摘要 在当今世界,多语言已成为常态,单语者是少数,学术研究一直未能适应这一现实。这一现象凸显了人类大脑掌握多种语言的能力,无论是母语 (L1)、第二语言 (L2) 还是第三语言 (L3),这要求重新评估传统范式。本研究旨在挑战认知语言学的传统方法,特别是与语言习得、语言选择和潜在的大脑过程相关的方法。研究问题包括:个人如何在不同的认知和社会背景下在多种语言之间导航,这对我们理解人类的认知能力有何影响?所采用的方法结合了使用脑成像、心理语言学测试和多语言使用者的社会语言学调查的实验分析。研究结果表明,双语和多语不仅可以提高认知灵活性,还可以提高多元文化环境中的解决问题的能力和适应能力。总之,本研究表明,多语言能力不仅仅是多种语言系统的习得,而是一种影响认知、社交互动和大脑结构的复杂现象。通过重新定义我们对认知和语言过程的理解,本研究提出了在全球化背景下研究语言的新范式。
a 瑞士苏黎世大学心理学系可塑性研究方法 b 瑞士苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院苏黎世神经科学中心 (ZNZ) c 瑞士苏黎世大学大学研究优先计划“健康老龄化动力学” d 法国帕莱索巴黎萨克雷大学、Inria、CEA e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所神经病学系 f 加拿大魁北克省蒙特利尔蒙特利尔大学老年医学研究所功能神经影像科 g 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学戴尔医学院计算神经影像实验室 h 美国密歇根州底特律韦恩州立大学老年学研究所和心理学系 i 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学心理学系 j 大脑与运动研究所认知神经解剖学实验室épinière,法国巴黎 k 德克萨斯大学心理学系,美国德克萨斯州奥斯汀
神经退行性疾病的特征是进行性神经元丧失和认知能力下降,这是对老龄化人群的重要关注点。Neuroin浮肿与它们的发病机理有关。本文Brie brie brie概述了镁的作用,镁的作用是众多酶促反应,对神经元的生物活性至关重要,在神经蛋白的流经和认知能力下降的背景下。还描述了镁的潜在神经保护作用,包括镁通过维持神经元离子稳态,减少炎症和预防兴奋性毒性的神经保护作用。此外,我们讨论了镁不足对神经蛋白膨胀的影响及其作为减弱认知下降以改善神经退行性疾病的治疗剂的潜力。
摘要人类机器人合作(HRC)是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键,尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此,现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰,这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈,在这项研究中提出了一种混合现实(MR)和基于视觉推理的方法,为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先,提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构,其特征是监视数字双胞胎状态,推理合作策略并提供认知服务。其次,引入了一种视觉推理方法,从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释,以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后,提出了一种安全,符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法,以使机器人执行生成的共同工作策略,而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导,以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务,实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能,以进行灵活的自动化。
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务?我们如何合法处理生物特征数据?我们如何公平处理生物识别数据?准确性原理如何适用于生物识别数据?我们如何确保生物识别数据的处理是透明的?我们如何考虑对生物识别数据的权利请求?我们如何确保生物特征数据安全?
文章引用:Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受:多模态性和互文性。认知、交流、话语,29,86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论(Miskimmon 等人,2013 年;2017 年等)是在国际关系领域发展起来的,它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段,并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为,对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起,旨在寻找缺乏的方法论,以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题,认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架,该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论,作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看,本文延续了先前的研究(Zhabotynska & Velivchenko,2019 年;Zhabotynska & Ryzhova,2022 年;Chaban 等人,2023 年;Chaban 等人,2024 年等),研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
《欧洲AI法案》(2024/1689)自2024年8月1日起就一直有效,并规范了欧盟(EU)的人工智能(AI)的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此,从2025年2月2日起,禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备,Autoriteit Persoonsgevens(AP)询问感兴趣的各方(公民,政府,企业和其他组织)及其代表寻求需求,信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日,AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中,我们解决了第六次禁止:在工作场所或教育机构领域的情感识别系统(禁令F)。稍后,我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求(附加)输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款,直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务,在AP内建立了算法监督协调部(DCA)。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态,因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中,我们提出了一种基于时空自相似性(STSS)的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧,STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值,它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS,让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY,可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练,无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积,它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动,从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明,该方法优于以前的运动建模方法,并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上,该方法取得了最佳效果。
