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World File Search System读懂
我们可以通过对大脑进行成像来读懂思想吗？
6 尽管如此，编码模型至少在两个方面与读心术相关。首先，编码能力是成功解码的有力证据。其次，通过构建和测试编码模型，我们获得了有关如何最好地调整和改进解码模型的宝贵信息。因此，编码和解码模型是相辅相成的。7 这里描述的实验大致对应于 Haxby 等人于 2001 年在《科学》杂志上发表的里程碑式实验。
读懂嫌疑人的思想 - 蒂尔堡大学
致谢 这篇论文是我在攻读法律与技术法学硕士课程期间一年的学习和研究积累的成果。我在该学习计划中获得的知识已在这篇论文中以多种方式表达出来。我特别感谢 Maša Galič 的指导和专业知识。她在我的整个研究过程中为我提供了实质性的反馈，并让我对我的愿景产生了共鸣。她非常乐于助人，帮助我尽可能具体地阐述我的主题。此外，Maša Galič 和 Bert-Jaap Koops 在网络犯罪课程中讲授的讲座帮助我指出了解密命令对我的主题的相关性。此外，我还要感谢 Tineke Broer 从这条轨迹的开始就表现出的耐心和接受，她帮助我与 Tom Chokrevski 一起开发了我的论文主题。她设法让我集中精力，并在遇到一些小障碍后继续我的论文主题。我也非常感谢 Tineke Broer 对这篇论文的帮助。我尤其要感谢我的父母、未婚妻和密友，他们在我整个蒂尔堡大学学习期间一直给予我支持。我将我的努力献给他们。
社会科学与人工智能的接口
我们信任的机器，麻省理工学院出版社。即将出版。 • 智能重塑新科学家 232 37-41。2016 年。 • 不同的思维方式新科学家 232 39-43。2016 年。 • 机器能读懂我们的思想吗？（Nello Cristianini 和 Christopher Burr）思想和
了解杂草：打造健康草坪的简单指南
杂草可以告诉您很多有关草坪状况的信息，并表明您需要做些什么才能种植出天然抗杂草和害虫的健康草。学会“读懂杂草”，了解它们对您的草坪护理方法和土壤条件的影响，这样您就可以创建健康的草坪，从长远来看，这将减少工作量。杂草在土壤压实、施肥不足、pH 值不平衡以及浇水、播种或修剪不当的草坪中茁壮成长。读懂杂草其实非常简单。使用下表识别草坪中的杂草，并根据以下信息纠正促进杂草生长的条件。例如，一年生蓝草通常表明土壤压实和浇水过多。曝气和适当的灌溉将纠正促进蓝紫色生长的条件。请记住，许多被视为杂草的植物具有有益的特性。尝试培养对某些杂草的耐受性。例如，三叶草被认为是一种典型的草坪杂草，它从大气中吸收游离氮并将其分布到草中，从而帮助草生长。三叶草根系广泛且极耐旱，为土壤生物提供重要资源，而且在草坪自然休眠后，三叶草仍能长时间保持绿色。马唐草可控制侵蚀；蒲公英的深根可将养分返回地表；而芭蕉是可食用的！
统计与机器学习：迈向AI真实数据专题实作推荐书单
编号书名索书号1 脸的秘密: 「看」人的科学= The secret of the face / 176.3 /865.3 2 白话大数据与机器学习/ 312.136 /836.1 3 机器学习: 使用Python进行预测分析的基本技术/ 312.32P97 /8634 4 AI影像深度学习启蒙: 用Python进行人脸口罩识别/ 312.32P97 8523 5 Python机器学习超进化: AI影像辨识跨界应用实战/ 312.32P97 8644.1 6 30分钟就读懂: 机器学习从数学开始/ 312.32P97 8765 2022
体育数字商业模式 - Taylor & Francis 电子书
在商业模式研究中，一个主要的方面是能够“读懂”企业如何赚钱并为客户提供比竞争对手更多的价值（Rappa 2000）。商业模式并不是对一个包含所有参与者、关系和流程的复杂社会系统的描述。相反，它描述了一个“商业系统”在实际流程背后创造价值的逻辑（Petrovic 等人，2001）。但创造价值并不是公司的关键问题。为了生存，公司需要从提供给客户的产品中获取价值。在市场竞争中，“交易中的每一方都试图为自己获取最大份额的价值，而最终的衡量标准就是公司利润”（Oli ń ski，Szamrowski 2016，第 41 页）。
MindEye2：共享主体模型利用 1 小时数据实现 fMRI 转图像
参考文献。 [1] Allen 等人 (2022 年)。一个庞大的 7T fMRI 数据集，用于连接认知神经科学和人工智能。自然神经。 [2] Ilharco 等人 (2021 年)。OpenCLIP。 [3] Podell 等人 (2023 年)。Sdxl：改进潜在扩散模型以进行高分辨率图像合成。ICLR。 [4] Meng 等人 (2022 年)。SDEdit：使用随机微分方程引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy 等人 (2010 年)。读懂心灵之眼：在心理意象过程中解码类别信息。神经图像。 [6] Wallace 等人 (2022 年)。RTCloud：一种基于云的软件框架，用于简化和标准化实时 fMRI。神经图像。 [7] Scotti 等人 (2023 年)。重建心灵之眼：具有对比学习和扩散先验的 fMRI 到图像。NeurIPS。
1.2.1 – 考虑人机交互 - 约克大学
对社会背景的建模不仅限于驾驶 AV 的个人。它还应考虑各种道路使用者，包括人类驾驶的汽车和被称为“弱势道路使用者”（VRU）的人，例如行人和骑自行车的人，甚至动物。特别具有挑战性的是预测道路使用者的意图，一些人将其称为“自动驾驶汽车的大问题” [22]（例如，AV 如何读懂行人的肢体语言或预测停放的汽车是否会突然驶入车道）。这个问题尚未像 AV 的其他社会技术方面那样受到重视。该领域的最新研究包括行人意图估计的启发式模型，以协助 AV 在接近行人时做出决策（例如，设计 AV 以预测接近的行人是否会过马路或让路给车辆）[23]。
