XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPersonality
dms-787-final.pdf
Schizophrenia Schizoaffective Disorder Somatoform Disorder Bipolar Disorder: Bipolar Type I or Bipolar Type II Major Depression Panic or other Severe Anxiety Disorder Severe Personality Disorder Other Psychotic Disorder Other Major Mental Condition with Severe Impairments or Risk of Chronic Disability: Specify Name of Condition in DMS-III-R: __________________________________________ This is a category of major, moderate, or mild诊断。请参阅DMS-787指令，以列出特定诊断的列表，这些诊断被认为是用于PASRR的主要精神状况。2。损害水平：在过去的3-6个月中，问题1中确定的主要精神状况是否导致了个人主要生活活动的以下功能限制之一？
研究生手册 - 健康与人类科学学院
HONORS & AWARDS Honorable Mention, SIOP Owens Scholarly Achievement Award (Best Paper) for 2020 Carter et al., Understanding job satisfaction in the causal attitude network (CAN) model European Association for Work and Organizational Psychology (EAWOP) Best 2019 Practitioner Poster Finalist for Harris et al., Applicant Reactions to Ideal Point Measures of Personality Herbert Zimmer Award for Research Scholarship 2018 University of Georgia, I-O心理学系Donald L.授予杰出硕士论文奖学金2018年佐治亚大学，I-O心理学系DAN MACK研究奖与个体差异和选择有关的研究2017年佐治亚大学I-O心理学系
学习在高度互动的自主驾驶场景中模拟各种驾驶行为，并通过多机构强化学习
通过多机构增强学习训练的自动驾驶汽车（MARL）在许多驾驶场景中都表现出了令人印象深刻的结果。，当面对各种驾驶风格和个性时，尤其是在高度相互挑战的情况下，这些训练有素的政策的表现会受到影响。这是因为常规MARL算法通常在所有代理商之间完全合作的行为下运行，并专注于在培训期间最大化团队奖励。为了解决此问题，我们介绍了人格建模网络（PENN），其中包括合作价值功能和个性参数，以模拟高度交互式场景中的各种交互。PENN还可以通过各种行为来培训背景交通流量，从而改善了自我车辆的性能和概括。我们的广泛的实验研究，该研究将不同的人格参数纳入高度交互式驾驶场景，证明了人格参数
运动训练——定义、目的、功能和特征
本质上很复杂，取决于速度、力量、灵活性、耐力和协调能力等某些因素。如果我们将体格考虑在内，体格也是遗传的，不能通过训练来训练，但其他因素在一定程度上是可以训练的。要实现这些目标，应考虑体育训练的以下任务：I-体育个性的发展：运动员的个性表现为习惯、行为和对竞技体育/赛事训练要求的态度。很明显，个性在完成相关任务的过程中受到影响。因此，运动员的个性可以通过定期参加体育活动期间的系统和逻辑指导来发展。为了确保提高和实现高水平的表现，有必要发展运动员的身体、心理和社交方面。运动员需要发展特定的个性特征。特定的个性特征更适合在特定运动中获得高水平的运动表现。 II- 表现效率：运动训练中表现效率的发展速度在很大程度上取决于训练和比赛的数量。它对表现效率和表现能力的提高具有决定性的影响。表现效率还取决于运动训练中给予的训练负荷量。但训练组织方式的质量对于将高负荷转化为更高的表现能力也至关重要。III-体能训练：运动员的体能训练是指速度、力量、耐力、灵活性和协调能力。这些素质是任何运动表现的先决条件。这些素质的要求因运动而异，因为有些运动需要
2年模块指南心理学研究2024-2025。 ...
Credit weight PS250 Brain and Behaviour 1 Compulsory 5 PS251 Cognitive Psychology 1 Compulsory 5 PS252 Health Psychology 1 Optional 5 PS253 Lifespan Developmental Psychology 2 Compulsory 5 PS254 Personality and Intelligence 2 Compulsory 5 PS255 Comparative and Evolutionary Psychology 2 Optional 5 Total of credits for the subject year 20-30 Elective stream (if applicable) 1-2 Optional 10 Total Credits for Year 30 Note如果您选择不采用可选的模块PS252和PS255，那么您必须在心理学研究之外进行大学选修课，以确保您可以完成30个学分完成这一年。可在2024/2025可用的大学选修模块的详细信息可以在此处找到：https：//www.maynoothuniversity.ie/study-maynooth/maynooth/maynooth-maynooth-education/electives
脑科学 - DSpace
摘要：性格是个人行为和情绪模式的特征集，由生物和环境因素发展而来。性格特征的识别对于使人机交互 (HCI) 应用程序更加逼真、更有针对性和用户友好至关重要。使用神经科学数据识别性格的能力是性格的神经生物学基础。本文旨在结合头皮脑电图 (EEG) 和机器学习技术自动识别性格。由于静息状态脑电图尚未被证明能够有效预测性格，我们使用了情绪处理过程中引发的脑电图记录。本研究基于 AMIGOS 数据集中的数据，该数据集反映了 37 名健康参与者的反应。从清理后的脑电图信号中提取脑网络和图论参数，同时使用 k 均值算法将每个特征得分分为低级和高级。随后使用特征选择算法将特征集大小缩减为最佳的 10 个特征，以分别描述每个特征。最后采用支持向量机 (SVM) 对每个实例进行分类。我们的方法对外向性、宜人性、责任心、神经质和开放性的分类准确率分别为 83.8%、86.5%、83.8%、83.8% 和 73%。
飞行员的尽责性与皮肤电稳定性相关：社会压力下模拟飞行研究
摘要：对于飞行员来说，应对焦虑的能力在飞行过程中至关重要，因为他们可能会面临压力。根据大五人格量表，这种能力可以通过两种重要的人格特质进行调节：尽责性和神经质。前者与注意力有关，后者与对焦虑刺激的注意力偏差有关。鉴于目前用于检测用户状态的监测系统的发展，该系统可以并入驾驶舱，因此需要估计它们对个体间人格差异的稳健性。事实上，几种情绪识别方法都是基于可以通过特定人格特征进行调节的生理反应。对 20 名飞行员的人格特质进行了评估。之后，他们进行了两次连续的模拟飞行，分别在没有和有社会压力的情况下，同时测量皮肤电活动。在第二次飞行之前，也就是在压力诱发条件之前，对他们的主观焦虑进行了评估。结果表明，神经质得分越高，认知焦虑和躯体焦虑越呈正相关。此外，在社会压力下，尽责性得分越高，与皮肤电稳定性呈正相关，即皮肤电导反应次数越少。这些关于自我报告和生理反应的结果都支持将性格差异纳入飞行员的状态监测中。
文章 飞行员的尽责性与皮肤电稳定性相关：社会压力下模拟飞行的研究
摘要：对于飞行员来说，应对焦虑的能力在飞行过程中至关重要，因为他们可能会面临压力。根据大五人格量表，这种能力可以通过两种重要的人格特质进行调节：尽责性和神经质。前者与注意力有关，后者与对焦虑刺激的注意力偏差有关。鉴于目前用于检测用户状态的监测系统的发展，该系统可以并入驾驶舱，因此需要估计它们对个体间人格差异的鲁棒性。事实上，几种情绪识别方法都是基于生理反应，这些反应可以通过特定的人格特征进行调节。对 20 名飞行员的人格特质进行了评估。之后，他们进行了两次连续的模拟飞行，一次没有社会压力，一次有社会压力，同时测量皮肤电活动。在第二次飞行之前，也就是压力诱发条件之前，对他们的主观焦虑进行了评估。结果表明，神经质得分较高与认知和躯体焦虑呈正相关。此外，在社会压力下，尽责性得分越高与皮肤电稳定性（即皮肤电导反应次数越少）呈正相关。这些关于自我报告和生理反应的结果都支持将人格差异纳入飞行员的状态监测中。
探索心理学与人工智能的交汇点
引言 心理学是一门研究人类思想和行为的学科。多年来，人们开发了许多研究人类行为的技术，包括访谈、调查和实验。然而，这些技术有其局限性，而且往往耗时费力。随着人工智能 (AI) 的出现，心理学家现在可以使用强大的工具来帮助他们分析大量数据并预测人类行为。人工智能已在心理学中用于多种目的。其中一个研究领域是人格评估。人工智能算法可以在大量人格评估数据集（如大五人格特质）上进行训练，然后根据个人对一组问题的回答来预测其人格。另一个研究领域是心理健康诊断和治疗。人工智能算法可以在临床数据集（如患者病史和医疗记录）上进行训练，以预测诊断并提出建议
Facebook喜欢预测电力存储系统的购买概率？
在光伏系统的所有者中摘要这项研究调查了用户的Facebook喜欢的五巨头性格特征是否有助于他们是否采用电力存储。是基于以下发现：数字脚印，尤其是Facebook喜欢的人可以部分预测用户的个性比朋友和家人更好。该调查是在拥有光伏系统的159名Facebook用户中进行的。进行比较，使用了7286个个体中的425个光伏所有者的德国社会经济面板数据的对照样本。结果表明，对于外向性，令人愉快的性和神经质，可以充分预测平均得分。但是，只能检测到阳性相关性以进行外向。用户组的比较无法提供令人满意的结果。五个巨大的人格特征都不能用来区分两个用户群体。尽管结果不支持假设，但这项研究提供了对结合数据挖掘，人格心理学和消费者研究的可能性的见解。