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认知闭合的边界
意识的“难题”长期以来一直是哲学界争论的焦点，神秘主义认为，由于认知或认识论的局限性，意识可能本质上无法解决。本文从人工神经网络的复杂性出发，提出了一种支持神秘主义的新论点。以一个经过训练可以对图像进行分类的简单多层神经网络为例，结果表明，即使理解单个人工神经元在信息处理中的作用也超出了我们的认知能力。考虑到生物神经元的复杂性，其复杂性远远超过人工神经元，挑战就变得更加突出。这引发了人们对理解意识这一复杂得多的现象的可行性的质疑，因为我们的认知局限性延伸到了解释复杂系统的基本原理。本文强调了分层抽象所带来的挑战，并将其与微处理器等其他多级系统进行比较，以论证某些问题可能是无法克服的。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
迈向认知自我优化制造系统
摘要：工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时，生产系统的复杂性也随之大幅增加，并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战，需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来，基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面，从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此，人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用，从传感器融合方法到新型模型预测控制技术，从自优化机器到协作机器人，从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用，以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后，讨论了主要的未决挑战和未来前景。
认知、交流、话语，2024，29，86-103 https://periodicals.karazin.ua/cognitiondiscourse https://doi.org/10.26565/2218-2926-2024-29-06
文章引用：Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受：多模态性和互文性。认知、交流、话语，29，86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论（Miskimmon 等人，2013 年；2017 年等）是在国际关系领域发展起来的，它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段，并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为，对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起，旨在寻找缺乏的方法论，以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题，认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架，该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论，作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看，本文延续了先前的研究（Zhabotynska & Velivchenko，2019 年；Zhabotynska & Ryzhova，2022 年；Chaban 等人，2023 年；Chaban 等人，2024 年等），研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
社会认知和思想理论
在鸟类和哺乳动物中出生后脑发育继续进行。然而，由于两个主要区别，这种发展的结果与人类的结果显着不同。首先，人类独特地体验了脑外脑中最长的大脑时期，持续至18岁。新生的黑猩猩的大脑重量的60％的成人形式，而人类新生儿的大脑仅占成年人类大脑大小的24％。第二个区别在于一个事实，即大脑和心理发展发生在始终后数千年和世代积累的文化环境中。一个延长的童年时期推断神经囊突触发生过程和以下突触修剪，特别是在前额叶叶片中，是根据生活经验来塑造的。这是在社会影响下发生神经发展的证据。3在延长的童年时期，大脑发育受到外部影响，微调大脑对其社会环境的敏感性。这个过程是通过出生后以各种形式积极地传播社会历史文化的。由于这两个因素，人脑完全是“社会大脑”。
有针对性的认知干预 (TCI) 暑期学生，...
暑期学生，5-9 年级 卡罗尔学校的有针对性的认知干预 (TCI) 是什么？ 在卡罗尔学校，我们的内部测试显示，大多数患有语言学习障碍的卡罗尔学校学生在一个或多个认知领域存在弱点。 阅读流畅性、阅读理解和数学素养等重要的学术技能依赖于潜在的认知能力，例如反应时间、处理速度、工作记忆和执行功能。后测数据分析表明，通过对这些认知领域进行个性化的计算机培训，可以提高儿童的阅读能力。 为什么在夏季选择 TCI？ TCI 不教授特定内容，而是培养学生访问将遇到的任何内容所需的认知能力。 通过提高大脑有效运作的能力，TCI 帮助学生开发一个认知“工具箱”，帮助他们完成学术生涯。 与其他市售的大脑训练计划不同，TCI 研究分布在整个大脑中的各种网络，以针对每个学生的个人弱点并改善认知和学术成果。我们如何确定您的孩子需要练习的认知技能？在 Summer@Carroll 开始前单独安排的会议中，我们会进行评估，测量以下认知领域：反应时间、工作记忆、执行功能和处理速度。然后，我们会根据学生的分数生成认知概况。根据此概况，每个学生都会被分配到一个特定的计划，该计划由旨在针对其最薄弱领域的活动组成。 TCI 专家会监控您孩子在每项活动中的进度，分析数据并提供指导。 TCI 结束时，我们会进行后测，以确定哪些认知领域从 TCI 中得到了改善，以及它们发生了多大的变化。结果将在计划结束时分享。 我的孩子在 TCI 期间会做什么？在 TCI 期间，学生将完成基于计算机的练习，以加强大脑中的特定连接，从而实现更快、更高效的学习。您的孩子将进行针对其特定弱点（反应时间、工作记忆或执行功能）设计的一系列活动。整个夏天，学生都会反思他们的工作并设定个人目标。更多信息：Patty Muldoon pmuldoon@carrollschool.org
认知的智能正方形步进运动系统 -
该系统将由图像中所示的多层传感垫组成，其中垫子上的每个正方形都可以检测和分析用户的步骤或运动。该垫子将与解释数据的软件应用程序同步，从而洞悉用户的余额，协调和整体移动性。我们将在早期阶段使用Arduino作为微处理器，但将用最终产品中的自定义PCB替换。硬件嵌入了传感器，将与该软件无线通信，该软件将对个人的运动方案进行自定义。该系统是考虑到在家部署的设计，可以通过与行业合作伙伴的合作来完善，以确保其稳健性和用户友好性。
心率对认知负荷的反应是抑郁和焦虑增加的标志
简介：了解心血管参数、因负荷增加而引起的认知压力和心理健康之间的相互作用对于当今综合健康策略的发展至关重要。通过实时监测心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 等生理信号，研究人员可以发现认知任务如何影响心血管和心理健康。认知压力产生的心脏生物标志物可作为自主神经系统功能的指标，可能反映与心脏和心理健康相关的状况，包括抑郁和焦虑。本研究的目的是调查认知负荷如何影响 ECG 和 PPG 测量，以及这些测量是否可以预示抑郁和焦虑症期间的早期心血管变化。