生成的人工智能是5.0行业的基本创新,它已大大改变了创建视觉内容的过程。AI几十年前开始了其发展,但是公众认识到该技术已实现的不可思议。营销是人工智能创建的图像具有决定性因素的领域之一。企业可以在市场上变得更加灵活,改变其营销策略并通过使用合成图像创建来保留资源。但是,要使AI广泛传播,有必要了解生成的图像的所有功能,其创建过程以及消费者对在营销活动中使用AI的看法。年轻一代在他们的选择方面非常有选择性,并且意识到自己的消费,甚至在选择产品时,即使是次要因素也可能变得至关重要。因此,有必要找出Z世代在营销中使用AI的感知。为了确定这一点,已经研究了AI技术的功能,以及AI生成的内容可能对公司特别有益的应用领域。定量和定性数据进行广泛的分析,该调查参与了该研究人群的91人参加,并对其他国家市场的二级数据进行了分析以比较结果。但是,使用AI图像时,企业必须考虑许多重要方面。由于这项研究的结果,据透露,AI生成的图像并未以吸引注意力而对人制造的图像承认,并且可以在营销的各个领域中成功使用,而芬兰的Z世代也可以对AI视觉广告产生积极的印象。一般而言,年轻一代在图像创建中对AI表现出了开放的思想,在维持透明度和道德原则的条件下将其视为对企业和营销策略的积极影响。该研究的结果可能对芬兰公司的营销部门,商业战略家和AI开发人员优化AI在营销中的使用
海德格尔现象学通过提出动态的,上下文嵌入的对人类的看法和认知的理解来挑战传统的西方形而上学和认知科学的机械观点。本文批评了传统的认知主义观点,尤其是其模块化论文,并主张了植根于海德格尔式见解的根本自上而下的(RTD)处理模型。它探讨了如何通过海德格尔(Heidegger)准备好的概念来理解的感知,并嵌入了背景条件(Taylor,2006年)的人类生存(DA-SEIN)(DA-SEIN),涉及与世界的整体互动,而不是对感觉数据的被动接受。利用当代认知理论,例如4EA(体现 - 激活 - 扩展 - 伴随的感染性)认知,DST(动态系统理论)和PPT(预测性处理理论),本文提出了一种动态和交互式的感知方法,通过对人类的静态,文化和层面的构建,对人类的构成,并具有既定的经验。现象学。
本课程的目的不仅是像去年一样研究自我和他人的感知的两个术语,还要研究自我与他人之间的关系。这个主题很重要,因为20世纪的生理学将其努力集中在该主题上。今天的大脑,对于Physiolo-Gym,不再是一个人。互动的生理学正在诞生,正是这个项目希望在本课程中为此做出贡献,遵循以前在此主题上发表的课程和作品1。课程的仪式如下:感知是模拟行动2;感知是决定3;与他人的关系不仅仅是对自我和他人感知的简单结合。这种关系从根本上刻在共同行为中,在真实或模拟的合作中,它是根据胡塞尔的金斯理论,共同世界的共同构造(Umvelt)4。因此,与他人关系的基础应在共享的“perçraction”中寻求。我们首先检查了运动和情感传染的神经底座。这在面部模仿中尤其明确,它是天生的,可以在婴儿早期就可以证明。视觉信息的处理涉及几种皮质和皮层途径,这些路线可以在很早的发展水平上干预这种传染。打哈欠和笑声是我们提到的两个例子。模仿比简单的电动机或情感污染物更精致的行为。已经在猴子中,已经证明模仿假设动物已经能够获得“共同注意”。我们总结了
1 https://accessibilityuserresearchcollective.org/ 2 https://www.shepherd.org/resources-healthcare-professionals/research 3 虽然我们更希望使用更符合屏幕阅读器要求的调查工具,但我们在几家大型调查软件提供商(其产品声称完全符合无障碍要求)中都遇到了屏幕阅读器问题,并且我们无法找到功能齐全且完全无障碍的调查软件。事实上,调查软件提供商认为他们符合无障碍指南,但后来发现,随着他们推出新功能或随着最终用户采用新的无障碍硬件或软件,需要进行调整和更新,他们面临的挑战就是 Bennett 等人的观察结果,即“访问需要持续努力”[ 7 ]。在这种情况下,由于视力障碍不是研究的重点,我们决定向软件提供商报告可访问性错误,但继续研究而不等待错误补丁,尽管这有可能导致我们忽略有关交叉身份(即视力障碍加上身体残疾)的有趣发现。
图表形式,显示受试者调整其控制其会聚和调节的 pex 齿轮的位置所需的时间间隔。多年来,人们已经知道,测量调节速度而不是调节能力可以提供临床证据来证明一种功能的表现,这种功能主要与人眼聚焦装置的松弛和收缩有关(Robertson,1936 年)。在从近处到远处以及反方向调整视力时,涉及很多因素。刺激的持续时间和大小、光的强度、瞳孔的大小以及接收刺激的视网膜面积都会影响感知的速度。自然能力和注意力也会导致个体差异(Strughold,1949 年)。虽然所涉及的各种因素,如视网膜和皮质的潜伏期(Adrian and Matthews,1927,1928),可以并且已经单独研究过,但与飞行员有关的实际考虑将指出,感知近处或远处物体的总时间更大
图表形式,显示受试者调整其控制其会聚和调节的 pex 齿轮的位置所需的时间间隔。多年来,人们已经知道,测量调节速度而不是调节能力可以提供临床证据来证明一种功能的表现,这种功能主要与人眼聚焦装置的松弛和收缩有关(Robertson,1936 年)。在从近处到远处以及反方向调整视力时,涉及很多因素。刺激的持续时间和大小、光的强度、瞳孔的大小以及接收刺激的视网膜面积都会影响感知的速度。自然能力和注意力也会导致个体差异(Strughold,1949 年)。虽然所涉及的各种因素,如视网膜和皮质的潜伏期(Adrian and Matthews,1927,1928),可以并且已经单独研究过,但与飞行员有关的实际考虑将指出,感知近处或远处物体的总时间更大
总而言之,创建了包含现有文献支持的所有假设的列表:H1:消费者在区分人类创建和AI生成的产品广告时面临重大困难。H2:AI生成的产品广告的真实性积极影响消费者购买的意愿。H3:消费者对创建来源的了解降低了他们购买AI生成产品的意愿。H4:Genai的常规用户愿意购买的意愿在显示了人工智能的提示中对广告的投入后不会改变。H5:消费者愿意在AI产生的高和低参与产品之间购买的意愿。
需要使用有效的干预措施来教授抽象的幼儿。良好的教学方法是一种将孩子们增长的学习动机,使他们意识到自己的理解,并鼓励他们反思他们学到的知识,如果这种教学是基于相关和可见的培训。这些有效的指示之一是全脑教学(WBT)。参与者是30位中学物理老师。使用百分比分析了意见义。学习能力将在实施这些策略时提高。此方法可有效增强学生在物理学方面的成就。WBI的有效性取得了出色的结果,这对儿童的学习,情感和行为显而易见。在展览和参与展览期间和应用之后,儿童保持行为参与。在干预之前,老师花了很长时间试图管理孩子。关键词:全脑教学策略,感知,全脑教学r ceeived 2024年6月1日; r于2024年6月8日; 2024年6月10日的coction©作者2024。在www.questjournals.org
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳,安全刺激模式,以唤起盲人个体中所需的感知(特别是光感知),称为磷光素。当前,临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而,多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索,以实现良好的感知。贝叶斯优化(BO)是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈,可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型,以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者,该患者通过BO生成的刺激方案,用于第二个实验,该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题,但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的,以及从0-50 µA范围的电流,最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈,其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中,与RG实验相比,患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样,根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好,BO选择了逐渐更高的总电流值。最后,在先前的研究中,观察到的电极在产生磷光感知方面更有效,也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量,从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。