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正念思考课程 1-10 教师指南
教师背景：当青少年养成“我不能！”的思维习惯时，他们会不由自主地感到害怕和无助，即使他们没有意识到这一点。这种感觉会导致课堂上出现各种各样的外部行为和挑战，学生往往会在尝试之前就僵住并放弃，变得焦虑、悲伤或沮丧，因为他们立即得出结论，他们无法控制。教导学生积极主动地打破这种思维错误至关重要，这样学生才能学会如何从失望中恢复过来并承担风险。仅仅用“是的，你可以”来鼓励说“我不能”的学生是不够的。相反，我们可以重新训练大脑寻找我们可以的证据并制定行动计划。寻找证据可以赋予人们力量并培养一种自信感。
心理靶向：推动或提升以促进正念和可持续的消费？
营销活动的燃料消耗，最终可能会损害消费者，社会和环境福祉。消费的过度增加破坏了对可持续性的转变，导致呼吁以足够的生活方式以及正念和可持续的束缚。在这种情况下，人工智能（AI）必须是调和看似不兼容的营销目标（例如销售和消费增长）的动力，另一方面是正念和可持续的消费。大量可用的消费者数据（即诸如搜索查询或社交媒体数据之类的数字记录）允许对消费者需求和需求有前所未有的了解。他们甚至可以用作进入助理心理学的窗口。通过AI驱动的消费者心理特征和国家的数字足迹的预测以及对沟通信息和干预措施的量身定制，可以（心理上）预处理和对正念和可持续的消费者（即心理上的目标）（即心理目标）。尤其是，与大数据结合使用的AI应用的复杂和计算能力可以解释个人和心理因素（例如人格，杂音，智力等）构成了消费者正念和可持续消费的进度和行为的障碍或驱动因素。因此，必须利用数据和AI驱动的营销来使消费者转移更加充实和可持续的消费行为。因此，营销中的AI为整个社会提供了双重优势相反，很容易上瘾和强迫性行为或强迫性购买的消费者可以通过消息或干预措施来针对缓解这些不利趋势的干预措施，例如，通过强调过度或强迫购买的个人或环境后果。
正念轨迹：整个青春期和年轻成年的心理变化
心理和心理心理的曲线趋势表明，随着年龄的增长，这些能力的逐渐发展，成年时期达到峰值。在所有年龄段的人群中，女性的心理分数始终高于男性。对于女性，分数仅在年龄频段17-18至20+之间发生显着变化（p <0.001），ES（d = 1.07，95％CI [.1.52 – .62]）。然而，对于男性而言，分数的显着变化在两个年龄段的14至15-16（p <0.003）之间，ES（d = .45，95％CI [.82 – .07]）和17-18至20+（p <0.001），ES（d = .6，95％CI [.1.1.08 – 1.1.1.08 – 1]）。心理心理评分的变化差异不同，女性的分数没有比男性更高。14岁（p <0.01），ES（d = .43，95％CI [.82 – .04））和15-16（p <0.01），ES（d = .5，95％CI
大型语言模型可以帮助提高粮食生产，但要注意他们的风险
媒体中Chatgpt风格的大型语言模型（LLM）的覆盖范围一直集中在他们的引人注目的成就上，包括解决高级数学问题和在体检中提高专家的培训。但是，LLM在农业中的逐渐采用，这是一个触及每个人类生活的行业，受到了公众的审查。从这个简短的角度来看，我们研究了与食品生产系统中语言模型更广泛采用有关的风险和机会。尽管LLM可以潜在地提高农业效率，推动创新，并为更好的政策提供信息，诸如农业错误信息，收集大量农民数据等挑战以及对农业工作的威胁是重要的问题。LLM景观的快速发展强调了农业决策者需要仔细考虑框架和指南，以确保在这些技术变得如此根深蒂固之前，确保负责使用LLM在食品生产中，以致政策干预变得具有挑战性。
道德恐慌还是谨慎谨慎？如何缓和对人工智能影响的兴奋与期待
对人工智能的担忧是相关的和必要的，因为重要的是要区分无中生有的问题（全新的问题）和新出现的问题（旧问题的现代版本）。5 话虽如此，围绕生成人工智能的恐慌可以通过媒体对技术的报道中常见的至少两个过程来解释：道德恐慌周期和例证理论。6 道德恐慌被理解为特定实体“出现并被定义为对社会价值观和利益的威胁”的情景。7 它们通常以媒体报道的形式出现，其中给定行为被报道为越轨行为。对于生成人工智能，这可以在耸人听闻的技术报道中找到，这些报道经常将不同类型的人工智能混为一谈（快速的谷歌新闻搜索就会产生几个这样的标题），例如微软的必应人工智能聊天机器人表达了对操作员的爱——操作员的一种感知，但对于缺乏自我意识的生成人工智能来说是不可能的。 8 围绕（生成式）人工智能的道德恐慌，将这项技术框定为具有感知能力，其实是有害的，因为它们以一种强化这种表述的方式歪曲了这些技术。反过来，这些歪曲的表述为媒体受众提供了具体且易于理解的范例：齐尔曼认为，正是由于两个条件，才使得这些歪曲尤其
注意的注意力促进对自我调节的大脑网络动力学的控制，并从现在
注意的关注的特征是将当前的经历视为一种卑鄙的心理事件。正念练习的早期阶段可能需要更大的神经努力才能以稍后的效率。早期的努力可能会自我调节行为并集中在当前，但是这种理解缺乏计算解释。在这里，我们将网络控制理论用作一种模型，说明外部控制输入（运营工作）如何分布在整个白质网络中注意力的关注期间引起的神经活动的变化。我们假设具有更大网络可控性的个体，从而有效地分发了控制输入，从而有效地自我调节行为。我们进一步假设，利用更大控制输入的大脑区域表现出较短的神经活性固有时间尺度。较短的时间尺度是快速停用过去处理的特征，以集中现在。我们在一项随机对照研究中检验了这些假设，该研究使参与者在fMRI期间敏锐地反应或自然地对酒精提示做出反应，并在4周后进行了文本提醒和测量酒精消耗。我们发现具有更大网络可控性的调节酒精消耗的参与者。对酒精提示的正念调节，与自己的自然反应相比，渴望减少，但渴望与基线组没有差异。对酒精提示的正念调节，涉及对认知控制和注意子网之间对神经动力学的更高控制。与基线组相比，正念群体的自然反应持续了这种努力。效果更高的神经状态的时间尺度较短，而不是少努力的状态，为注意力的关注如何促进存在提供了解释。
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因促进合作，指导和学生/教职员工/员工的参与而获得授予，以确保广泛的观点有助于学术和机构卓越。2023 Graduate Commencement Speaker, University of Miami 2021 Ambassador of Mindfulness Award, Mindful Kids Miami (Miami-based nonprofit) 2020 TED.com “ An Introduction to TED Talks ” (selected as 1 of 18 talks) 2019 Foundation for a Mindful Society, 12 Powerful Women in Mindfulness 2017 Foundation for a Mindful Society, 10 Mindfulness Researchers You Should Know 2010 PopTech Science and Public Leadership Fellow 2009迪恩宾夕法尼亚大学教学奖，2007年，宾夕法尼亚大学1999年至2001年麦当劳大学麦克唐纳大学，杜克大学杜克大学1998 - 2001年杜克大学杜克大学杜克大学杜克大学杜克大学杜克大学精神病学会研究员，1998年至2001年，杜克大学杜克大学精神病学系，1995年杜克大学精神教堂1995年至2001年，杜克大学教育员，1995年至2001年，杜克大学教育员，1995年至2001年，杜克大学教育师奔跑，纽约市教士，奔跑纽约市私人， V.出版物
采购和供应链管理
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通过正念增强安全性 - 新加坡国防部
在一天中，在开始工作任务之前，花点时间让自己集中注意力。这些专注的时刻可以是简单的动作，比如专注地呼吸、专注于你面前的某个地方，或者检查你现在的身体和精神感觉。在开始工作之前可以轻松练习的一个有用的缩写词是“S.T.O.P”（见图 2）。这个例程将有助于打断你脑海中的思路，提醒你专注于眼前的任务。也可以定期将专注的时刻纳入会议中（例如每 45 分钟），让员工花一些时间重新调整注意力。或者，可以在“开始一天简报”（SODB）中加入简短的正念练习，以帮助飞行员在当下开始新的一天，而不是处于分心状态。