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利用游戏来理解智力
机器学习研究人员经常关注人类水平的表现，尤其是在游戏中的表现（Mnih 等人，2015 年）。然而，在这些应用中，人类行为通常被简化为性能图上的一个简单点。认知科学，特别是学习和决策理论，可以掌握解开这个点背后秘密的钥匙，从而进一步了解人类认知和智能算法的设计原理（Lake、Ullman、Tenenbaum 和 Gershman，2017 年）。然而，认知实验通常侧重于相对简单的范式。我们相信，现在是认知科学领域研究人员齐聚一堂、讨论和推动使用游戏来研究和理解人类认知的范式的好时机（Opheusden 等人，2021 年；Opheusden 和 Ma，2019 年）。因此，我们的研讨会将由不同的演讲者组成，介绍他们目前对游戏的研究，包括文字游戏（Hartshorne、Tenenbaum 和 Pinker，2018 年）、物理游戏（Allen、Smith 和 Tenenbaum，2020 年）、社交游戏（Wu 等人，2020 年）和复杂的强化学习环境（Kosoy 等人，2020 年；S¸ims¸ek、Algorta 和 Kothiyal，2016 年），以及游戏在他们研究中的潜在未来应用。虽然传统的实验室实验一直是研究认知的主要数据来源，但互联网提供了收集大几倍的数据集的机会（Griffiths，2014 年）。全球有成千上万的玩家玩在线游戏，它们不仅为我们提供了大数据集，还可以让我们深入了解传统上难以在实验室中收集的人类行为 - 例如数百小时的特定任务交互（Stafford & Dewar，2014）。游戏的另一个有趣方面是它们能够更紧密地模拟现实世界。通过使用物理游戏引擎，研究人员可以做出精确、可量化的比较，
量化行为以了解大脑
动物质心、椭圆和身份。最粗略地说，动物行为可以通过估计其质心（即中点或重心）随时间的位置来量化。这些质心轨迹被量化为图像坐标序列，反映了动物在其环境中的运动，可用于测量空间导航或运动行为。质心将动物视为一个点，无法捕捉其方向，但可以通过找到环绕动物的椭圆的长轴和短轴来增强这种描述（图 1b）。这是一种方便的通用描述，因为大多数具有中枢神经系统的动物都有相似的身体结构，其中脊髓或腹神经索在细长身体的中心形成一条线。估算质心和椭圆的经典方法主要依赖于背景减法，该算法识别属于动物（即前景）的图像像素，通过找到它们坐标的中点即可计算出质心。当背景与动物形成对比时（例如在背光场所），可以通过对图像强度进行简单的阈值处理来执行背景减法。如果背景是静态的，则可以通过查找中值图像帧来建模；但是，如果动物长时间不动，此方法通常会失败。经典方法采用稳健的算法来建模背景 1 ，但较新的方法已开始使用深度学习来更好地处理更复杂的背景，从而能够在更自然的条件下追踪动物 2 。将椭圆追踪扩展到多种动物使行为描述更加丰富，其中可以使用相对距离和方向等量来推断复杂的社会
大规模扰动以理解基因组 2
11:30 12:00 利用干细胞研究人类遗传学 – 从 CRISPR 筛选到基因、增强子和糖尿病风险变异 Danwei Huangfu，美国纪念斯隆凯特琳癌症中心
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Cigna Healthcare 产品和服务由 The Cigna Group 的运营子公司独家提供或通过其提供。Cigna 名称、徽标和标记（包括 THE CIGNA GROUP 和 CIGNA HEALTHCARE）归 Cigna Intellectual Property, Inc. 所有。The Cigna Group 的子公司与 Medicare 签订合同，在部分州和部分州医疗补助计划中提供 Medicare Advantage HMO 和 PPO 计划以及 D 部分处方药计划 (PDP)。Cigna Healthcare 产品的注册取决于合同续签。
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一种了解消费者行为的工具
摘要本文研究了消费者行为中神经营销的概念，强调了一个事实，即消费者在决策过程中并不完全比例，因为情绪会影响他们的行为。因此，神经营销领域是一种理解消费者潜意识动机的一种方式。本文的科学问题是分析如何有效地与传统的营销研究方法相结合，以提供对消费者行为的全面理解。它强调了一个事实，即传统的营销研究工具可能无法揭示对消费者行为研究的所有基本见解。因此，市场研究实践应采用神经营销工具，例如眼睛跟踪，面部表达分析，生物识别技术和神经元活动测量。首先，确定了六个主要的神经营销研究领域：品牌，产品设计和创新，广告效率，购物者决策，在线体验和娱乐效率。接下来是一个简化的人类行为模型，由三个阶段组成，无意识，有意识和可观察到，这是令人不快的。最后，本文着重于对神经营销和道德问题的批评。关键词：神经营销，神经营销工具，消费者行为。
