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为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。
心理评论 - 注意力与工作记忆实验室
当今大多数心理学家对“智力”一词的理解本质上是一个差异性概念。最广为接受的智力结构描述是赫布-卡特尔-霍恩-卡罗尔（HCHC）模型（Brown，2016；Carroll，1993；McGrew，2009；见图 1），该模型将智力归因于一个层次结构。在最低层次上，特定技能和狭义的认知能力可能会对不同的认知任务产生影响。在第二层次上，更具普遍性的广义能力因素有助于解释为什么某些任务彼此之间的关联比与其他任务的关联更紧密。这些广义的能力是相关的，这种常见的、任务一般性的变异性在该模型层次结构的顶端表示为一般智力，通常表示为 g 或 g 因子。 g 因子解释了为什么所有认知任务都倾向于相互关联，这种模式被称为正流形（Carroll，1993；McGrew，2009）。尽管人们对智力结构有着广泛的共识，但对于导致智力个体差异的因果因素，人们的看法却不太一致。智力差异的一个主要解释是人们完成基本认知操作的速度不同，这被称为信息处理速度或处理速度。另一个可能的解释是执行注意力或避免分心、集中注意力和保持注意力的能力不同，有时也称为“认知控制”或“执行功能”。
策略备忘录：租赁软件算法
RealPage还吸引了许多参议员和国会议员的审查。在2022年11月，ProPublica报告后不久，Sens。Amy Klobuchar（D-MN），Dick Durbin（D-IL）和Cory Booker（D-NJ）写信给司法部，担心RealPage使“ Cartel可以人为地膨胀多户住宅建筑中的租金”。 16参议员Sherrod Brown（D-OH）呼吁联邦贸易委员会审查RealPage和Rental定价算法是否违反了法律。17 2023年11月，众议员丹尼尔·高盛（D-NY）敦促纽约总检察长莱蒂蒂亚·詹姆斯（Letitia James）调查该公司。18
记忆增强量子通信的实验演示
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
备忘录编号eyt4/Ps Seey lEhergy
制定区域电网安全、可靠和经济运行的政策；通过区域电力委员会对五个区域电网进行综合运行、控制和协调；监督中央部门项目的份额交付；区域内和区域间电力交换；紧急电力援助；每日和每月的能源核算；负荷发电平衡和电网扰动研究；电网规范；大规模发电和输电的关税原则；农村电气化监测；配电网优化；与加速电力发展和改革计划（APDRP）有关的工作，包括 100% 计量、能源核算、效益评估、质量控制；与电力部门电信有关的事项；电信数据采集和软件支持火力发电站的运行监控和性能审查，更新维护程序；发电数据收集；性能分析；维护监控等。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
强迫症及其对记忆的影响
随着精神疾病的发病率逐年上升，越来越多的研究开始探讨其影响，例如强迫症对记忆的影响。强迫症最早在 20 世纪 80 年代的《精神疾病诊断和统计手册》中被描述。1 它分为 5 个主要类别：检查、污染、对称/排序、侵入性思维和囤积，可以使用 Y-BOCS 进行测量。强迫症是由遗传、神经生物学、行为和环境因素引起的。神经影像学研究显示眶额皮质和基底神经节过度活跃。科学家发现了强迫症对情景记忆和程序记忆的影响。2004 年，Robert M Roth 对 46 名参与者进行了一项 Pursuit Rotor Task。结果显示，强迫症组的程序记忆增强，这可能是由于大脑某些部位过度活跃所致。此外，2011 年，Mika Konishi 对 45 名参与者使用了“定向遗忘范式”方法。结果显示，强迫症患者的大脑检索抑制减少，选择性编码困难，导致记忆回忆能力下降。
CERT_方法论_备忘录...
简介 本备忘录总结了气候领导委员会的排放、收入和技术（“CERT”）模型的方法。CERT 及其运作旨在分析 Baker-Shultz 碳红利计划所阐明的联邦全经济碳价的影响。1 CERT 可进一步用于评估改变现有和新兴技术对能源市场的相对价格的其他干预措施。CERT 依赖于预测能源使用和技术组合、温室气体（“GHG”）排放和联邦收入的建模技术。它是 Thunder Said Energy（“TSE”）提供的分析工具的演变。2 TSE 是一家专门为政策研究人员和市场参与者提供数据、见解和建模的咨询公司。委员会更新并扩展了这些工具，以提高它们与共识市场展望的可比性，例如美国能源信息署 (“EIA”) 发布的年度能源展望 (“AEO”) 3。4 CERT 还探讨了住宅和商业供暖需求的电气化、其对负荷的影响以及可再生能源容量、能源存储和批发电力市场上的热调度之间的相互作用。本方法备忘录概述了来自 TSE 和其他市场展望的假设、数据和建模技术。之后，它讨论了气候领导委员会 (“CLC”) 为对 CERT 中的电力市场和技术部署进行更具体的分析而做出的定制改进。CERT 概述 CERT 的基础是一系列相互关联的技术部署模型，这些模型描述了当代美国能源市场以及能源供应和能源需求将如何随着经济和人口变化以及现有技术和新兴技术（例如小型模块化反应堆或“SMR”，5 等）的部署而演变。CERT 假设整个美国经济（例如住宅用电、工业部门、航空部门等）对“能源服务”的需求以及以化石燃料或电力形式供应能源的选项。CERT 研究这些供需互动如何响应碳定价。许多核心假设、数据和技术均改编自 TSE 对美国能源市场及其对碳定价的潜在反应的分析。6 CERT 的能源需求增长基于高水平宏观经济表现，以美国国内生产总值（“GDP”）增长、美国人口增长和国际能源署（“IEA”）定义的一次能源强度来衡量。7 CERT 通过直接化石燃料燃烧（例如，使用天然气的家庭供暖、使用内燃机或“ICE”的汽车等）的混合能源供应来满足能源需求。或通过输送电力。电力可以通过多种技术产生，例如燃烧煤炭、天然气或馏分燃料油（“DFO”）的热电厂群。零碳工厂包括水力发电站、传统核电站或 SMR、风能和太阳能。大规模电池存储的潜力也是 CERT 结构的一部分。根据能源供应概况，CERT 预测二氧化碳（“CO 2”）、甲烷和其他温室气体排放。CERT 包括“负排放”概念，如自然汇（例如，
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。