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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。
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。
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。
基于不同群体的认知功能的大脑连通性与新学习技能之间的关系
方法是根据他们的意愿和可用性选择了14岁及以上的五十个人自愿参加了这项研究。一项李克特级调查评估了学习新技能对认知功能和行为的感知影响，并进行了预研究的调查，以收集人口统计数据和当前的认知能力。主要调查包括有关参与，解决问题，记忆，重点，创造力，信心和持续学习的问题，并以2、4和7周的特定时间间隔进行管理。为了确保数据的准确性和可靠性，调查的设计经过了系统的验证和预测试过程。获得了知情同意书，并通过Google表格匿名进行了调查，并牢固地存储了响应。调查响应被安全存储以确保机密性，数据分析的重点是描述性统计和相关性，以探索学习新技能和认知功能的变化（包括大脑连接性）之间的关系。调查开发的初始阶段涉及与研究假设相关的关键结构：学习新技能对认知能力的记忆功能的影响以及诸如记忆力，问题，关注和问题的影响。基于现有文献和先前关于技能获取和认知发展的研究，制定了一组8个核心问题。这些问题分为主题类别，这些类别解决了认知能力，学习参与和技能的自我评估。此同行审查过程允许对问题的清晰度，相关性和全面性进行反馈。例如，调查要求参与者对他们当前的认知能力的信心，从事挑战认知技能的活动的频率以及在参与新技能后的注意力和解决问题能力方面的提高。为了确保调查的内容有效性，认知心理学和教育评估方面的主题专家对初始问题进行了审查。基于此反馈，进行了少量修订以改善问题措辞，并确保项目与研究的目标直接相关。在调查进行全面执行之前，进行了一个较小的10个人组进行预测试，人口特征与
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。
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
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、
认知增强蓝图（BDNF 指南）
● 提高 BDNF 水平的最佳持续时间：长时间（约 40 分钟）中强度至高强度运动（至少达到最大心率的 65%）对年轻健康男性的 BDNF 水平影响最大，比运动前高出近三分之一。然而，在大多数研究中，30 分钟的运动相对常见，似乎足以引起持续（24 小时）的记忆力改善。● 短期飙升，长期影响：运动后 BDNF 水平的上升是短暂的，通常在运动后不到一小时。然而，长期影响是相当大的，动物研究表明，运动会增加大脑中的神经发生。 ● 高强度骑行比长时间骑行更能增加 BDNF：六分钟高强度骑行间隔（6 个 40 秒间隔，100% VO2 峰值）使循环 BDNF 的每个指标比长时间低强度骑行（90 分钟，25% VO2 峰值）增加四到五倍。血浆衍生 BDNF 增加四到五倍与血浆乳酸增加六倍相关。● 增强老年人的血浆 BDNF 和脑容量：参加为期六个月的舞蹈课程后，老年人的脑容量在对记忆至关重要的区域增加，血浆 BDNF 水平显着上升。
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。