XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCognitive
人工智能的认知元元 - Synk ai
Synk AI引入了一个针对人工智能互动和进化的开创性平台，这是为AI代理设计的荟萃分析。通过提供程序生成，空间和社会环境，Synk AI推进了AI行为研究和发展。此白皮书概述了平台的技术架构，实施方法和不同的应用，为AI互动和增长提供了新的范式。
认知科学导论 2023 - 课程大纲
描述 认知科学的目标（也是本课程的目标）是了解思维的工作原理。试图了解我们自己的思维可能是整个科学领域中最雄心勃勃、最令人兴奋（也是最困难）的项目，这个项目需要从实验心理学、计算机科学和人工智能、语言学、视觉科学、哲学、人类学、行为经济学和几种神经科学（等等）等领域汲取的工具。本课程将向您介绍这些领域与思维研究相关的主要工具和理论。我们将在探索心理过程的本质（如感知、推理、记忆、注意力、想象、语言、智力、决策和意识）时运用这些观点。总之，本课程将向您介绍认知科学、它所依据的假设以及迄今为止获得的许多最重要和最令人着迷的结果。
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。
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
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]。
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。
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
建立支持在线英语的认知策略
摘要 随着当前在线学习环境的实施，转向在线教学已成为各国提高教学可持续性的最明显方式。研究表明，英语科目的在线学习和教学影响认知策略环境。本研究旨在确定和探索在线学习环境中实施的认知策略，以支持英语学习者的批判性思维。本研究是一项利用调查方法在线完成的定量描述性研究。样本选择方法是简单随机抽样。本研究通过互联网向 115 名受访者分发问卷来收集原始数据。数据是通过完成调查中提供给所有受访者的问题来收集的。此外，对数据进行了评估，以便对其进行表征和描述。英语讲师调查的数据分析结果表明，在线教学中使用的认知策略是繁荣和挥霍的。实施在线英语学习者的批判性思维所需的认知策略包括程序性、元认知、概念性和战略性。本研究表明，在线学习的认知策略实施在远程教学中通常是有利的。调查显示，只有 73% 的英语讲师认为认知策略在线平台与传统会议一样有利于支持批判性思维。问卷调查获得了积极的回应。此外，该声明与他们的在线教学经验和背景相关，这表明他们对在线学习机制中运作良好的认知策略持良好态度。研究表明，必须发展在线教学法和英语讲师，为未来潜在的真实在线策略铺平道路。这项研究可能说明了在线教育的困难和潜在的改进领域。关键词：认知策略、在线英语学习者、批判性思维、
发展认知神经科学基础
这是一本精彩的入门书，介绍了大脑生物学研究和人类发展行为研究之间的科学接口。作者追溯了该领域的发展心理学和神经科学的根源，并强调了一些最有说服力的研究成果，然后预测了该领域未来的发展方向。他们首先简要介绍了大脑以及遗传学和表观遗传学，然后总结了大脑的发育和可塑性。后面的章节详细介绍了各种人类能力的神经发育基础，包括感知、语言理解、社会情感发展、记忆系统、读写和算术以及自我调节。这本教科书适用于发展认知或神经科学的高级本科和研究生课程，涵盖了从产前到婴儿期、童年和青春期。它具有丰富的教学内容，包括对主要研究人员的采访、学习目标、复习问题、进一步阅读建议和大量彩色图表。讲师的教学由讲座幻灯片和试题库支持。
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。