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World File Search System认知
为什么我们不能说认知是什么（至少目前如此）
一些哲学家寻找认知的标志：一组单独必要和共同充分的条件，用于识别所有认知实例。他们声称，标志对于回答有关认知的性质和分布的难题是必要的。在这里，我将论证，就目前情况而言，鉴于认知科学的现状，我们无法识别认知的标志。我将按如下方式进行。首先，我阐明一些促使寻找认知标志的因素，从而强调标志应该满足的要求。然后，我强调文献中关于标志的紧张关系。根据文献，尚不清楚搜索的目的是为了捕捉直观的认知概念还是真正的科学概念。然后，我依次考虑每个选项，声称无论哪种方式，都无法提供满足要求的标志。然后，我转移了一个可预见的反对意见，并强调了我观点的一些含义。
数学中的认知进入特征-Earnia
学生的特征。但是，似乎没有研究将这些特征与学生在定量化学方面的成就相关。因此，这项研究研究了数学和教学效率的认知进入特征与学生在定量化学方面的成就相关的程度。该研究采用了描述性研究设计。简单的随机抽样用于在河流州选择3个地方政府区域（LGA），每所LGA的10所学校以及一个由每所学校的所有化学学生组成的科学课程。共有1652名学生参加了这项研究。数据收集工具包括：数学测试中的CEC，学生的TE等级和定量化学成就测试。使用多重回归分析数据。CEC在数学和TE中对学生在
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”。
将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
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。
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。
发展性认知神经科学简介
今天早上出去walking狗时，我们中的一个（希瑟）遇到了两种截然不同的育儿方式，这些样式体现了基因，大脑和环境的复杂相互作用，这是人类认知和行为发展的基础。向我走来是一个年轻的父亲，他和他的孩子一起在附近散步。随着两人的临近，我听到孩子发出的声音很难说话。，尽管他显然试图谈论以及与我的狗谈论，但他没有形成任何看不见的话。我还可以听到父亲全神贯注于手机交谈，耸立在小男孩上方，几乎无视我们。两个街区之后，我发现自己和他的幼儿接近另一个父亲。这个男孩正在以语言学习早期痛苦的方式对他周围的一切发表评论。第二个父亲跪下，与男孩处于眼中，回答了每个问题，并评论了男孩的每个观察结果。这个父亲与儿子进行了交谈，男孩以三岁的孩子的典型方式讲话。除非这些相遇是这两个年轻生活的异常快照，否则这些孩子在同一时刻生活在同一时刻的经历截然不同。他们的成就，幸福和整体生活质量的水平会有何不同？这些结果与他们的早期经历之间的关系是什么？类似的问题推动了本书中提出的研究。在本介绍性章节中，我们提供了发展性认知神经科学的概述，以及它本身就是一个领域。我们回顾了其背景概念，例如了解大脑如何发展，孩子的学习方式以及自然 - 始终辩论的历史方法。这个历史是理解人类发展的令人兴奋和新颖的方法的基础。我们概述了关键的理论立场，并通过在一系列方法中获取的数据进行上下文化，其中包括过去几年中引入的技术进步使得许多方法成为可能。我们在本书中的重点将取决于发展认知神经科学，发展，认知和神经科学的三个部分，其理论观点，方法论方法和发现促成了这一全新领域的出现。
Taichi-MSS方案：通过Tai Chi运动增强MCI患者的认知和脑功能，并结合多感官刺激
结果：端口在整个队列中没有显着提高生存率，在SEER队列中，中位总生存期为38个月（p = 0.56），中国人群中的39个月（p = 0.75）。然而，在免疫疗法亚组中，中国队列表明，免疫疗法与港口的生存率显着改善（p = 0.044）。多数COX回归分析表明，患者50-59岁的患者（HR = 5.93，95％CI：1.67-21.06）和95％（95％），95％（HR CI：3.04-39.56）与年龄<50岁的患者相比，生存风险增加。此外，YPT3-4阶段患者的风险比YPT1-2阶段的患者更高（HR = 2.12，95％CI：1.14-3.93，P = 0.017）。在CT3-4分期中，观察到类似的趋势，R1/R2和无免疫疗法。淋巴结转移也显示出与生存风险的进行性关系，患者分类为YPN1（HR = 1.90），