电子诱导的电子发射通常用二次电子产额 (SEY) 来量化,有时也称为总电子产额 (TEY)。低 SEY 材料或表面旨在减少航天器和卫星的表面充电 [1,2] 以及减轻粒子加速器中电子云的形成。[3–7] 几十年来,为了满足不断发展的技术需求,人们在元素材料表面和化合物中 [7–17] 深入研究了二次电子产额的一次电子能量依赖性以及发射电子的动能分布。对于许多应用,低于 1 的 SEY 最大值足以避免撞击电子的级联倍增。然而,对于其他解决方案而言,进一步降低 SEY 可能会有所帮助,以抑制可能产生背景噪声或使测量信号恶化的反射、背散射和二次电子,例如在电子收集器中,用于测量超高真空 (UHV) 中的低电子电流或用于基于电离的压力计。[18,19]
摘要 将人工智能从实验环境部署到具体应用意味着要考虑环境的社会方面,从而设想人类与计算机之间的交互,以成为行动中的伙伴。本文回顾了有关人机交互的研究计划,包括可解释人工智能 (XAI) 和 HRI/HCI。我们认为,即使词汇和方法不同,这些概念都集中在人工智能必须向与其交互的人类提供其行为的准确心理模型上。这具有不同的含义,具体取决于我们考虑工具/用户交互还是合作交互——尽管合作交互是未来自动驾驶汽车概念的核心,但记录却少得多。从这一观察出发,本文使用关于联合行动的认知科学语料库来提出更精细的认知机制,这些机制已被证明对人类联合行动至关重要,可被视为未来人工智能的认知要求,包括共享任务表示和心理化。最后,提出了交互内容假设来满足已确定的机制,包括人工智能体引出其意图和触发人类合作者对其心理化的能力。
淀粉是一种碳水化合物,它是由直链淀粉和支链淀粉组成的葡萄糖聚合物。淀粉的来源之一是西米和勿里洞芋头植物。淀粉在制药领域可用作粘合剂、崩解剂、填充剂、润滑剂。通过改性可以改善淀粉的理化性质。采用HMT(热湿处理)法进行淀粉改性是一种物理改性技术,需要在110°C的温度下进行4小时的热处理。天然未改性淀粉在物理化学性质上仍存在一些局限性,因此本研究旨在确定使用 HMT(热湿处理)方法改性西米和勿里洞芋头淀粉的物理化学性质表征。采用HMT(热湿处理)法对变性淀粉的理化性质进行测定,结果显示西米淀粉的含水量为9%、8.24%、8%,膨胀率分别为91.13%、105%、94.1%,而勿里洞芋头淀粉的含水量为1.56%,膨胀率仅为8.16%。
大多数生物表面活性剂产生的微生物都是碳氢化合物降解剂。进行了研究,以分离和表征尼日利亚原油污染土壤中产生生物表面活性剂的细菌。从原油污染的土壤中分离出产生生物表面活性剂的细菌。原油污染的土壤,并进行了理化分析。细菌,并筛选出生物表面活性剂的产生。使用形态学,生化和分子方法鉴定出表现出产生生物表面活性剂能力的生物体。土壤的理化参数显示为pH 6.9,电导率为71.5,2.55%碳,2.016%的氮和5.98%的磷。生物表面活性剂测试的值表明生物表面活性剂的生产阳性。两个选定生物S2和S13的乳液指数的百分比分别为59.09%和57.14%。来自分子鉴定的爆炸分析表明,S2和tsukamurella inochensis的孤立生物是S13的S2和Tsukamurella inochensis的Gordonia Alkanivorans。这项研究表明,在原油污染的土壤中,孤立的生物表面活性剂产生的细菌很丰富。
人类是一种社会性物种,在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础,包括三个主要组成部分:模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程,在此过程中,观察者试图自发地(甚至借助想象力)重现另一个人的相同心理状态。2 首先,Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟,并且与镜像神经元系统相关,即在执行有意动作(如运动动作)和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明,6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情,即分享感受和情感的能力。6 它是自动的,每个人都不一样,并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三,心理化是社会认知的重要组成部分,是解读他人心理状态(如欲望、信仰和意图)的能力。9-11
背景:心理化是人类认知过程不可或缺的,这与对自己和其他人的概要状态的解释有关,包括情感,信念和意图。随着人工智能(AI)的出现以及在心理健康应用中大型语言模型的突出性,关于其情感理解能力的问题持续存在。openai的大型语言模型的先前迭代(chatgpt-3.5)展示了从文本数据中解释情绪,超过人类基准测试的高级能力。鉴于Chatgpt-4的引入,具有增强的视觉处理功能,并考虑了Google Bard的现有视觉功能,因此有必要严格评估其视觉心理化的水平。目的:研究的目的是批判性地评估Chatgpt-4和Google Bard在辨别视觉心理指标方面的能力方面的能力,这与其基于文本的心理能力形成鲜明对比。方法:Baron-Cohen和同事开发的眼睛测试中的阅读思维用于评估模型在解释视觉情感指标方面的熟练程度。同时,使用情感意识量表的水平来评估大型语言模型在文本心理化方面的才能。从两项测试中整理数据提供了对Chatgpt-4和Bard的心理功能的全面看法。结果:ChatGpt-4,在情绪识别方面表现出明显的能力,在2个不同的评估中获得了26和27分数,与随机响应范式显着偏离(p <.001)。这些分数与更广泛的人口统计学的既定基准相符。值得注意的是,Chatgpt-4表现出一致的反应,没有与模型的性别或情感性质有关的可见偏见。相比之下,Google bard的性能与随机响应模式保持一致,确保10和12的得分,并使进一步的详细分析冗余。在文本分析的领域中,Chatgpt和Bard都超过了一般人群的既定基准,他们的表现非常一致。结论:ChatGpt-4证明了其在视觉心理化领域的功效,与人类绩效标准紧密相符。尽管这两种模型在文本情感解释中都表现出值得称赞的敏锐度,但巴德在视觉情感解释中的功能需要进一步审查和潜在的精致。本研究强调了道德AI发展对情感认可的关键性,强调了对包容性数据的需求,与患者和心理健康专家的合作以及严格的政府监督,以确保透明度和保护患者的隐私。
心理化是为儿童而获得的重要能力,因为它允许人类理解他人或自己的心理状态,这是公开行为的基础(Fonagy&Target,1996年)。在当前的研究中,我们研究了儿童心理化能力的发展与他们通过观察儿童互动并使用功能性近红外光谱(FNIRS)来玩偶的经验之间的关系。44个年龄在2至3岁的儿童中,他们的母亲分为两组(高和低),具体取决于玩偶的经历的频率。我们检查了娃娃游戏期间的母语互动。我们还使用FNIRS系统在观察视频剪辑的过程中测量额叶和颞区域中的脑血液动力学激活,显示出阻碍和帮助行为。结果表明,母亲的代理谈话与高级小组中的孩子的定向演讲有关,但在低群体中无关。FNRIS数据显示,在低组中,帮助状态的脑激活比高组更大。这表明娃娃玩耍的经验有助于心理化的发展,这使儿童能够意识到和理解他人的心理状态。
目标:伙伴式互动是人类合作性质的重要体现。伙伴式互动可以采取多种形式,包括以问题为导向的对话等认知活动和一起搬动家具等体力任务。本研究的主要目标是使用定量荟萃分析技术探索伙伴式互动的神经基础,以寻找跨互动模式共同的领域通用大脑区域。方法:对 18 项功能性神经影像学研究进行了激活似然估计 (ALE) 荟萃分析,对比了有伙伴参与的任务表现和没有互动伙伴参与的任务表现。研究包括各种互动任务,涵盖了伙伴式互动的认知和体力形式。结果:荟萃分析结果显示,在右颞顶交界处 (rTPJ) 中存在一个显著的 ALE 簇,其中有两个子峰,该区域与心理化、社会预测和合作密切相关。结论:将 rTPJ 确定为伙伴式互动的主要跨模式区域,突出了隐性心理化在所有形式的伙伴式互动中的作用。两个不同子峰的发现可能表明两个区域之间的心理功能存在独特差异。
3-5. 优先级 1 – 3 个选项卡 – 每个优先级一个选项卡,工作组将通过四个步骤来确定、定制和合理化他们为每个目标选择的行动。工作组将在每个步骤中制定所有三个优先事项。大部分时间和精力将集中在完成这些选项卡上,这通常需要四个半天的研讨会(每个步骤一个研讨会)6. 行动摘要 – 此选项卡概述了为该战略选择的所有行动以及每个行动可归类为的创新类型
志愿服务和慈善捐赠是两种常见的亲社会行为,但目前尚不清楚这些造福他人的行为是由相同还是不同的神经生物学机制支持的。在一项 fMRI 任务中,40 名参与者(20 名女性;年龄:平均 5 18.92 岁,范围 5 18.32-19.92 岁)向各种当地慈善机构捐献了他们的时间(以分钟为单位)和金钱(以美元为单位)。参与者在这些慈善机构上花费的时间和金钱都是最多的,但他们在捐献时间和金钱方面并没有差异。在神经层面,捐献时间和金钱都显示出与认知控制(例如背外侧 PFC)和情感处理(例如背侧前扣带皮层)有关的大脑区域的激活,但与捐献金钱相比,捐献时间更大程度地招募了与奖励评估(例如腹侧纹状体)和心理化(例如颞极)有关的区域。此外,楔前叶(也是参与心理化的区域)更强烈地追踪捐赠金额的变化,而不是捐赠时间的变化,这表明楔前叶可能对非社会交换(例如,捐赠金钱是一种金融交换)的增加比社会交换(例如,捐赠时间是一种人际交换)的增加更为敏感。我们的研究结果阐明了两种亲社会行为的共同和不同的神经生物学特性,这对人类如何分享不同的资源以对其社区产生积极影响具有启示意义。