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连接人工智能与认知科学
● 初级视觉皮层方向图的中心模型 ● 模拟表明海马神经元中不同电流的信息处理作用 ● 最佳神经脉冲分类 ● 用于模板匹配的神经网络：应用于真实神经元动作电位的实时分类 ● 嗅觉皮层的计算机模拟，对嗅觉信息的存储和检索具有功能意义 ● 利用小脑网络模型进行运动控制的方案 ● 大脑新皮层的计算机模拟 ● 从猴子、人类和机器的运动中发现结构
音乐认知和学习的神经生物学
上个世纪提供了有关认知和学习的大量重要数据。然而，随着发展心理学的认知革命和发育心理学中Piage理论的兴起，强大的人从学习转变为思考。因此，我们现在对不同年龄的孩子的思维有很多了解，但是我们对他们的学习方式一无所知。远离研究儿童学习的动作反映了更多的三角形兴趣转变；它还反映了一个假设，即发展和学习在根本上是不同的。但是，学习和认知是同一枚硬币的两个方面。人们所知道的很大程度上是基于一个人学到的知识，当然是将军知识。因此，任何关于孩子如何学习的发展理论都是一个严重限制的发展。
原文：社会复杂性影响鲻鱼的认知能力，但不影响其大脑结构
一些认知能力被认为是复杂社会生活的结果，这种社会生活使个体能够通过先进的策略实现更高的适应性。然而，大多数证据都是相关的。在这里，我们进行了一项实验研究，研究群体大小和组成如何影响孔雀鱼 (Poecilia reticulata) 的大脑和认知发育。在 6 个月的时间里，我们按照 3 种社会处理方法中的一种饲养性成熟的雌性：一个小的同类群，由 3 只孔雀鱼组成；一个大的异类群，由 3 只孔雀鱼和 3 只溅斑灯鱼 (Copella arnoldi) 组成——一种在野外与孔雀鱼共存的物种；以及一个大的同类群，由 6 只孔雀鱼组成。然后，我们测试了孔雀鱼在自我控制 (抑制控制)、操作性条件反射 (联想学习) 和认知灵活性 (逆向学习) 任务中的表现。使用 X 射线成像，我们测量了它们的大脑大小和主要大脑区域。 6 只个体组成的较大群体（包括同种群体和异种群体）表现出比较小群体更好的认知灵活性，但在自我控制和操作性条件反射测试中没有差异。有趣的是，虽然社交操纵对大脑形态没有显著影响，但相对较大的端脑与更好的认知灵活性相关。这表明，除了大脑区域大小之外，其他机制使来自较大群体的个体具有更大的认知灵活性。虽然没有明确的证据表明对大脑形态的影响，但我们的研究表明，生活在较大的社会群体中可以提高认知灵活性。这表明社会环境在古比鱼的认知发展中发挥着作用。
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。
认知增强蓝图（BDNF 指南）
● 提高 BDNF 水平的最佳持续时间：长时间（约 40 分钟）中强度至高强度运动（至少达到最大心率的 65%）对年轻健康男性的 BDNF 水平影响最大，比运动前高出近三分之一。然而，在大多数研究中，30 分钟的运动相对常见，似乎足以引起持续（24 小时）的记忆力改善。● 短期飙升，长期影响：运动后 BDNF 水平的上升是短暂的，通常在运动后不到一小时。然而，长期影响是相当大的，动物研究表明，运动会增加大脑中的神经发生。 ● 高强度骑行比长时间骑行更能增加 BDNF：六分钟高强度骑行间隔（6 个 40 秒间隔，100% VO2 峰值）使循环 BDNF 的每个指标比长时间低强度骑行（90 分钟，25% VO2 峰值）增加四到五倍。血浆衍生 BDNF 增加四到五倍与血浆乳酸增加六倍相关。● 增强老年人的血浆 BDNF 和脑容量：参加为期六个月的舞蹈课程后，老年人的脑容量在对记忆至关重要的区域增加，血浆 BDNF 水平显着上升。
高海拔的大脑：从分子信号传导到认知性能
高海拔（HA）（将其定义为海拔2500 m以上的海拔高度），由多种恶劣的环境条件进行了特征。大多数生理适应发生在响应大气压力下的响应，导致氧气压力降低并导致血液氧化饱和度降低（SPO 2），低氧血症。大脑容易受到氧气供应改变的影响。因此，HA暴露会导致情绪状态的不良变化，例如抑郁症[1]和焦虑[2]，以及神经认知的改变，例如记忆障碍[3]以及短期和长期HA暴露后的注意力障碍[4，5]。尽管许多报道涉及在上升到HA后发生的生理和神经系统改变，但对HA的长期和永久居民的认知和脑改变的研究较少。大脑功能不仅受到上升后的缺氧影响[6] [6]，而且在HA [7]和天然高地的长期暴露后也受到了影响[8]。在暴露于HA的未批准的个体中，睡眠方式可能已经在1600 m以上的海拔高度上受到影响，在某些人的2500 m ON和3000 m以上的受试者中，情绪状态的变化会在某些个体中观察到欣快感或抑郁症的变化。情绪状态改变，包括欣快，争吵，烦躁和冷漠，在快速急性暴露于HA并在48至52 h后返回基线状态后暂时发生[9-11]。In contrast, short- and long-term exposure to HA causes biological, inflam- matory, and structural brain changes that increase the risk of experiencing anxiety and depression symptoms [ 12 ] and neurocognitive dysfunctions such as slower reaction times, reduced attention (>3500 m), impaired learning, spatial and working memory (>4000 m), and impaired retrieval (>5500 m) (Figure 1 ) [ 7 , 8、13、14]。
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
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。
分布式认知 - eScholarship
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。