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人类感知，行为和决策的量子力学：用于建模错觉和意见形成
摘要：从表面上看，行为科学和物理学似乎是两个不同的研究领域。然而，对他们解决的问题进行了更仔细的研究表明，它们彼此唯一相关。以量子思维，认知和决策理论为例，这种独特的关系是本章的主题。调查当前的学术期刊论文和学术专着，我们提出了量子力学在人类感知，行为和决策现代研究中的作用的另一种愿景。为此，我们主要旨在回答“如何”问题，故意避免复杂的数学概念，但要开发一种技术简单的计算代码，读者可以修改以设计自己的量子启发的模型。我们还介绍了计算代码的应用并概述几个合理的方案的几个实践示例，其中量子模型基于提议的DO-Yourandself Model套件可以帮助了解个人和社会群体的行为之间的差异。
人工智能中的符号行为
人类使用符号的能力尚未在机器中复制。弥合差距需要考虑如何建立符号含义：如果符号用户同意符号含义，那么符号使用就包括导航含义协议的行为。我们利用这一见解来表达分级符号行为，包括构建新符号、改变先前符号以及反省含义和推理过程。然后，我们根据每个标准评估当代人工智能方法。最终，我们认为，当基于学习的代理沉浸在需要围绕观点和意义进行协调的人类社会文化互动中时，机器中流畅的符号使用就会出现。通过大规模收集这些场景，并包括交互式人类反馈，研究人员可以使用当代塑造行为算法来优化符号流畅性。
成瘾行为报告
（过度的）酒精和其他成瘾性物质通常被概念化为自我控制低的问题（即人们无法抑制不必要的冲动）。根据这种观点，人们喝酒是因为他们无法抗拒。在本研究中，我们从不同的角度解决了这一点，并测试了饮酒是否可能也是享乐能力低的问题（即人们通常由于思想造成的，人们无法体验愉悦和放松）。根据这种观点，人们喝酒是因为它可以帮助他们享受或应对负面的想法或情感。在两项有害饮酒风险低的个体中（例如，审计<7），我们一直发现，性状享乐的能力与酒精溶液无关，但与应对动机有负相关（饮酒以应对负面的思想和感受；研究1：n = 348;研究2：研究2：n = 302，预先策划）。研究2中的探索性分析（在COVID-19大流行期间进行）还表明，享乐性享乐的人低（但不是很高）的人会响应压力而喝更多的酒精。我们的发现与人们的饮酒动机和行为不仅是自我控制不良的问题，而且还具有低特质享乐能力的问题一致。他们符合预防和治疗研究方面的新方向，该研究探讨了帮助人们寻求和品尝与非药物相关的增强剂的享乐主义体验（例如，从事休闲活动）。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
婴儿行为与发展 牢记最终目标
婴儿必须学会在关节处刻画事件，以便最好地理解谁在对谁做什么，或者一个物体或代理是否已经达到了预期目标。最近的行为研究表明，婴儿并不把世界看作一部毫无意义的电影，而是看作一系列子事件，其中包括代理以不同的方式沿着从源到目标的路径移动。这项研究使用行为和电生理方法来调查婴儿（10-14 个月）对相对陌生的人类动作中的中断的注意力，这些动作不依赖目标物体来发出完成信号（例如奥运会花样滑冰）。记录了婴儿对起点、终点和动作内位置的停顿的视觉（研究 1，N = 48）和神经生理（研究 2，N = 21）反应。两种测量都揭示了相对于动作其他地方的停顿（即起点；动作内）对终点停顿的不同反应。眼动追踪数据表明，与在起点或动作内有停顿的事件相比，婴儿对在终点有停顿的事件的视觉注意力更高。反映早延迟窗口（< 200 毫秒）中的感知过程和长延迟窗口（700 − 1000 毫秒）中的记忆更新过程的 ERP 活动对花样滑冰动作结束时的中断表现出与其他位置不同的激活差异。相比之下，中延迟窗口（250 − 750 毫秒）显示出在不同条件下额叶区域的激活增强，这表明可能已招募电生理资源来编码不熟悉的动态人类动作中的中断。综合起来，结果暗示对终点的广泛敏感性是一种支持婴儿将连续和复杂的事件流雕刻成有意义的单元的倾向的机制。这些发现对语言发展具有潜在的影响，因为这些单元被映射到萌芽中的语言表征上。我们讨论了动作感知的经验和方法论贡献，并讨论了将行为技术与基于大脑的测量方法结合应用来研究婴儿发育的潜在优点和缺点。
人工智能（AI）对互联网消费者购买行为的影响
1. 介绍：在“过去”，我们去商店，看看要买的东西，可能与商务助理交谈，然后做出决定。这意味着，思考这种购买模式的科学原理总是很容易的。然而，现在，我们做这些事情，我们浏览产品网站，访问比较网站，我们可能会参加讨论，我们会在 Facebook 上询问我们的朋友，我们可能会与一系列竞争对手比较产品。我们还可以听一些相关的在线视频，我们甚至可以参加有关我们想买的东西的在线课程。对于任何零售商来说，这都是一个主要问题。消费者尝试的大部分探索活动现在都是在商店之外进行的。这意味着销售代表可以用来确保购买的典型知识类型不再可用。此外，即使消费者在网上做所有事情，他们也可能受到现实中看到的不同产品或他们访问实体店的影响。预计到 2026 年，印度电子商务市场规模将从 2017 年的 385 亿美元增长至 2000 亿美元。互联网和智能手机普及率的提高推动了该行业的快速增长。如今，人们可以在任何地方、任何时间购物，无论是在工作场所还是家中，尤其是在一天中的任何时候休闲时。印度的在线市场空间正在蓬勃发展，提供从旅游、电影、酒店预订和书籍到
马里兰州地方行为健康当局名录.docx
安妮阿伦德尔县地方行为健康管理局 安妮阿伦德尔县心理健康机构 PO Box 6675 1 Truman Parkway, #101 Annapolis, MD 21401 电话：410-222-7858 / 传真：410-222-7881 电子邮件：Mhmick00@aacounty.org 或 aac-lbha-connect@aacounty.org 主任：Adrienne Mickler 安妮阿伦德尔县卫生局行为健康部门 3 Harry S. Truman Parkway HD24 Annapolis, MD 21401 电话：410-222-7164 / 传真：410-222-7348 电子邮件：hdonei00@aacounty.org 或 aac-lbha-connect@aacounty.org 主任：Sandra O'Neill
铜山小学2023-2024行为计划
了解有关自杀和心理健康的问题是预防自杀，帮助他人陷入自杀并改变自杀的对话的重要方法。在我们学校中，适当的课程用于教学学生如何识别自杀的危险因素和警告迹象，以及如果他们或认识的某人或他们认识的人可能会想到自我伤害。向行政部门报告了自杀念头的报告，以向学生和家人提供支持和沟通。遵循学生支持推荐和文档过程。
greco- ...
在两种类型的石墨，天然（NG）和热解（PG）之间，显示了晶体结构弹性的差异以及介质孔隙率的影响如何影响介导过程的可逆性。[3,5]然而，某些方面（例如该系统的有限能力）仍然不清楚。从理论上讲，每个石墨烯层都可以容纳一层插入物种，到达第1阶段，但是对第3阶段的经验限制。在本文中，我们研究了通过X射线吸收结构（XAFS）光谱在Cl和Al吸收k -Edges的X射线吸收结构（XAFS）光谱中，ALCL 4阴离子在PG层中的行为。这种对两个元素选择性的双色技术从互化物种的角度从互插过程中提供了新的见解，从而阐明了到目前为止仍然值得怀疑的某些方面。文章的结构如下。第一部分显示了不同插入阶段的Al和Cl K -Edges的阴离子的电子结构。第二部分重点是量化不同跨阶段的阴离子的吸收，而第三部分则旨在突出由于应变和阴离子在阴离子上的压缩而引起的结构变化。
生成代理社会可以模拟人类行为并为公共卫生政策提供信息？疫苗犹豫的案例研究
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会，从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖？在这项工作中，我们研究了使用疫苗犹豫，将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性，但作为案例研究，被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性（Macdonald，2015年）。为此，我们引入了V ac S IM 1框架，其中100种由大型语言模型（LLMS）提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果：1）根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商； 2）通过社交网络连接代理商，并建模疫苗态度，这是社会动态和与疾病相关的信息的函数； 3）设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致，我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估，以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明，诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面，但也突出了现实世界的一致性挑战，例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导；相反，它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。