版权所有 © 2020 Petrican 等人。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确署名原始作品。
体现的认知理论考虑了语言和其他认知领域的许多方面,这是感觉和运动过程的结果。在这种观点中,评估和概念的使用基于基于先前感觉运动体验的模拟机制。即使这些理论继续受到关注和支持,越来越多的证据表明需要考虑模拟过程的灵活性,并因此完善了体现的帐户。在本共识论文中,我们讨论了关于语言实施例的实验研究中的两个潜在可变性来源:个体差异和背景。具体来说,我们展示了导致个体差异的因素如何解释体现语言现象中不一致的发现。这些因素包括感觉运动或文化经验,图像,与上下文相关的因素和认知策略。我们还分析了不同的上下文调制,从单词到句子和叙述以及自上而下和自下而上的影响。同样,我们回顾了最近的努力,包括文化和语言多样性,衰老,神经退行性疾病和脑部疾病,以及双语证据到体现框架中。我们解决了在临床研究中考虑个体差异和环境以更有效地推动转化研究的重要性,并指出了有关如何在未来研究中正确解决这些问题的建议。系统地研究个体差异和上下文可能有助于理解语言过程中模拟的动态性质,完善体现的认知理论,并最终填补了人工实验环境中的认知和野外认知的认知之间的差距(即日常生活中)。
本研究由 K99AA030808 (DAAB) 和 R01DA54750 (RB) 资助。其他资助包括:AJG (DGE-213989)、SEP (F31AA029934)、ASH (K01AA030083)、RB (R21AA027827、U01DA055367)。本研究的数据由青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究提供,该研究由美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴颁发的 U01DA041022、U01DA041025、U01DA041028、U01DA041048、U01DA041089、U01DA041093、U01DA041106、U01DA041117、U01DA041120、U01DA041134、U01DA041148、U01DA041156、U01DA041174、U24DA041123 和 U24DA041147 奖项资助 (https://abcdstudy.org/federal-partners.html)。参与站点列表和研究调查员的完整列表可在 https://abcdstudy.org/consortium_members/ 上找到。ABCD 联盟调查员设计并实施了这项研究和/或提供了数据,但不一定参与了本报告的分析或撰写。本稿件反映的是作者的观点,可能不反映 NIH 或 ABCD 联盟调查员的意见或观点。
将可再生能源纳入全球能源组合中已成为解决能源需求并确保能源部门脱碳的可行解决方案之一。然而,它们的扩散面临着与决策,优化和设计复杂性有关的各种挑战,这些挑战削减了各个学科。因此,过渡到可再生能源是一个跨学科的主题,融合了各种领域的专业知识,包括工程,环境科学,经济学,政治和社会科学。本研究对跨学科方法进行了综述,以通过可持续设计加速混合可再生能源系统。审查从讨论可持续设计原则的讨论开始,重点是生命周期评估,模块化和弹性,以提高混合可再生能源系统(HRES)效率和适应性。接下来,该研究调查了用于HRES大小的各种优化技术,包括线性编程和元启发式方法。此外,该研究回顾了可用于根据多个属性从优化技术获得的最佳HRE的评估和优先级的多标准方法。此外,研究还研究了如何使用空间优化来改善HRE的采用。最后,该研究提出了一个跨学科框架,该框架综合了各种学科,可以帮助加速采用混合可再生能源系统。预计这种方法将为HRES技术的广泛采用提供强大的方法。
摘要 与瑞典等其他西方国家相比,日本对人工智能 (AI) 和社交机器人的态度通常有所不同。人们提出了几种不同原因来解释为什么人们的态度存在普遍差异。本研究调查了基于先前文献的五种假设。我们并没有试图确定群体之间的普遍差异,而是从各自的人群中抽取受试者,并在群体内调查了假设的混杂因素与个体态度之间的相关性。这项探索性研究中的假设涉及:(H1) 对无生命物体和现象的万物有灵论信仰,(H2) 担心由于人工智能部署而导致失业,(H3) 大众文化中对人工智能的正面或负面描述,(H4) 对人工智能的熟悉程度,以及 (H5) 与人工智能的关系亲密度和隐私性。未观察到态度与万物有灵论信仰 (H1) 或流行文化中对人工智能的描述 (H3) 之间有明确的相关性。至于其他属性,如对失业的担忧 (H2)、对人工智能的熟悉程度 (H4) 以及关系亲密度和隐私 (H5),两组个体的相关性相似,符合假设。因此,这项探索性研究的总体情况是,两个群体中的个体相似之处多于不同之处。
我们在认知任务上的表现波动:完成相同任务的同一个人的响应瞬间会有所不同。数十年来,认知波动被隐式忽略 - 被视为测量误差 - 而重点放在诸如平均表现之类的聚集体上。利用密集的试验数据和新颖的时间序列方法,我们探讨了可变性作为本质上重要的表型。在11个具有超过700万个试验的认知任务中,我们发现我们检查的每个任务中的认知变异性差异高度可靠。这些差异在定性和定量上都与平均表现不同。此外,我们发现跨任务变异性的单个维度不足,证明先前假定的认知变异性的全局机制至少部分不完整。我们的发现表明可变性是认知的基本组成部分 - 有可能提供对发展过程的新见解。
之前进行的结构磁共振成像 (MRI) 研究涉及数学能力和才能的神经解剖学相关性,但存在一些方法上的局限性。除了样本量小之外,这些研究中的大多数都采用了基于体素的形态测量法 (VBM)——这种方法虽然易于实施,但也存在一些重大缺陷。考虑到这一点,本研究首次使用基于表面的形态测量法 (SBM) 在大量正常发育的成年人样本中研究数学能力与大脑表面结构变化之间的关联。SBM 是一种可以避免 VBM 缺陷的大脑形态测量研究方法。89 名年轻人接受了一系列心理测量测试,以测量四个不同领域的数学能力:(1) 简单算术;(2) 复杂算术;(3) 高阶数学;(4) 数字智能。此外,我们还询问了参与者的期末考试数学成绩。在 MRI 扫描仪内,我们收集了每个受试者的高分辨率 T1 加权解剖图像。使用计算解剖工具箱 (CAT12) 进行 SBM 分析,并计算皮质厚度、皮质表面复杂性、脑回和脑沟深度的指标。进一步的分析揭示了以下各项之间的关联:(1) 右侧颞上回的皮质表面复杂性与数字智力;(2) 右侧中央沟的深度与成年人解决复杂算术问题的能力;以及 (3) 左侧顶枕沟的深度与成年人的高阶数学能力。有趣的是,没有观察到与之前报告的大脑区域的关系,因此,表明进行类似研究以确认本研究中发现的大脑区域的作用非常重要。
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188),1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有任何其他规定,但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1.报告日期 (DD-MM-YYYY) 2.报告类型 3.涵盖日期 (从 - 到)
在预能动作的背景下有效的抑制性控制至关重要。但是,这种行动抑制可能会受到情感状态的深刻影响。有趣的是,研究表明,情绪刺激可以损害或改善动作控制。因此,大量的混乱围绕着我们对复杂动态的知识来缩减情感和动作控制。在这里,我们旨在调查负面刺激即使无意识地提出和任务 - 毫无疑问,也可能影响相对于中性刺激的动作控制。此外,我们测试了皮质内兴奋性的个体差异是否可以预测动作控制能力。为了解决这些问题,我们要求参与者完成停止信号任务(SST)的修改版本,其中在GO信号作为素数之前,将恐惧或中性的刺激呈现。此外,我们评估了参与者的静止状态皮质脊髓兴奋性,较短的心脏抑制(SICI)和心脏内促进(ICF)。结果表明,当恐惧刺激被过度地呈现时,表现出更好的动作控制能力,并且个体间的SICI预测了更强的作用抑制能力。综上所述,这些结果对动作,意识和运动控制之间的复杂动力学有了新的启示,这表明心脏内测量可以用作潜在的研究和临床环境中运动抑制的潜在生物标志物。
资金信息 Eunice Kennedy Shriver 国家儿童健康与人类发展研究所,拨款/奖励编号:R01HD075806;NICHD 发展心理学培训拨款,拨款/奖励编号:5T32HD007109-34;NIAAA,拨款/奖励编号:T32 AA007477;NIDA,拨款/奖励编号:K23 DA051561;雅各布基金会