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揭示个人节奏能力
1. 国际大脑、音乐和声音研究实验室 (BRAMS)，加拿大蒙特利尔 2. 蒙特利尔大学心理学系，加拿大蒙特利尔 3. 大脑、语言和音乐研究中心 (CRBLM)，加拿大蒙特利尔 4. 华沙经济与人文科学大学，波兰华沙 5. EuroMov 数字健康运动中心，法国蒙彼利埃 IMT Mines Ales 大学 6. 里昂大学、克劳德贝尔纳里昂第一大学、人类运动生物学校际实验室，EA 7424, 69 622，法国维勒班 7. IMT Atlantique，法国布雷斯特 8. 巴黎西岱大学，法国巴黎 9. 马克斯普朗克心理语言学研究所比较生物声学小组，荷兰奈梅亨 10. 马斯特里赫特大学神经心理学与精神药理学系，荷兰马斯特里赫特11. 大学医学中心耳鼻咽喉科/头颈外科系
单身汉设计师的艺术能力...
学生的艺术能力的发展与一个社会的精神复兴直接相关，在这个社会中，一方面存在创新过程，另一方面，所有人类活动领域都存在全球危机。一个人的精神内容是精神或他的原始创造力，应该体现在创意活动中。这是由N.A.Berdyaev，I.A。 ILYIN，V.S。 Soloviev，N.O。 Lossky，B.P。 Vysheslavtsev，S.L。 Frank K.G. Jung，E。Fromm。 在人格的精神发展领域的研究和其他发现。 A.A.的作品UKHTOMSKY，M.M。 Bakhtin，M.K。 Mamardashvili，L.N。 Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Berdyaev，I.A。ILYIN，V.S。 Soloviev，N.O。 Lossky，B.P。 Vysheslavtsev，S.L。 Frank K.G. Jung，E。Fromm。 在人格的精神发展领域的研究和其他发现。 A.A.的作品UKHTOMSKY，M.M。 Bakhtin，M.K。 Mamardashvili，L.N。 Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。ILYIN，V.S。Soloviev，N.O。 Lossky，B.P。 Vysheslavtsev，S.L。 Frank K.G. Jung，E。Fromm。 在人格的精神发展领域的研究和其他发现。 A.A.的作品UKHTOMSKY，M.M。 Bakhtin，M.K。 Mamardashvili，L.N。 Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Soloviev，N.O。Lossky，B.P。Vysheslavtsev，S.L。Frank K.G. Jung，E。Fromm。 在人格的精神发展领域的研究和其他发现。 A.A.的作品UKHTOMSKY，M.M。 Bakhtin，M.K。 Mamardashvili，L.N。 Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Frank K.G.Jung，E。Fromm。 在人格的精神发展领域的研究和其他发现。 A.A.的作品UKHTOMSKY，M.M。 Bakhtin，M.K。 Mamardashvili，L.N。 Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Jung，E。Fromm。在人格的精神发展领域的研究和其他发现。A.A.的作品UKHTOMSKY，M.M。Bakhtin，M.K。 Mamardashvili，L.N。 Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Bakhtin，M.K。Mamardashvili，L.N。Gumilev，V.I。 Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Gumilev，V.I。Vernadsky，A。Maslow，V.A。 Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。 N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。 [3]。 传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。Vernadsky，A。Maslow，V.A。Petrovsky，V。Frankl，Jung和其他人在今天特别重要，他们描述了Spiritu Al过程在创造力中的基础。N. A. Berdyaev解释了人类的目的，即他被烧毁了他在创造力行为中的深刻创造力。[3]。传统上，人通过艺术的精神发展是通过人类的创造性艺术能力发展而发生的。没有这个阶段，就不可能发展力量。
新兴认知能力的潜在结构
众所周知，从儿童期到成年的遗传因素最多占认知变异性的70％。但是，对生命的第一年知之甚少。这项研究研究了婴儿早期新兴认知和运动能力不同领域的个人变异性的病因因素，以及遗传和环境影响在何种程度上是独特的或在不同领域共享的。我们比较了多变量双胞胎模型基于5个月大的单卵和二氮基双胞胎的社区样本中的穆伦早期学习量表（MSEL）的五个量表（n = 567）。结果表明了一个分层病因结构，因此，一般的遗传潜在因子占了新出现的认知和运动能力不同领域的差异的54％（a = 0.54，terval ci = [0; 0.82]的信心）。我们还发现了针对早期运动和语言发展的其他遗传影响。与以前对年长儿童的发现不同，我们没有发现共享环境对共享因素的重大影响（C = 0，CI = [0，0.57]）或任何特定的量表。此外，包括测量误差在内的独特环境的影响是中等且具有统计学意义的（E = 0.46，CI = 0.18; 0.81]）。这项研究为新兴认知不同领域的统一分层结构提供了有力的证据。证据表明，我们称之为婴儿G的单一常见病因因素有助于一系列不同的能力，这支持了这样一种观点，即在年轻婴儿中，内在和一般的神经发育过程是特定领域可观察到的行为差异的关键驱动因素。
第 5 章 推理和人类的推理能力
5.1 推理的特征 5.1.a 推理的普遍性 5.1.b 什么是推理？ 5.1.c 推理的功能是什么？ 5.1.d 推理的目标是什么 5.2 天生的推理能力：起源和要素 5.2.a 人类的起源 5.2.b 推理能力的两个要素：大脑和推理策略 5.2.b.1 大脑：有意识的推理与无意识的推理 5.2.b.2 大多数推理都是无意识的 5.2.b.3 有意识的推理需要工作记忆 5.2.b.3.a 工作记忆相对较小 5.2.b.3.b 工作记忆中信息的数量和复杂性的限制 5.3 推理策略及其典型部署 5.3.a 什么是一般启发式方法？ 5.3.b 系统 1 5.3.c 系统 2 5.3.d 系统 1 和系统 2 之间的关系 5.4 天生的推理能力、缺陷和偏见：两种推理类型 5.4.a 演绎推理 5.4.b 归纳推理 5.5 天生的归纳能力、缺陷和偏见：归纳推理 5.5.a 示例：代表性启发式 5.6 天生的演绎能力、缺陷和偏见：演绎推理 5.6.a 演绎推理的资源难度 5.6.b 演绎推理中的内容和上下文效应 5.7 上下文相关推理策略 4.7.a 示例：条件推理 4.7.b 示例：概率 作业 5.8 章节摘要 5.9 一些关键术语 5.10 参考书目
知识还是能力？本科生如何定义...
摘要 学生是否将智力视为固定或可塑的特质（即他们的“心态”）对他们对失败和学业成绩的反应具有重要影响。尽管对心态的研究历史悠久且越来越受欢迎，但最近的荟萃分析表明，心态在预测本科生群体的学业成绩方面表现不佳。在这里，我们提出的证据表明，这些混合结果可能是由于心态量表上的语言模糊所致。具体而言，“智力”一词是心态量表每一项的指称，但从未定义，这可能导致不同的解释和测量误差。因此，我们进行了一项探索性的定性研究，以描述本科生如何定义智力，以及他们的定义如何影响他们对心态量表的反应。我们发现了本科生定义智力的两种不同方式：知识和能力（例如，学习、解决问题的能力）。此外，我们发现学生对智力的定义可能因环境而异。最后，我们提出的证据表明，对智力有不同定义的学生对心态量表项目的解释和反应也不同。我们讨论了这些结果对于本科生思维定势量表的使用和解释的影响。
增强内感受能力和情绪处理能力
背景：内感受，即对身体信号的处理和整合，对情绪体验和整体幸福感至关重要。内感受网络，包括体感皮层，因其在内感受和情绪处理中的作用而得到认可。高清经颅直流电刺激（HD-tDCS）已被证明可以调节初级体感皮层（S1）的大脑活动。基于这些发现，我们假设右侧 S1 上的阳极 HD-tDCS 将增强内感受能力并提高情绪感知。方法：36 名健康成人参加了两次相隔至少一周的课程。以随机顺序应用 20 分钟的 HD-tDCS 刺激（2 mA）和假刺激。两种情况都涉及通过测力计循环进行 tDCS 前的身体激活。使用心跳感知和呼吸负荷任务在两次课程之前和之后评估内感受能力。使用随机呈现的四套匹配的国际情感图片系统 (IAPS) 图片集来测量情绪感知。结果：主动 HD-tDCS 并未显著提高内感受准确性、内感受情绪评估或内感受敏感性。然而，在主动 HD-tDCS 之后观察到心脏内感受意识显著增加。没有观察到预期的情绪处理增强。结论：本研究首次尝试使用 HD-tDCS 在 S1 上调节内感受和情绪处理。虽然没有观察到一致的增强，但我们的研究结果为使用 HD-tDCS 调节内感受和情绪过程提供了见解，为进一步的研究指明了方向。进一步的研究应该考虑刺激技术的细微影响以及内感受和情绪之间的复杂相互作用。
单语和双语儿童的认知能力
方法：从2021年到2022年，当前病例对照研究的统计人群包括伊朗德黑兰省的所有单语和双语学生（8-11岁）。使用便利抽样方法，选择了56名单语小学生（28名男孩和28个女孩）和56名双语小学生（28个男孩和28个女孩），并就情报和社会经济地位进行了匹配。双语小组的所有成员在进入小学之前就学会了第二语言。我们使用了威斯康星州卡排序测试（WCST）的计算机版本，Stroop Color和Word Test的计算机化版本（SCWT），Kim Kim Karad Visual Memory Test（KKVMT），Wechsler的数字跨度测试（WDST）以及Raven的彩色渐进式矩阵（RCPM）测试。通过描述性统计数据和方差多变量分析（MANOVA）分析了数据。
解码人类大脑的面部识别能力
为什么有些人更擅长识别人脸？揭示支持人脸识别能力的神经机制一直难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模态数据驱动的方法，结合了神经成像、计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡人脸识别能力的个体（超级识别者）和典型识别者对各种视觉刺激的高密度脑电图活动。使用多元模式分析，我们从 1 秒的大脑活动中解码了人脸识别能力，准确率高达 80%。为了更好地理解这种解码的机制，我们将参与者大脑中的表征与视觉和语义的人工神经网络模型中的表征以及与人类对形状和含义相似性判断有关的表征进行了比较。与典型识别者相比，我们发现超级识别者的早期大脑表征与视觉模型以及形状相似性判断的中级表征之间存在更强的关联。此外，我们发现超级识别者的晚期大脑表征与人工语义模型表征以及意义相似性判断之间存在更强的关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理过程中的重要个体差异（包括超越纯视觉过程的神经计算）支持了人脸识别能力的差异。它们为语义计算与人脸识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们相信，这种多模态数据驱动的方法很可能在进一步揭示人类大脑中特殊人脸识别的复杂性方面发挥关键作用。
29 专业课程的知识、技能和能力......
作者：ME Armstrong · 2020 · 被引用 30 — 1 简介。网络防御对现代经济和国家安全至关重要。不幸的是，全球缺乏合格的网络安全人员……
降低的生成语言模型中的紧急能力
大型语言模型可以解决新任务，而无需特定于任务的微调。这种能力，也称为文化学习（ICL），具有出现的能力，主要是在具有数十亿个参数的大语言模型中看到的。这项研究研究了这种紧急特性是否严格与模型大小相关，或者可以通过较小的模型进行培训的较小尺度数据。为了探讨这一点，我们简化了训练前数据和训练前36个因果语言模型，参数从100万到1.65亿个参数不等。我们表明，在此简化的预训练数据上训练的模型表明，以简化语言的各种任务进行了增强的零射击功能，从而实现了在不受限制的语言上六倍的预训练模型的性能组合。这表明降低语言允许零击学习能力在大小有限的模型中出现。此外，我们发现这些较小的模型在简化的数据上进行了预训练，证明了评估损失与三个缩放因素之间的功率定律关系：计算，数据集大小和模型大小。1