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虚拟代理面部表达生成的扩散模型在动机访谈中
动机访谈（MI）是一种以客户为中心的咨询方式，可以解决（客户）用户的行为改变动机。在本文中，我们提出了一种针对社会互动剂（SIA）的行为产生模型，并将其应用于（MI）中的虚拟治疗师的SIA。mi为治疗师和客户定义了不同类型的对话行为。已经表明，治疗师通过调整口头和非语言行为来与客户建立融洽的关系。基于对人类MI数据集（Annomi）的分析，我们发现了治疗师和客户的面部表情与对话行为之间的共发生。此外，治疗师将其行为适应客户的行为，以偏爱融洽的关系。我们的行为产生模型嵌入了这些共发生以及这种行为适应。为此，我们建立了一个基于在Annomi语料库训练的条件扩散方法的观察框架。我们的模型学会生成以MI对话行为和客户的非语言行为为条件的虚拟Thera-pist的面部表情。我们旨在通过使用用户的行为来使SIA在类似治疗的互动中更有效（即对话行为和用户和代理的非语言行为）以推动SIA行为。
毅力和学术动机在学生中的学术成就中的作用
本研究旨在了解勇气和学术动机对大学生学术成就的重要性。该研究包括来自班加罗尔不同大学的256名参与者。参与者的平均年龄为20岁。数据是使用上学期的12项原始砂砾量表和大学生的20项学术动机量表收集的。使用Jamovi软件分析了收集的数据。相关分析显示了毅力，内在动机和学术成就之间的积极关系。根据多元回归分析结果，通过毅力和内在动机对教育程度进行了积极的预测，同时对动机进行消极情绪。的发现。
促进自我效能和自主动机，以帮助掌握高级写作技巧
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剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
美国紧急医疗服务提供者拒绝接种 COVID-19 疫苗的动机
摘要背景：近几个月来，人们对 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗的犹豫不决一直是一个备受关注的话题。研究报告称，普通人群和医疗保健系统的特定方面都存在犹豫。尽管紧急医疗服务 (EMS) 提供者在整个疫情期间发挥了前线作用，但关于他们疫苗犹豫不决的证据却很少。方法：创建并分发了一份包含 27 个问题的调查问卷，调查 EMS 提供者的疫苗接种决定和潜在影响因素。将拒绝接种 COVID-19 疫苗的提供者的回答与未拒绝接种 COVID-19 疫苗的提供者的回答进行了比较。结果：在 166 名受访者中，16% 的人表示拒绝接种 COVID-19 疫苗。自认为是男性的提供者、报告有保守或保守倾向信念的提供者以及周围环境中对疫苗的讨论消极或不鼓励的提供者拒绝接种疫苗的可能性显著更高 (P < .01)。拒绝接种疫苗的医护人员报告称，他们对疫苗的安全性、有效性和研发的担忧程度明显更高（P < .01）。结论：本研究解答了某些 EMS 医护人员拒绝接种 COVID-19 疫苗的原因。改善 EMS 医护人员疫苗接种的举措应侧重于上述重点领域，进一步的研究应继续调查 EMS 医护人员以及其他人群的疫苗犹豫情况。
沉浸式可视化技术对认知负载，动机，可用性和实施方案的影响
抽象虚拟现实（VR）是一种有前途的工具，可以在健康的用户和脑受伤的患者中促进运动（重新）学习。然而，在当前基于VR的电机训练中，通常在计算机屏幕，电视或投影系统中可视化在三维空间中执行的用户的运动，而这些运动缺乏深度提示（2D屏幕），因此仅使用单眼深度线索显示信息。从在三维空间中执行的运动到其在2D屏幕上的二维间接可视化的运动的深度线索和视觉空间转换可能会增加认知负载，从而降低VR可用性，尤其是在患有认知障碍的用户中。这些2D屏幕可能会进一步降低学习成果，如果它们限制了用户的动机和体现，即先前与更好的运动性能相关的因素。这项研究的目的是使用头部安装显示器（HMD）评估更多沉浸式技术的潜在好处。作为迈向潜在临床实施的第一步，我们与20名健康参与者进行了实验，他们同时执行了3D电动机到达和认知计数任务，使用：（1）（沉浸式）VR（IVR）HMD，（2）增强现实（AR）HMD（AR）HMD和（3）计算机屏幕（2D屏幕）。在先前的分析中，我们报告了使用IVR可视化的运动质量的提高，而不是在2D屏幕上。在这里，我们介绍了对问卷分析的结果，以评估可视化技术是否影响用户的认知负载，动机，技术可用性和实施方案。关于认知负荷的报告在可视化技术之间没有差异。但是，IVR比AR和2D屏幕更具激励性和可用性。IVR和AR REA的实施方案都比2D屏幕更高。我们的结果支持我们以前的发现，即IVR HMD似乎比训练3D运动时在基于VR的治疗中使用的常见2D屏幕更合适。对于AR，对于2D屏幕上缺乏福利仍然是由于可视化技术本身或设备特定的技术限制所致。
动机、社会情感和对人工智能虚拟助手的接受度——基于信任的中介效应
用户对人工智能虚拟助手的情感呈现复杂性主要表现在用户动机和社交情感上，但目前研究缺乏从情感到接受的有效转化路径。本文创新性地从信任视角切入，建立人工智能虚拟助手接受模型，基于240份问卷的调查数据进行实证研究，并采用多层回归分析和引导法对数据进行分析。研究结果发现，功能性和社交情感对信任有显著影响，其中感知人性对信任呈现倒U型关系，信任在功能性和社交情感与接受之间的关系中起中介作用。研究结果解释了用户对人工智能虚拟助手的情感复杂性，并从信任视角延伸了技术接受的转化路径，对人工智能应用的开发和设计具有启示作用。
青少年晚期动机加工背后的神经异质性与行为感觉寻求的个体差异有关
资金信息 Eunice Kennedy Shriver 国家儿童健康与人类发展研究所，拨款/奖励编号：R01HD075806；NICHD 发展心理学培训拨款，拨款/奖励编号：5T32HD007109-34；NIAAA，拨款/奖励编号：T32 AA007477；NIDA，拨款/奖励编号：K23 DA051561；雅各布基金会
连续流动机械化学：反应性挤压作为有机合成中的促成技术
反应成分并防止流动管的降水，堵塞或结垢。7溶剂的教条使用 - 并且通常是不希望的有毒溶剂（例如DCM和DMF），已经建立了一种现状，其中合成化学家是合成的事实，其分子输入的大部分是对反应瓶（溶剂）的大部分输入（溶剂），最终是直接或间接地 - 直接或间接地 - 对原子质造成的含量。8可持续性指标的重要性越来越重要，例如原子经济，电子因素，过程质量强度以及工业路线设计和开发中的时空产量，9使研究人员能够详细研究“所需的输出”/““废物”二分法，因为在散装溶解中的使用在这些后两者中都具有重要的作用。因此，从反应培养基中完全消除它们的机会 - 从可持续化学的角度来看，将它们完全从反应培养基中删除的机会是非常相关的。10
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的创造力：目标导向的动机和领域......
近年来，越来越多的人被诊断患有 ADHD，这是一种神经发育障碍，其特征是注意力不集中、多动和冲动（例如，Garfield 等人，2012 年）。尽管 ADHD 通常在儿童时期首次被诊断出来，但症状往往持续到成年期（Biederman、Petty、Evans、Small 和 Faraone，2010 年）。这种疾病可能会给人们的生活带来相当大的问题：ADHD 与较低的学业和职业成功有关，并且患抑郁症、焦虑症和成瘾的风险增加（Biederman 等人，2006 年；Faraone 等人，2000 年）。然而，在需要人们发挥创造力的情况下，ADHD 可能具有某些好处。先前的研究表明，创造力，即产生新颖而有用的想法的能力（Amabile，1996），受益于注意力分散和忽略环境中与任务无关的刺激的能力降低（Baird 等人，2012；Carson、Peterson 和 Higgins，2003）。在创造性任务期间，对与任务无关的信息进行分散处理可能会激活不常见的联想，从而产生原始的信息组合。此外，精力充沛、冲动和敢于冒险似乎有助于创造力（Barron 和 Harrington，1981；Feist，1998）。因此，容易分心、多动和冲动的人，例如患有 ADHD 的人，可能比没有这些症状的人更有创造力。事实上，研究表明，患有 ADHD 的成年人（与对照组相比），以及