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对行为有效性的定性评估...
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。
应用动物行为科学
越来越多的早期生活条件被越来越多地认为是生命后期动物福利必不可少的。与当前在黑暗中的常规孵化相比，孵化过程中光的使用可能会提高家禽中晚期的应对能力和福利。先前的研究表明，点燃的孵育导致较明显的每日行为节奏，更早的褪黑激素节奏发作以及孵化后对各种应激源的应力反应较低。大多数现有的研究是对肉鸡进行的，几乎没有关于孵化的孵化信息可用于生产母鸡。在当前的研究中，在整个孵化过程中，在完全黑暗或绿色12升绿色的12升循环中孵育dekalb白色和伊莎棕色卵，在饲养阶段，在387只鸡上进行了五种对人类测试的恐惧。我们期望黑鸡比光孵化的鸡表现出更强的恐惧反应。这仅是测试期间进行的15种行为测量之一的情况（p <0.05）。此外，已知白色层杂种比棕色杂种更具飞行和更恐惧。在这项研究中，白鸡确实表现出比棕色鸡比棕色鸡的恐惧反应更强（P≤0.002）。此外，由于孵化过程中的光对白鸡产生的影响要比对棕色鸡具有更强的作用，因为光线通过白色蛋壳的传播强。然而，杂交和孵育之间的相互作用从未显着（p≥0.18）。最后，与我们的期望相反，孵育处理没有影响或杂种对血浆皮质corti corti corterone对手动约束测试的反应（P≥0.36）。由于该测试中对行为产生了混合影响，因此认为行为反映了应对风格，而不是恐惧水平是合理的。得出结论，这项研究中使用的光制似乎并不像预期的那样有望改善产生母鸡福利。最后，棕色混合动力车通常不如白色混合动力车恐惧，尽管有一些例外，这取决于压力源，因此在研究和铺设母鸡管理时应考虑到这一点。
推动行为还是提升能力？
深度学习 (DL) 是机器学习 (ML) 的一个子领域，专注于开发深度神经网络 (DNN) 模型 (Shahroudnejad，2021)。DNN 是能够在各种任务上实现高性能的复杂模型。许多深度神经网络模型都是不可解释的黑匣子，这通常导致用户对它们的信任度降低 (Miller，2019)。这种可解释性和信任度的缺乏可能会产生负面影响——人们可能会使用会犯错误的人工智能，或者不使用可以提高获得期望结果的机会的人工智能。为了提高黑盒模型的可解释性和可信度，可解释人工智能 (XAI) 研究专注于开发方法来以人类可以理解的方式解释这些模型的行为 (Molnar，2020)。
管理组织行为 - IARE
根据 KOONTZ 的说法，“规划就是提前决定——做什么、何时做和如何做。它弥补了我们现在所处的位置和我们想要到达的位置之间的差距”。计划是未来的行动方针。这是解决问题和决策的练习。规划是确定实现预期目标的行动方针。因此，规划是对实现预定目标的方式和手段的系统思考。规划对于确保正确利用人力和非人力资源是必要的。它无处不在，是一种智力活动，也有助于避免混乱、不确定性、风险、浪费等。
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。
PSYC304B B001：大脑与行为
2024 年秋季课程概述：您的大脑极其复杂，负责您所谓的“自我”——您的所有偏好、感知、记忆、梦想、抱负、欲望、目标、情感和独特推论都存储在仅占您身体 2-3% 的“布丁堆”中。人类充分利用了这个器官，无论是创作艺术作品、终生友谊、空间站，还是只是欣赏太平洋日落之美。本课程旨在将您所获得的心理背景（本质上是对行为的研究）与负责该行为的神经生物学基础联系起来。要了解我们自己以及我们思维组织的根源，我们必须从神经系统的最基本单位开始：神经元。事实上，我们将看到离子浓度的微小变化如何从根本上改变我们的行为。从这些神经系统功能的基本构建块开始，我们将扩展到系统级对基本感觉和运动系统的理解，这将揭示进化对我们大脑层次和功能的影响。 讲师：Jay Hosking 博士，心理学系 jayhosking@psych.ubc.ca 请记住，我的电子邮件量非常大。联系我时，请使用您的 UBC 电子邮件，并注明您正在参加哪门课程，例如 PSYC304。 助教：Jen Burrell，jenbur@psych.ubc.ca Peiran Zhou，peiran.zhou@psych.ubc.ca 网站：Canvas：https://canvas.ubc.ca 所有讲座幻灯片、公告、成绩等的链接都将发布在这里。如果您在使用网站时遇到任何问题，请告诉我！讲座：校园内，每周二和周四上午 9:30-10:50，Swing 122 办公时间：虚拟举行，通过 https://jayhosking.youcanbook.me 预订 TA 办公时间：请通过电子邮件联系您出色的 TA，了解其空闲时间！教科书：Breedlove 和 Watson 的《行为神经科学》，第十版。第二学期必修；第一学期推荐。
Mg-TiO2 磨损行为的优化...
本研究通过在正常大气条件下使用销盘磨损试验机进行磨损试验，分析了 Mg-TiO 2 纳米复合材料的干滑动磨损行为。试验期间考虑的工艺参数是 TiO 2 纳米颗粒的重量分数、法向载荷和滑动速度。试验期间，滑动距离和磨损轨道直径分别保持恒定在 1500 m 和 90 mm。性能指标是累积磨损和摩擦系数。本研究采用基于田口的灰色关联分析来优化纳米复合材料的磨损行为。本研究中考虑的实验设计是 L9 正交阵列，每个工艺参数分为三个级别。计算每个实验的灰色关联度 (GRG)，发现工艺参数组合 A3B2C1 获得的最大 GRG 为 0.825，分别对应于 5wt% TiO 2、1 kg 法向载荷和 1.5 m/s 滑动速度。将初始估算的 GRG 与最佳工艺参数的预测值和实验值进行比较，发现 GRG 分别提高了 2.2% 和 0.77%。进行方差分析 (ANOVA) 以估计对纳米复合材料的磨损行为有显著影响的工艺参数，随后得出结论，除其他因素外，工艺参数法向载荷是最重要的因素。
