鱼雷艇武器，是一种两用火炮，主要用于防空。它之所以被采用，是因为它已经在陆军中使用，而且它也可以用于辅助防空角色。为海岸防御而开发了一种新型炮架，其基座设计简单，重达两吨。该炮需要 15 名操作人员，发射 24 磅（10.8 千克）AP 炮弹，最大射程为 19,500 码（17.8 公里）。
时空工程 101 - chakalov.net
5 正如埃尔温·薛定谔在其 1944 年出版的《生命是什么？》（第 28-29 页）一书中所写：“我们在此显然面临一些事件，它们的规律性展开是由一种与物理学的概率机制完全不同的机制所引导的。（…）我们必须准备好寻找一种新型的物理定律。（…）它只不过是量子理论原理的重演。”《简单的量子力学》解释了量子理论原理，该原理在完整的量子世界所铸造的语境“夹克”中得到展现（quanta.pdf 第 6 页）。这是赋予量子世界现实地位的唯一方法，“刚好处于可能性和现实之间的中间”（维尔纳·海森堡）。这同样适用于引力场的现实：“人们不可能想象，引力场是一种‘现实’，也是一种‘虚构’。” （阿尔伯特·爱因斯坦，《自然科学》第 48 卷（1918 年）第 697-702 页，第 700 页。）在这两种情况下，我们都面临着一种准局部现实形式（canvas.pdf 第 8 页）：没有“局部引力能量-动量”（MTW 第 467 页），也没有来自完整量子世界的局部量子“外壳”。共同点是准局部 4+ 0 D 时空，由时间之箭驱动：全局思考，局部行动（waves.pdf）。很简单，不是吗？
人工智能对印度的影响
本文探讨了人工智能 (AI) 对增强文本生成过程的影响，强调了其使用带来的优势、困难和后果。作者强调了复杂语言模型对文本材料开发的变革性影响，因为它们提供了自然且具有指导意义的高质量输出。人工智能 (AI) 的使用已显示出生产力的显着提高和生产时间的减少。然而，必须承认，人工智能的整合也带来了需要仔细审查和思考的道德困境。本文探讨了人工智能 (AI) 对书面交流的影响，重点关注其对语境理解、创造性增强以及人类语言互动和观点转变的影响。此外，本文深入探讨了人工智能 (AI) 的当代实现，包括自动写作、聊天机器人系统和教育环境。该研究最终深入探讨了人工智能在创作过程中的整合，特别关注共同创作，并探讨了对文学体裁的重新诠释。尽管人工智能提供了许多优势，但它也带来了道德困境，包括与数据偏见和编辑责任相关的困境。未来人工智能辅助文本制作的前景似乎很大；然而，它的成功实施需要持续的道德监督和对相关后果的全面理解。这种方法对于优化优势并有效解决可能出现的任何障碍至关重要。
人工智能驱动的语言学习：Rosetta Stone 对 ESL 学生口语能力和自我控制的影响
3 研究学者，安得拉大学，维沙卡帕特南，印度。摘要 本研究论文探讨了基于人工智能 (AI) 的教学对提高英语口语能力和促进现实环境中的自学能力的影响。在当今的教育领域，基于人工智能的应用程序已被证明是一种变革性工具，可以激发学习者的热情并支持交互式语言学习活动。这项研究针对 120 名学习英语作为第二语言 (ESL) 的工程专业学生进行，他们被随机分配到接受基于人工智能的教学的实验组或接受传统教学的对照组。利用 Rosetta Stone 移动应用程序进行前测和后测，以评估学生的英语口语能力和自学技能，该应用程序结合了各种口语活动、重点练习、发音反馈和语音识别工具。结果表明，与对照组相比，实验组在口语技能方面表现出显著的进步——准确性、词汇量、流利度和发音。研究结果表明，基于人工智能的教学有效地提高了 ESL 学生的英语口语技能，改善了他们的自我调节过程。这些结果证明了人工智能技术在增强语言习得体验、促进学习者自力更生和口语认知过程方面的潜力。关键词：EFL 语境、基于人工智能的教学、Rosetta Stone 应用、口语技能、自我调节实践。
2022 年活动报告 - Irisa
Rainbow 团队的长期愿景是开发下一代基于传感器的机器人，使其能够与人类用户一起在复杂的非结构化环境中导航和/或交互。显然，“一起”一词在不同语境下可能具有非常不同的含义：例如，它可以指单纯的共存（机器人和人类在执行独立任务时共享一些空间）、人类意识（机器人需要了解人类的状态和意图，以便正确调整其行为）或实际合作（机器人和人类执行某些共同任务并需要协调其行为）。有人可能会认为这两个目标在某种程度上存在冲突，因为更高的机器人自主性应该意味着更少（或没有）人为干预。但是，我们相信我们的总体研究方向是有充分理由的，因为：（i）尽管机器人自主性取得了许多进步，但复杂和高级的基于认知的决策仍然遥不可及。在大多数涉及非结构化环境、不确定性和与物理世界的交互的应用中，人类的帮助仍然是必要的，而且很可能在未来几十年内都是如此。另一方面，机器人能够以极快的速度和精度自主执行特定和重复的任务，并能够在危险/偏远的环境中操作，而人类拥有无与伦比的认知能力和世界意识，使他们能够承担复杂而