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World File Search System回忆
学习还是回忆？通过预先...
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长，许多平台雇用了新手教师，这些新手与经验丰富的教育者不同，他们难以解决学生的错误，因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式（LLMS）在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁，这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别（a）学生错误，（b）修复策略的例外，以及（c）在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集，由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS，并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要：与专家决策（例如，“简化问题”）的GPT4响应是 +76％的首选。补充，上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要：随机决策与专家决策相比，GPT4的响应质量降低-97％。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力，以增强他们的帽子，以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到：https：//github.com/rosewang2008/bridge。
解读姓名回忆难题——认知处理和
摘要 本文研究了介绍后立即忘记姓名这一普遍问题，在 458 人的样本中，这一问题的失败率为 89%。我们认为，这种记忆缺失的根本原因不是记忆保留或检索的固有问题。相反，它与一种特定的认知现象有关，即口头信息（姓名）触发了与该姓名相关的先前认识的个体的内部可视化。这种内部图像叠加在新介绍的人的视觉感知上，造成了口头和视觉成分之间的脱节，导致记忆不足。我们认为这不是记忆失败，而是信息分类问题。初步实验表明，在介绍时让个人意识到内部视觉成分，并用本文描述的技术对他们进行训练，可以有效地促进姓名回忆。我们的研究结果揭示了这种被忽视的认知现象，并为认知增强和记忆技能以外的教育带来了新的前景。关键词：认知过程、姓名回忆、记忆保持、视觉联想、认知心理过程、记忆认知现象、认知增强、认知过程模型
食人族、化学物质和回忆之旅
同时暴露于光和电击。最终，光和电击之间的关联建立起来，当它们单独暴露于光时，它们开始收缩，就像受到电击一样，表现出条件反射。在训练阶段发生并且动物学会了电击关联之后，他将它们切成两半。让它们再生十四天，这样每只受过训练的动物都会长出两条新的线虫：一条从头部，一条从尾部。在恢复期之后，再生的动物再次接受训练，并记录达到条件反射所需的光电击配对试验次数。如果记忆转移假设是正确的，并且记忆存储在遗传物质中，那么从受过训练的动物的尾巴和头部再生的线虫应该比最初未受过训练的线虫对照组更快达到条件反射。这正是麦康奈尔在一篇发表在著名神经科学杂志上的文章中所报告的。根据他的研究结果，在斩首之前接受过训练的涡虫需要明显较少的训练就能在光照下开始收缩。
回忆悲伤、快乐和恐惧状态的神经相关性
表达个人情绪状态的能力是社会行为的基础（1）。害怕时寻求帮助，悲伤时安慰，高兴时分享喜悦，这些都是社会动物所决定的心理需求（2）。尽管这些天生需求非常重要，但对于无法口头交流的人，很少有神经科学研究与内在动机状态相关的神经信号。例如，在脑机接口 (BCI) 研究中，电位的记录和分类可用于推断闭锁综合症（LIS，3）患者的心理内容。有意识且能产生运动指令或准备电位（4、5）或能通过产生 P300 成分做出自愿决定（6）的患者，可以通过控制光标、机器人、假肢、拼写系统（7）或物体进行交流。然而，处于植物人状态（又称无反应觉醒综合征 (UWS)）（8）或微意识状态（9）的患者与这些系统隔绝（10）。神经科学家正在研究从他们的大脑活动中检测他们的动机或情绪状态的方法（11）。此类研究包括通过观察大脑活动来推断内在心理内容的研究。Owen 等人（12）首次利用功能性磁共振成像 (fMRI) 评估意识障碍患者理解和遵从指令的能力。他们对一名被诊断为 UWS 的患者进行了研究，要求患者在 MRI 扫描仪中想象打网球、在家里走动以及在 30 秒内不加思索地休息。研究设计确保患者的反应不仅仅是被动处理口头指令的结果，而且当指示不要执行任务时，患者的反应会消失。通过激活特定大脑区域（如网球想象中的辅助运动区和导航想象中的海马旁回），可以测量患者遵循特定命令的能力，类似于在健康个体中观察到的情况。在最近的 ERP 研究中，Proverbio 等人（13）研究了想象过程的心理生理标记。向参与者展示代表不同语义类别的视觉和听觉刺激，然后要求他们激活与该类别相对应的心理图像。作者能够在没有感觉刺激的情况下识别出不同想象刺激类别（如婴儿、人脸、动物、音乐、语音、情感发声和感觉模态（视觉与听觉））的独特电生理标记。然后，这些 ERP 信号通过机器学习算法（MIRACLE 的分类，14）进行分类，超过了有效沟通的 70% 阈值，在 k 倍交叉验证和保留验证中的准确率分别为 96.37% 和 83.11%。情感计算是人工智能处理情感的一个分支。它包括自动情感识别，由于可用于记录脑信号的廉价设备的出现，该技术目前正在不断发展（15-17）。两项研究在使用被认为可诱发特定情感状态的图像、音频或剪辑诱发情绪期间测量了 alpha 和 beta 脑电图频率，并进行了信号分类。特别是 Choppin（18）
基于DNA的回忆录作为绿色自我的组成部分
工作包A：寡核苷酸的设计和固定化是在生命科学的生物技术微型和纳米系统中开发的（Reich博士）。工作包B：纳米纳加普电极阵列是在纳米技术系（Pezoldt博士）制造的。该项目旨在开发30-170 nm距离的电极，并适应该应用程序。工作包C：将寡核苷酸的集成到电极结构工作包D：将在电子技术部（Bartsch博士）中开发组装和连接技术。工作包E：可开关电气特性的表征
可调节的神经形态切换动力学通过孔隙二氧化硅扩散的回忆录中的孔隙率控制
摘要：为了响应日益增长的时间信息处理的需求，神经形态计算系统正在越来越强调备忘录的开关动力学。虽然可以通过输入信号的属性来调节开关动力学，但通过备忘录的电解质特性控制它的能力对于进一步丰富了开关状态并提高数据处理能力至关重要。这项研究介绍了使用溶胶 - 凝胶过程的介孔二氧化硅（MSIO 2）膜的合成，从而可以创建具有可控孔隙率的膜。这些薄膜可以用作扩散的回忆录中的电解质层，并导致可调的神经形态切换动力学。MSIO 2回忆录表现出短期可塑性，这对于时间信号处理至关重要。随着孔隙率的增加，观察到工作电流，促进比和放松时间的明显变化。研究了这种系统控制的基本机制，并归因于二氧化硅层多孔结构内的氢键网络的调节，这在切换事件中显着影响阳极氧化和离子迁移过程。这项工作的结果提出了介孔二氧化硅，作为一个独特的平台，用于精确控制扩散的备忘录中神经形态开关动力学。关键字：介孔二氧化硅，扩散的回忆录，神经形态切换，短期记忆，离子动力学
基于LINBO3的神经形态计算的回忆录...
神经形态计算是开发能量有效和高性能的人工智能系统的有希望的范式。基于低功耗，非挥发性和高速开关等基于氯烯烯烃（Linbo 3）的烯烃（Linbo 3）的独特特性，使其成为神经形态系统中突触仿真的理想候选者。这项研究调查了基于Linbo 3的回忆录的潜力，通过探索其突触行为并优化设备参数来彻底改变神经形态计算，并利用Linbo 3基于Linbo 3的回忆录的潜力来创建效率和高性能神经计算机系统。通过实现有效和高速神经网络，该文献综述旨在为能够应对复杂的现实世界挑战的创新人工智能系统铺平道路。从本研究中获得的结果对于未来的研究人员和工程师至关重要，致力于设计和实施基于Linbo 3的神经形态计算体系结构。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
举报人回忆录：解构数据顾问的……
当今监控和虚假信息行业的黑暗中有一丝光明。据信，告密者揭开了国家通过数字平台进行的观察和宣传的神秘面纱。在 2010 年切尔西·曼宁披露丑闻后的十年里，越来越多的数据顾问寻求曝光。多亏了他们，虚假信息和微目标阴谋现在似乎不再那么秘密，人们也努力进一步揭露他们的不当行为（Di Salvo，2021 年；Stanger，2019 年）。然而，虽然这些可疑的阴谋正在成为调查的焦点，但很少有人对告密者如何谈论自己以及如何控制自己的公众形象进行批判性思考。具有讽刺意味的是，告密者揭露的秘密事件越来越多地成为争论的主题，但这些人讲述的故事仍未得到充分研究。告密者发现自己陷入了一场通常由二元结构构成的代表权斗争。他们要么是为公众利益而进行公民抗命的傀儡，要么是危害国家安全的叛徒。这种模式
神经形态计算的纤维形Cu-ion扩散的回忆录
摘要 - 纤维形的备忘录吸引了人们作为潜在的可穿戴电子产品的关注。在这里，为人工突触和神经形态计算提供了带有纤维形状的Cu-ion扩散的备忘录。纤维形扩散的备忘录在扫描扫描下表现出逐渐的电导调节特性。Memristor成功地实现了典型的突触可塑性，包括EPSC，PPF，PPD，LTP/LTD和学习行为。散射回忆器的活性Cu 2 +与生物突触中的Ca 2 +扩散相似，这是实现突触可塑性功能的基础。纤维形的Cu 2 +扩散的回忆录充当人造突触为下一代可穿戴神经形态计算系统铺平道路。