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人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
从铁窗到造车 - 沃什特瑙之声
当生活变得艰难时，只要你留心并且不急于放弃，生活就会在你需要的时候给你所需要的东西。沃什特瑙社区学院定制汽车和概念项目的实验室技术员埃里克·吉斯克拉 (Eric Jiskra) 有一个故事可以证明这一点。“过去几年，我生活中发生的一系列事情真的很奇怪，”34 岁的伊普斯兰蒂人吉斯克拉说道。“四年前我开始了这个项目，但在此之前的四年，我戴着肚镣铐在去监狱的路上。”吉斯克拉在因与酒精有关的罪行入狱前从事建筑工作。在监禁期间，他花时间学习如何锻炼。获释后，他来到沃什特瑙社区学院并报名参加护理项目，以便学习物理治疗。“对我来说，出狱后最重要的事情是，我希望找到一种方式来回报公众，因为我是一个败类，”吉斯克拉说道。 “就社会而言，我已经付出了代价，服刑完毕，然后就离开了。从意识层面上看，就因果报应而言，我还没有得到解脱。我以为物理治疗会很好。”
三年级日语“人工智能的未来”“人类、人工智能和创造力”
总结优点和缺点。 讨论始终在友好的气氛中进行。 首先，学生各自思考主题，然后两人一组交换意见。 *时间分配得恰到好处，没有浪费任何时间，因此学生的思考不会被打断，并能不断加深。 与全班同学分享 （3）在人工智能普及的社会里，什么对于人类来说是重要的？ 在开始写作之前，让每一对学生在 jam 板上进行工作。
全球人工智能战略 - 各国对未来的愿景
„第二章：美国因政府更迭而继承和改变国家人工智能战略❖ 第 8 章：经济合作与发展组织《OECD 人工智能原则》数字化转型 „第九章 印度、加拿大、芬兰各国人工智能战略和人力资源开发特点
日语_阅读《人工智能的未来：人类、人工智能与创造力》
・每位学生阅读论坛中提交的意见，并在纸质工作表上写下五种令他们印象最深刻的意见。 ・让学生花足够的时间阅读朋友的意见并仔细阅读。 *特意关闭鼓掌功能，让学生在工作表上写下自己的意见，以便学生仔细阅读。 *卡片上的名字被隐藏，以便学生可以不带先入之见地阅读。 ・在工作表上写下自己的意见后，学生打开鼓掌功能并为自己选择的意见鼓掌。显示卡片上的名字，重新排列卡片以便鼓掌，然后将卡片分享给全班。学生在查看谁写了这些意见后发表自己的意见，例如说“我很惊讶那是XX先生的意见”，或“我和XX先生有同样的看法”。
研究报告：旋转爆轰波详细结构的阐明
测量方法。具体而言，可以根据压力传感器（压力传感器）获取的压力历史来计算爆震波的传播速度，或者记录自发光现象的高速视频以定位燃烧现象。除此之外，还需要获得RDRE内部爆震波本身的形状、燃料/氧化剂气体混合物的干涉模式等信息，这些信息无法使用常规方法确定，但却极其重要RDRE 的实际应用需要定量可视化测量。被称为纹影法和阴影图法的方法广泛用于可视化和测量流动，但为了获得定量信息，更适合采用可以测量干涉条纹的干涉测量法。在一般的干涉仪方法中，将从作为光源的激光器发射的激光束用作“物光束”（获取有关目标现象的信息）和“参考光束”（穿过目标现象并充当目标现象的信息）。产生干涉条纹的参考）。物体光传播与物体光相同的光路长度。此外，只有物光被引导到测量部分，参考光不允许出现任何现象，而是在成像装置之前重新集成为单光束，并且两束激光束处于同一位置。光路，产生干涉条纹并记录在设备上。如上所述，干涉仪法的光学系统通常比较复杂。另一方面，对于本研究中的测量目标RDRE来说，以双筒内传播的爆震波为测量目标，RDRE燃烧实验场地是一个开放空间，没有实验的辅助设备。考虑到该区域周围物体较多，且没有足够的空间安装光学系统，因此确定使用一般干涉仪进行视觉测量会很困难。 因此，在本研究中，我们确定“点衍射干涉仪”是合适的，它被归类为干涉测量方法中的“共光路干涉仪”，并且在成像装置之前分离物光束和参考光束。针对发动机燃烧实验，我们设计并制作了适用的点衍射干涉仪光学系统，并将其应用于RDRE燃烧实验。实现了以下目标。
园丁 酒店前台接待员 厨师 ...
截至 24 年 12 月 26 日 JN Forms URL 已更改：https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA-JOB-Opportunities/JN-Forms/
鉴定DNA结合基序结构和核苷酸序列
皮革，P.B。大自然，359，505-511）Marblestin，R.，Carey，M.，Ptashne，M。和Harrison，S.C。（1992）自然，356，408-412）Nikolov，D.B.，Hu，S.H，Lin，J.，Gasch，A.，Hoffmann，A.，Horikoshi，M.，Chua，N.H.，Roeder，R.G。和Bur-Ley，S.K。 （1992）自然，360，40-46。 13）Pabo，C.O。 和Sauer，R.T。 （1992）安。 修订版 生物化学。 61，1053-1 14）Branden，C。和Tooze，J。 （1991）Pro- 简介和Bur-Ley，S.K。（1992）自然，360，40-46。13）Pabo，C.O。和Sauer，R.T。 （1992）安。修订版生物化学。61，1053-114）Branden，C。和Tooze，J。（1991）Pro-
使用人工智能自动评估造口周围皮肤变色和渗漏面积
对于接受造口术的患者来说，造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色（发红），这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗，轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病；因此，密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具，但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤，需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析，这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此，本研究的主要目标是开发深度学习算法，以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型，该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%，精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法，确定泄漏面积的准确率为 98.8%，精确度为 75.0%，召回率为 71.5%。综合起来，这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。
骨髓造血中细胞间信号传导的细胞和分子网络
造血干细胞和祖细胞（HSPC）依靠细胞间信号传导来维持和调整其血液和免疫细胞的产生。此过程发生在半流利的骨髓中，载有数十种不断迁移和相互作用的细胞类型。为了阐明造血造血的基础细胞相互作用和信号转导的动态网络，我们通过整合有关配体和受体表达，细胞类型丰度和细胞空间定位的数据来测量细胞细胞空间相互作用概率（Cellip）的算法。使用新的和已发表的鼠标数据集，我们验证了细胞IP，并发现了指示造血的反馈机制的信号转导。此外，我们在同一造血阶段确定了跨个别HSPC的信号通路之间的显着相关性。这些途径相关性阐明了造血作用的细胞和信号网络的组织，从而通过与已建立的途径揭示了新调节剂。信号定量和相关数据可通过造血界面信号探索器（HISE）获得。关键字：造血，造血茎和祖细胞，骨髓，细胞间信号传导，信号网络，细胞 - 细胞通信，单细胞RNA测序，细胞 - 细胞空间相互作用，反馈机制，PARS PATH