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ARticulate：利用增强现实技术在陌生的智能空间中与智能助手进行一次性交互
智能空间技术已进入主流家居市场。目前，大多数用户都与他们（或熟人）设置并熟悉的智能家居进行交互。然而，随着这些技术传播到商业或公共环境，用户将需要频繁与不熟悉的智能空间进行交互，他们不知道这些空间有哪些可用功能，而且系统维护人员也不会在场提供帮助。用户需要快速独立地 1) 发现什么是可能的，什么是不可能的，以及 2) 利用可用的功能。在解决这一可发现性问题之前，智能空间系统的广泛采用是不可能的。我们设计并评估了 ARticulate，这是一个界面，它允许用户与智能助手成功进行智能空间交互，同时学习有关陌生空间中整个设备集的可转移信息。我们使用类似 Snapchat 的上下文照片消息的方法，通过两项技术（增强现实和自动完成）增强，允许用户确定可用的功能，并在他们从未见过的智能空间中一次性实现他们的目标，这是现有界面所不支持的。轻松操作不熟悉的智能空间的能力提高了现有系统的可用性，并消除了实现普适计算愿景的重大障碍。
大脑在睡眠期间选择性地接收陌生的声音
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熟悉度对音乐和语言神经表征的影响
音乐和语言能力密切相关。在感官层面，音乐和语言都涉及以结构上有意义的方式排列的声学刺激。例如，两者都涉及小单元（音符或单词），这些单元使用特定规则组合起来以创建更大的单元（旋律/歌曲和句子/故事）。从认知上讲，对音乐和语言的理解涉及对一系列声音中接下来的内容产生期望（Patel，2008），使用学习规则（例如语法）来解释输入（Jackendoff，2009；Jackendoff & Lerdahl，2006），并且需要使用记忆（Zatorre & Gandour，2008；Daneman & Merikle，1996）。尽管它们依赖于相似的过程，但有证据表明音乐和语言既涉及重叠的网络，也涉及不同的网络。感知音乐和语言会激活重叠的大脑网络。 EEG 数据显示，在认知处理的早期阶段（在感知声音后的最初 300 – 500 毫秒内；Gordon、Schön、Magne、Astésano 和 Besson，2010 年），fMRI 研究为解剖学上相似的网络提供了证据。例如，已知布罗卡区、颞上沟、颞上回、岛叶和额极参与了语言网络，这些区域在音乐处理中也很活跃（Hymers 等人，2015 年；Merrill 等人，2012 年；Schön
形态学中的熟悉，一致性和系统化
语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而，一些最近的研究报告说，学习者倾向于在输入中再现不一致，从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验，以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统，要么完全一致（系统的概率P为1.00）或不一致（一个系统的P = 0.875，另一个系统的p = 0.125，依此类推，依此类推，依此类推，依此类推，P = 0.75和P = 0.625）。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时，参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致，而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件，参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化，有些是针对不太熟悉的模式系统化的，有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化，表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
人工智能，种族化和抵抗艺术。*
总结病理游戏的特征是一种持久和过度的游戏模式，并干扰了个人，社会，家庭和工作生活。 div>obitivo：在大学生中，根据偏好博彩游戏（战略性和非战略性）参与投注游戏时，在大学生的性格冲动，认知扭曲和严重程度方面的差异；以及冲动性的变化，具体取决于参与BETS的严重程度的不同程度（没有风险，低风险，高风险）。 div>方法：295名完成仪器进行衡量的学生：1次出现和博彩游戏的偏好（临时问卷），在参与博彩游戏（西班牙语版本的South Oaks赌博屏幕，3-Primity率的西班牙版本（西班牙语版本）（UPPS-P令人印象深刻的行为量表）中，有2个性的参与。 4认知距离（赌徒信仰问卷的西班牙语版本）结果：基于对某些类型的赌注的偏爱，在冲动，认知扭曲和严重程度中发现了统计学上的显着差异，并且根据参与博彩游戏的严重程度而削弱了障碍。 div>结论：这些发现描述了与更大的脆弱性相关的心理特征，表现出有问题的与博彩游戏的参与方式；他们建议那些表现出对被归类为战略博彩游戏的偏好的人，或者通过战略性和非战略性投注结合了DA，那些似乎是那些似乎面临博彩游戏问题的风险更大的人。 div>
1. 熟悉技术 2. 创建...
我们知道，由于日常生活被打乱，您可能会感到不知所措和焦虑。事情每天都在变化，很难感觉到正常。虽然您的日常活动和学习习惯可能需要调整以适应您的新时间表，但我们希望提供一些建议，以帮助您轻松过渡到在线/远程学习，并帮助您养成新的习惯和常规，以保持学业成功。请记住，您可以控制自己的学习，我们会在这里为您提供支持！ 1. 熟悉技术 在过渡到在线学习时，愿意学习技术非常重要
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
税务家庭单位变更申报为...
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任务熟悉度和选择对青年和老年人功能表现的影响
.r 组件 ...... .......... ......... aa..a,.......................,.......... 认知组件 .................................................................... 14 变量差异 .............................................................. 19 选择作为控制变量 ...................................................... 43 研究目的 .................................................................... 57