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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。
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
锻炼可以改善认知，记忆和执行功能的有效性：系统的伞审查和元 - 米塔 - 分析
摘要目的是评估随机对照试验（RCT）对运动对所有人群和年龄段一般认知，记忆和执行功能的影响的系统评价。方法对RCT进行系统评价和元分析，评估运动对一般认知，记忆和执行功能的影响符合条件。进行了数据提取和偏差评分的风险。评估系统审查的测量工具（Amstar-2）用于评估偏见的风险。使用随机效应模型合并效应大小，并报告为标准化平均差异（SMD）。亚组分析，以实现参与者和干预特征。主要结果衡量一般认知，记忆和执行功能。数据来源Cinahl，Cochrane图书馆，Embase，Medline，通过Ovid，Emcare，Proquest Central，Proquest Nursing和Allied Health Source，Psycinfo，Scopus，Scopus，Sport Fissus和Web of Science。结果包括133次系统评价（2,724 RCT和258 279名参与者）。练习显着改善了一般认知（SMD = 0.42），内存（SMD = 0.26）和执行功能（SMD = 0.24）。与成年人和老年人相比，儿童和青少年的记忆和执行功能改善的运动更大。与其他人群相比，患有注意力/多动症的人的执行功能表现出更大的改善。效果通常更大。发现在排除评分为低质量低下的评论后，在统计学上仍然很重要。较短的干预措施（1-3个月）和Exergames（需要身体运动的视频游戏）对一般认知和记忆的影响最大。结论这些发现提供了有力的证据表明，锻炼，甚至光强度，使所有人群中的一般认知，记忆和执行功能都受益，从而加强了锻炼，作为优化认知健康的必不可少的，包括包容性的建议。试用注册号Prospero ID：CRD42023468991。
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
认知健身指南
在哈佛医学院的这份特别报告中，医生概述了一个六步计划，可以带来持久的大脑健康改善。这些“超级6”策略包括对饮食进行简单的改变，寻找挑战思想的方法以及促进定期运动，睡眠和社交活动。通过遵循以下步骤，您可以提高智力能力，增强记忆回忆并保护自己免受与年龄有关的认知能力下降。该报告强调了认知储备的重要性，这是大脑适应和寻找新思维方式以应对挑战的能力。可以通过从事诸如难题，游戏，音乐和旅行等精神刺激的活动来建立此储备。专家还提供了管理压力，选择“舒适食品”并保持社交活动的指导。通过交互式工具和测验，读者可以测试他们的知识并跟踪其进度。该报告充满了有趣的事实和令人着迷的例子，说明大脑如何影响身体。例如，温斯顿·丘吉尔（Winston Churchill）的心理活动和健康的生活方式可能促成了他的寿命。通过在此特别报告中遵循建议，您可以采取步骤来保持敏锐的思想并过上充实，有意义的生活。该指南涵盖了认知适应性的各个方面，包括思考，学习，认可，沟通和合理的决策。强调，认知适应性对于过上自给自足的生活至关重要，并提供了有关如何实现它的实用技巧。- 步骤6：通过放松技术减轻压力。健身揭示了避开可能损害大脑健康的风险的道路。您将学习如何建立“认知储备”以应对不断变化的大脑。更重要的是，您将能够发展并确保持续的精神健身。这是您以前从未实现持久大脑健康的机会。哈佛医学院的医生已经确定了六个步骤，可以共同提高认知能力。这些步骤包括整合方法，例如最佳营养，运动，减轻压力，社交互动，睡眠和刺激活动。通过将简单的更改纳入您的日常工作中，您可以增加多年的心理耐力和活力。该计划是哈佛医学院神经病学教授的哈佛健康出版社编辑与医学博士Alvaro Pascual-Leone之间合作的结果。大脑功能（例如思考，学习，理解和记忆）来自大脑本身。没有其复杂的网络由数十亿个神经连接组成，您将无法执行简单的任务，例如阅读书籍或进行对话。要完成所有这些任务，大脑必须保持适应能力。被称为神经元的脑细胞是高度专业化的，但形成了连续变化的柔性网络。尽管您的大脑无法像其他器官那样替代细胞，但它会不断重塑其连接。这个正在进行的过程称为脑可塑性或神经可塑性。科学家现在知道，虽然大脑在一生中保持塑料，但其机制会随着时间而变化。通过低技术活动和社交联系改善精神刺激可以增强认知能力。关键是要定期挑战大脑，管理压力并建立“认知储备”。哈佛医学院的医生建议六个步骤改善认知适应性： - 步骤1：优化营养 - 步骤2：进行定期锻炼 - 步骤3：练习社交互动 - 步骤4：获得足够的睡眠 - 步骤5：进行刺激性活动，例如大脑训练游戏或精神刺激运动。认知健康涵盖了超出记忆以外的一系列认知功能，包括思考，学习，识别和健全的决策。这是奖励和独立生活的基础。通过将简单的变化纳入日常工作中，个人可以增强其心理耐力和活力。日常研磨是由许多挑战我们大脑的任务组成的。要使我们完成这些任务，我们的大脑需要高度适应。我们的脑细胞被称为神经元，是特殊的，但也非常灵活且不断变化的网络。尽管我们的大脑不像其他器官那样代替旧细胞，但它总是在它们之间的连接重塑。实际上，每秒建立数千个新连接 - 未使用的连接也被清除了！这个正在进行的过程称为脑可塑性或神经可塑性。科学家现在知道，虽然大脑在一生中保持灵活性，但其有效性随着年龄的增长而变化。要使我们的大脑保持最佳状态，我们需要从事诸如推动我们的运动和精神挑战之类的活动。因此，在65岁时拥有健康的大脑并不意味着您将拥有25岁的人的处理技巧；这意味着您的大脑对当前年龄处于最佳状态。认知健康应该是每个人的头号健康目标。我们的认知功能随着时间的流逝而令人着迷。某些医疗状况会影响大脑，包括心脏病，中风，糖尿病，肥胖，痴呆，脑损伤等。要维持大脑对我们年龄的最佳塑性能力，我们需要专注于六个关键领域：吃植物性的饮食，定期运动，足够的睡眠，管理压力，培养社交联系以及不断挑战我们的大脑。
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
使用认知在日常软件开发任务中通过生理活动捕获开发人员的认知负荷
摘要 - 集成的开发环境（IDE）在各种任务中为开发人员提供支持。在执行不同的编程任务时毫不客气地捕获开发人员的认知负载，可以帮助优化开发人员的工作经验，提高其生产率并积极影响代码质量。在本文中，我们提出了一项研究，其中基于Intellij的IDE插件Cognitide用于在处理各种软件开发任务时收集，映射和可视化软件开发人员的生理活动数据。在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。 在任务之间，评估了参与者的感知工作量。 可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。 此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。 这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。在任务之间，评估了参与者的感知工作量。可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。