神经成熟提供表征的稳定性和理解复杂概念的解决方案 Hiroyasu Watanabe Bream 研究小组 摘要 通过人工智能实现类似人类大脑功能的最新进展日益显著。然而,人工智能的这些惊人进步并不一定需要了解现代分子生物学。在这里,我说明了神经成熟在基于神经网络的信息处理模型中的重要性。在监督和强化学习范式中,未成熟的传递可以学习像正常高保真条件这样的属性,但在达到灾难性点后会失去这些属性。然后我研究了负责神经元成熟的基因,发现候选基因 KCNH7 在小鼠大脑发育过程中以更高的水平表达。在具有 KCNH7 通道属性的模拟神经模型中,激发阈值增加,从而产生线性响应属性。这些属性增强了表征回忆的稳定性,并使无监督学习模型能够理解复杂的概念。这些结果强调了神经成熟在成年人实现更高识别能力方面的重要性。
收到日期:2021 年 7 月 18 日 接受日期:2021 年 8 月 21 日 发布日期:2021 年 9 月 24 日 摘要 本研究试图研究使用先行组织者模型如何影响协作课堂中 ESL 学习者对新概念的有意义的学习。目标是 1) 研究使用先行组织者模型的效果,2) 研究使用先行组织者模型后的学生成绩与 80% 标准进行比较。研究样本有意限制为泰国玛希隆大学国际示范学校领导与管理技能入门班的 20 名学生。后测和观察表被用作研究工具。通过内容分析、平均值和标准差对数据进行了分析。研究结果表明:1) 影响发生在教学和养育效果中。学生有效地参与学习和获取信息。学生利用现有知识和经验讨论和交换信息,以联系和向他人解释想法。教学设计也符合先行组织者模式的步骤。教师按照先行组织者模式的三个阶段设计学习任务。2)学生使用该模型后成绩达到80分的标准。这项研究反映出该模型可以影响新概念的有意义的学习,并提高协作课堂中ESL学习者的学业成绩。然而,很少有研究人员研究过大班协作学习的问题。因此,进一步的研究应该集中在以更多的学生人数实施该模型以确认其有效性。关键词:先行组织者模式,协作课堂,ESL学习者,新概念的有意义的学习
摘要 本文提出了一种自适应任务难度分配方法,我们称之为平衡难度任务查找器 (BDTF)。其目的是通过平衡学习者的技能和任务难度来向学习者推荐任务,使学习者在学习过程中体验到心流状态。心流是心理学家指某人完全沉浸在某项活动中时的一种心理状态。心流状态是一个多学科的研究领域,不仅在心理学领域,而且在神经科学、教育、体育和游戏中都有研究。本文背后的想法是尝试以类似于 Elo 的国际象棋技能评级(Glickman 在 Am Chess J 3:59–102 中)和 TrueSkill(Herbrich 等人在 Advances in neuro information processing systems, 2006 中)的方式实现匹配游戏玩家的流畅状态,其中“匹配的玩家”应拥有类似的能力和技能,以保持游戏的积极性和参与度。 BDTF 将选择合适的对手或合适的游戏级别与自动选择学习任务的适当难度级别进行了类比。 作为一种智能辅导系统,该方法可用于从在线学习环境和电子学习到传统方法中的学习和记忆技术(例如调整延迟匹配以进行样本和间隔检索训练)的广泛应用,这些训练可用于患有痴呆症等记忆问题的人。
背景:应对残留的认知和步态障碍是社区居住的慢性中风幸存者的突出需求。运动认知exergames可能有望满足这种未满足的需求。然而,到目前为止,许多研究都以非结构化的方式实施了运动认知的Exergame干预措施,并且合适的应用程序协议尚不清楚。因此,我们旨在总结有关此主题的现有文献,并为运动认知术语干预措施开发了培训概念。方法:遵循理论派生程序的个性化运动认知Exergame培训的培训概念的发展。这包括(1.1)关于长期中风康复的彻底(叙事)文献搜索; (1.2)更广泛的文献搜索超出了感兴趣的主题,以识别类比和诱导创造力; (2)对父母理论的识别; (3)采用主要父母理论的合适内容或结构; (4)诱导修改以使其适应新的感兴趣领域。我们还考虑了医学研究委员会的“开发和评估复杂干预措施的框架”的几个方面。特别是进行了可行性研究,并根据发现进行了重新发现的措施。结果:一个培训概念,用于改善社区居住的慢性中风幸存者中的认知功能和步态,应考虑神经可塑性,(运动)技能学习和培训的原则。来自相关领域的概念和模型激发了对该概念的进一步添加和修改。我们建议使用基于步长的Exergame培训至少12周,每周2 - 3次,持续约45分钟。Gentile对运动学习的分类学被确定为个性化进度和可变性规则的合适基础,并通过第三个认知维度扩展。
1。句法:表达这两个概念的措辞有多相似?这是对这种关系的单词分析,而不是对语言的解释。2。语义:这两个概念的含义有多相似?这涉及对每个概念语言的一些解释。3。功能:执行这两个概念的结果有多相似?这涉及了解如果两个概念被实现,执行或以其他方式执行,将会发生什么。
主要研讨会包括量子信息和计算领域的杰出人物的演讲,包括约翰·马丁尼斯教授(加州大学圣巴巴拉分校和谷歌量子人工智能实验室)和索加托·博斯教授(伦敦大学学院),以及印度政府前首席科学顾问 K. VijayRaghavan 教授(班加罗尔国家生物科学中心)等知名人士。研讨会还邀请了 Serge Haroche 教授发表杰出学院讲座,他因“开创性的实验方法,能够测量和操纵单个量子系统”而获得 2012 年诺贝尔物理学奖。该活动于 2023 年 2 月 17 日与 CEPIFRA 和法国驻印度大使馆合作举办。为期两天的活动还包括来自孟买印度理工学院不同部门的 QuICST 附属教职员工的座谈会和演讲,涵盖量子科学和技术的不同方面,例如量子计算和模拟、量子通信、量子传感、密码学和量子材料。此次活动还包括由著名科学家、政府官员和行业代表参加的小组讨论,探讨印度新兴的量子生态系统。研讨会共有近 250 名参与者参加,其中包括来自孟买印度理工学院和该地区其他学院和大学的学生和教职员工。
使用神经生物学约束的人类大脑语义学习模型来模拟具体和抽象概念的习得,无论有无言语标签。使用赫布学习机制模拟概念习得和语义学习。我们测量了网络的类别学习性能,定义为它成功地(i)将部分重叠的感知实例分组为单个(抽象或具体)概念表征,同时(ii)仍然区分不同概念的表征的程度。给定概念的语言标签与感知实例的共存通常会改善网络对类别的学习,对抽象概念的有益效果明显大于具体概念。这些结果为语言结构对概念形成和这些概念实例的感知运动处理的因果影响提供了神经生物学解释:在概念习得期间提供言语标签可以改善皮质机制,通过这种机制,对物体和动作的体验以及单词的学习会导致形成特定概念和含义的神经元集合。此外,本研究结果还做出了一个新颖的预测,即这种“沃尔夫”效应应该受到所习得语义类别的具体性/抽象性的调节,语言标签更有利于抽象概念的学习,而非具体概念的学习。本文是主题问题“互动中的概念:社会参与和内在体验”的一部分。
2 下文将通过“道德即服务”概念的发展明确这一点——我们对该概念的使用基于哈贝马斯的话语伦理学理论(Heath,2014;Mingers & Walsham,2010;Rehg,2015)和 Floridi 的分布式责任理论(Floridi,2016)。这使得我们对该概念的解释不同于谷歌和其他大型科技公司所倡导的技术官僚解释,这些公司声称他们可以“审计客户的人工智能系统以确保道德诚信”(Simonite,2020)。因此,本文不应被解读为支持此类主张。
使用神经生物学约束的人类大脑语义学习模型来模拟具体和抽象概念的习得,无论有无言语标签。使用赫布学习机制模拟概念习得和语义学习。我们测量了网络的类别学习性能,定义为它成功地(i)将部分重叠的感知实例分组为单个(抽象或具体)概念表征,同时(ii)仍然区分不同概念的表征的程度。给定概念的语言标签与感知实例的共存通常会改善网络对类别的学习,对抽象概念的有益效果明显大于具体概念。这些结果为语言结构对概念形成和这些概念实例的感知运动处理的因果影响提供了神经生物学解释:在概念习得期间提供言语标签可以改善皮质机制,通过这种机制,对物体和动作的体验以及单词的学习会导致形成特定概念和含义的神经元集合。此外,本研究结果还做出了一个新颖的预测,即这种“沃尔夫”效应应该受到所习得语义类别的具体性/抽象性的调节,语言标签更有利于抽象概念的学习,而非具体概念的学习。本文是主题问题“互动中的概念:社会参与和内在体验”的一部分。
飞机和航天器中使用的极限安全系数 (FOS ULT) 概念已经发展了几十年。目前,FOS ULT 1.5 是 FAR 规定的飞机值,而 1.4 的 FOS ULT 已用于各种航天器。本文的动机是希望简明扼要地解释极限安全系数概念的起源、正确解释和应用,因为作者在其职业生涯中看到了许多对这一概念的误解和不正确的应用。简要概述了极限安全系数概念的历史,详细介绍了安全系数在飞机设计、结构分析和操作中的正确应用,讨论了飞机和航天器极限载荷超标的例子,描述了航天器 1.4 FOS ULT 的演变,并解决了有关极限安全系数概念的一些误解。希望本文可以成为工程师了解极限安全系数的起源、目的和正确应用的总结性资源。