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World File Search System心理过程
计算方式
图灵机是计算机的典型例子，但还有其他计算机，例如类比计算、联结计算、量子计算和各种形式的非常规计算，每种计算都基于对计算现象的特定直觉。这种多样性可以用系统级别来捕捉，重新解释和概括纽厄尔的层次结构，其中包括最顶层的知识层和紧随其后的符号层。在这种重新解释中，知识层由人类知识组成，符号层被概括为一个新的层，这里称为计算模式。自然大脑执行的心理过程通常被非正式地认为是计算过程，大脑与计算机器相似。然而，如果自然计算确实存在，它应该有自己的特点。一个这样的提议是，自然计算是在生物实体首次进行解释时出现的，因此自然计算和解释是同一现象的两个方面，或者意识和经验是计算/解释的表现形式。与计算机器类似，在神经回路的顶部和知识层之下必须有一个系统层，这里称之为自然计算模式。如果事实证明这种假定的对象并不存在，那么应该放弃思维是一种计算过程的命题；但对它进行描述将伴随着解决意识的难题。
思维，大脑和程序
摘要：可以将本文视为探索两个命题的后果的一种尝试。（1）人类（和动物）的意图是大脑因果特征的产物。我认为这是关于心理过程与大脑之间实际因果关系的经验事实。它简单地说，某些大脑过程就足以实现故意。（2）实例化计算机程序本身绝不是故意的充分条件。本文的主要论点旨在建立这一主张。该论点的形式是展示人类代理如何实例化该程序而仍然没有相关意图。这两个命题具有以下后果：（3）对大脑如何产生意图的解释不能因为它通过实例化计算机程序来做到这一点。这是1和2的严格逻辑结果。（4）任何能够产生故意性的机制都必须具有与大脑的因素相等的因素。这是1。（5）任何试图人为地创建意图的任何尝试（强AI）不能仅仅通过设计程序来成功，而是必须复制人脑的因果力量。这是2和4。“机器可以思考吗？”在这里提出的论点上只有一台机器才能思考，只有非常特殊的机器，即具有内部因果力量与大脑相当的机器。这就是为什么强大的AI几乎没有什么可以告诉我们思考的原因，因为它不是关于机器，而是关于程序的，而且没有程序本身就足以思考。
益生菌：对其益处和生物学作用的迷你审查
摘要“微生物群”一词是指在共生，共生或致病关系中共享人体空间和功能的细菌，微观真核生物和病毒。准确地发展了哪种微生物群的发展取决于：分娩方法和出生的环境，母亲的微生物群和喂养微生物的方式通常被称为“遗忘的器官”，因为它在健康人类的生理学中至关重要。益生菌是活体生物，在粮食和农业组织（FAO）/世界卫生组织（WHO）提出的足够数量中，赋予健康益处，2002年。最常用的益生菌是乳酸杆菌，双歧杆菌和葡萄球菌boulardii。益生菌是针对多种健康主张开发的。与它们相关的好处已由多个学术期刊的许多独立研究小组进行了科学报道。这些好处包括降低肠道pH，减少致病细菌的定殖，改善宿主免疫系统，治疗某些腹泻类型，改善口腔菌群以及对情绪，认知和其他心理过程的积极影响。更多的研究表明，益生菌活性也积极影响乳糖不耐症系统，缩短轮状病毒腹泻。关键词：乳杆菌；双歧杆菌； Saccharomyces boulardii;微生物群
驾驶员的视线行为和扫视模式
在弯路上驾驶时执行次要任务（或与驾驶无关的任务）可能存在风险且不安全。本研究的目的是探索是否可以使用多种眼球运动测量方法来评估弯路和次要任务情况下的驾驶安全性。除了典型的静态视觉测量（例如扫视频率和持续时间）之外，我们还采用了基于马尔可夫的转换算法（转换/平稳概率、熵）来量化驾驶员的动态眼球运动模式。这些算法的评估基于一项实验（Jeong & Liu，2019）的数据，该实验涉及多种道路曲率和刺激-反应次要任务类型。在较陡的弯道中，驾驶员更有可能长时间扫描少数感兴趣的区域。在实验中，不太陡的弯道中总的低头扫视时间更长，但从长远来看，较陡的弯道中低头扫视的概率更高。感兴趣区域之间的可靠转换次数因次要任务类型而异。视觉要求不高的任务的视觉扫描模式与视觉要求高的任务一样随机。与典型的静态测量相比，基于马尔可夫的动态眼球运动测量可以更好地了解驾驶员的潜在心理过程和扫描策略。所提出的方法和结果可用于车载系统设计和进一步分析交通领域的视觉扫描模式。
驾驶员的视线行为和扫视模式
在弯路上驾驶时执行次要任务（或与驾驶无关的任务）可能存在风险且不安全。本研究的目的是探索是否可以使用多种眼球运动测量方法来评估弯路和次要任务情况下的驾驶安全性。除了典型的静态视觉测量（例如扫视频率和持续时间）之外，我们还采用了基于马尔可夫的转换算法（转换/平稳概率、熵）来量化驾驶员的动态眼球运动模式。这些算法的评估基于一项实验（Jeong & Liu，2019），该实验涉及多种道路曲率和刺激-反应次要任务类型。在较陡的弯道中，驾驶员更有可能长时间扫描少数感兴趣的区域。在实验中，不太陡的弯道中总的低头扫视时间更长，但从长远来看，较陡的弯道中低头扫视的概率更高。感兴趣区域之间的可靠转换次数因次要任务类型而异。视觉要求不高的任务的视觉扫描模式与视觉要求高的任务一样随机。与典型的静态测量相比，基于马尔可夫的动态眼球运动测量提供了更好的洞察力，可以更好地了解驾驶员的潜在心理过程和扫描策略。所提出的方法和结果可用于车载系统设计和进一步分析交通中的视觉扫描模式
Natalia Velez 博士
摘要：自认知革命以来，心理学家通过将思维视为计算机，发展了正式的认知理论。然而，这个比喻通常适用于个人思维。人类很少孤立地思考。我们奇怪地依赖文化传承的技能和知识，并且我们擅长与他人合作。在这次演讲中，我将提出——与其将人类思维研究为一台孤立的计算机——不如将协作中的每个思维想象为分布式系统中的节点。我将介绍两条工作路线，每条路线都提供了人类如何共同思考的互补观点。第一条工作路线评估了促成协作的基本心理过程。我将提供证据，证明人类理解他人思维的能力——或心理化——使我们能够应对协作的关键挑战，包括有效地与合作者沟通和建立协作团队。第二条工作路线研究社区如何创造促进协作的条件。我将介绍《一小时一生》中社区兴衰的结果，这是一款多人在线游戏，玩家可以从头开始构建技术先进的城市。总之，这些项目表明，人类合作的动力不仅来自我们理解社会世界的能力，还来自我们通过组建团队积极重塑社会世界的能力。最后，我将提出一个理论框架来研究团队如何在众多头脑中分配任务、信息和决策。
比较认知表现，压力，体重指数和肺部功能
引言当前一代的学生需要面对一个非常有竞争力的社会，因此会承受很大的压力。压力是生活中不可避免的方面，在生活的各个阶段都以各种方式影响个人。研究表明，与其他学生相比，医学生的压力很大[1]。无法应对压力会导致抑郁并触发自杀念头。汉斯·塞利（Hans Selye）将压力分为痛苦和困扰。eustress是对压力源的积极反应，对健康具有有益影响，而困扰是负面的，可能导致认知下降[2]。由于压力，临床实践和医学本科生的教室的表现都在下降。学生由于对自己的未来感到不安而面临学术压力和焦虑。，他们在社会，情感和身体方面承受着重大压力的负担，这会受到家庭挑战的加剧，这可能会对他们的认知产生重大影响。认知被定义为思考，学习，记住，意识到周围环境和使用判断的心理过程。压力不仅会影响身体，而且会深刻影响个人的情绪，思想和行为[1]。不幸的是，这种压力负担会使学生走向诸如药物，酒精和香烟等物质的危险之路，从而导致过多的严重健康并发症[3]。医疗课程期间的生活质量应具有同等的重要性。自由压力可以提高
改变行政职能，工作记忆和形成G的推理之间的发展优先级从6年到12年
一般智力G，尽管辩论了其心理性质，但在经验上已经建立了良好的建立。divauthists在G中的个体差异归因于基本过程，例如注意力控制和工作记忆。互动主义者将任何心理过程的剥离g剥离，假定它是专业互动之间的索引。在这里，我们假设G的认知特征根据每个阶段的理解优先级在连续的发育阶段变化。这项研究结合了6至12岁儿童（n = 381）的大量横截面样本与纵向样本进行了两次测试（n = 109），以检查注意力控制，工作记忆和推理之间的关系变化。结构方程建模，分化建模和潜在过渡模型的结合表明，G确实发生了变化。在6 - 8年时，G主要由注意力控制的变化主导。在9 - 12年的时间里，它主要由工作记忆的变化主导。推理水平中的发展过渡是由每个阶段占主导地位的过程驱动的。提出了一个理论，将英特尔长是心理测量学和发展模型纳入综合系统。对该理论的一个有力的假设是一种持续存在的中心含义 - 使核心，Noetron（涉及对齐，抽象和认知过程）是系统地形成的，随着年龄的增长，在不同的发育表型中。
AP心理学课程和考试描述
AP心理学课程和考试描述AP心理学课程向学生介绍了人类行为和心理过程的系统和科学研究。在考虑塑造领域的心理学家和研究的同时，学生探索和应用与行为，感觉和感知，学习和认知，动机，发展心理学，测试和个人差异，心理障碍和社会心理学的治疗相关的主题相关的心理理论，关键概念和现象。在整个课程中，学生采用心理研究方法，包括道德考虑，因为他们使用科学方法，评估主张和证据，并有效地传达思想。AP心理学课程旨在与通常在大学第一年期间进行的心理学入门课程相当。建议的先决条件没有AP心理学的先决条件。AP心理学课程内容■心理学的科学基础■行为的生物学基础■感觉和感知■学习■认知心理学■发展心理学■动机，情感和人格■临床心理学■临床心理学■社会心理学AP心理学技能，心理学技能描述了学生在探索课程概念时应做些什么。遵循的列表列出了这些技能，学生在AP心理学课程中应该发展这些技能。■概念理解♦定义，解释和应用概念，行为，理论和观点。■数据分析♦分析和解释定量数据。■科学研究♦分析心理学研究
将决策委托给自主人工智能
授权是组织成功的重要组成部分，可用于克服个人缺点并借鉴他人的专业知识和能力。然而，授权伴随着风险和不确定性，因为它涉及权力的转移和控制权的丧失。事实上，研究表明，人们倾向于将权力委托给其他人，这往往导致决策失误，并最终产生负面的经济后果。然而，今天人们面临着一种新的授权选择：人工智能 (AI)。在大数据的推动下，人工智能正迅速变得更加智能，并且经常超越人类预测者和决策者。鉴于计算自主性的这种发展，研究人员需要重新审视决策授权的方式和原因，不仅要明确人们是否愿意将控制权交给人工智能代理，还要明确人工智能是否可以减少授权不足的情况，这种授权不足在人们面临激发强烈控制欲望的决策时尤为明显。通过将决策授权、社会风险和控制溢价的研究与新兴的人工智能信任领域联系起来，我们提出并发现，人们更愿意将决策委托给人工智能而不是人类代理，尤其是在决策带来损失时（研究 1-3）。结果进一步阐明了所涉及的潜在心理过程（研究 1 和 2），并表明流程透明度增加了对人类的授权，但没有增加对人工智能的授权（研究 3）。这些发现对于研究对人工智能的信任以及自主人工智能系统对管理者和决策者的适用性具有重要意义。