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World File Search System个体差异
大约 - 量子支持服务
Quantum认为，庆祝多样性使我们和社区更加强大。我们致力于拥抱每个人的个体差异，以便我们可以帮助创建一个有能力发挥其潜力的强大工作场所和社区。我们庆祝能力，性别，性行为以及精神或宗教信仰的多样性，以及包括原住民和托雷斯海峡岛民在内的所有文化背景。量子认识到，我们所有人都有各种生活经历，可能受年龄，能力，社会和财务状况的影响。量子支持每个人都感到受人尊敬，安全，欢迎和重视的权利。
标题：探索人类神经系统的影响...
创造性问题解决问题的一个关键方面是不同的思维，它涉及为给定问题生成多个解决方案或观点。神经科学研究表明，与具有较低创造力水平的人相比，具有较高不同思维水平的个体表现出不同的神经活动模式。例如，在需要不同思维的任务中，已经观察到与认知灵活性相关的大脑区域的激活，例如背外侧前额叶皮层。此外，与创造性认知有关的大脑区域的结构差异，例如前扣带回皮层和海马，与创造能力的个体差异有关。
智力
人工智能 (AI) 是社会上的一个热门话题，因为它似乎扩展并挑战了人类的认知能力。然而，令人惊讶的是，人类智能研究尤其是心理学研究迄今为止对正在进行的人工智能辩论以及相关的超人类主义和后人类主义哲学运动贡献甚微。超人类主义促进了旨在大力增强人类心理（尤其是智力）能力的技术的发展，通过应用神经科学方法实现，例如经颅电/磁刺激 (TES, TMS)、脑机接口 (BCI)、深部脑刺激 (DBS)、药理学甚至纳米技术方法，旨在修复大脑或增强大脑可塑性。目标是实现一个“后人类未来”，最终解决人类当前的问题。在本文中，我将 (1) 描述旨在增强人类智能的当前神经科学和药理学方法以及它们目前的成功程度； (2) 概述认知增强技术的更广泛应用可能产生的影响（从社会角度和个体差异的进化角度来看）；（3）概述人类智能与人工智能概念之间的共性和差异；（4）讨论（人工）“超级智能”的前景和风险（Nick Bostrom 定义）；（5）思考心理学可以或应该如何为这种“超级智能”的发展做出贡献。最后，我将尝试回答这个问题：我们对心理特征（例如认知和社会/情感特征、价值观）个体差异的了解对于人工智能的进一步发展有何影响？
更好的未来 - 量子支持服务
Quantum 相信，庆祝多样性会让我们和社区更加强大。我们致力于包容每个人的个体差异，这样我们才能帮助创造一个强大的工作场所和社区，使其能够发挥其潜力。我们庆祝性别、性取向和精神或宗教信仰的多样性，以及所有文化背景，包括原住民和托雷斯海峡岛民。Quantum 认识到，我们每个人都有不同的生活经历，这些经历可能受到年龄、能力、社会和经济地位的影响。Quantum 支持每个人都有权感到受尊重、安全、受欢迎和重视。
人类寿命的大脑图表
在过去的几十年中，神经影像学已成为人脑基础研究和临床研究中无处不在的工具。然而，目前还没有参考标准来量化神经影像学指标随时间推移的个体差异，这与身高和体重等人体测量特征的生长图表不同 1 。在这里，我们整合了一个交互式开放资源，以对来自任何当前或未来 MRI 数据样本的大脑形态进行基准测试（http://www.brainchart.io/）。为了以现有的最大、最具包容性的数据集为基础制定这些参考图表，同时承认由于已知的 MRI 研究相对于全球人口多样性的偏见而导致的局限性，我们汇总了 100 多项原始研究中的 101,457 名人类参与者的 123,984 次 MRI 扫描，这些参与者的年龄在受孕后 115 天至 100 岁之间。MRI 指标通过百分位数分数量化，相对于生命周期内大脑结构变化的非线性轨迹 2 和变化率。脑图确定了以前未报告的神经发育里程碑 3 ，表明个体在纵向评估中具有高度稳定性，并证明了对原始研究之间的技术和方法差异的稳健性。与无百分位数的 MRI 表型相比，百分位数分数显示出更高的遗传性，并提供了非典型大脑结构的标准化测量，揭示了神经和精神疾病中神经解剖学变异的模式。总之，脑图是朝着稳健量化个体差异迈出的重要一步，以多种常用神经影像学表型中的规范轨迹为基准。
大脑网络互连动力学解释听力行为的元认知差异
复杂的听觉场景构成了一个挑战，对倾听的倾听，使听众的感知决策更加慢和不确定。我们如何从与聆听行为控制有关的皮质网络的动力学中解释这种行为？我们在这里遵循以下假设：在挑战聆听情况下的人类适应性感知得到了对n = 40名参与者（13名男性）样本中的听觉网络的模块化重新配置的支持，他们接受了休息状态和任务功能功能磁共振成像（fMRI）。对空间选择性听觉注意任务的个人滴定的平均准确性约为70％，但在听众的响应速度上产生了相当大的个体差异，并在其自身的知觉决策中报告了信心。全脑网络模块化通过重新设置听觉，cinguloopercular和背注意网络，从静止性到任务增加。特定的，在任务相对于静止状态的任务期间，听觉网络和Cinguloopercular网络之间的互连性减少。此外，背注意网络和CingulooperCular网络之间的互连性增加。这些互连动力学可以预测响应信心中的个体差异，其程度在判断不正确后更为明显。我们的发现在元认知评估中，在挑战性的聆听情况下，听觉和注意力控制网络之间的功能互动与注意力控制网络之间的行为相关性，并暗示了两种功能上可解散的皮质网络系统，这些系统塑造了个人在适应性听力行为中个人之间相当大的元认知差异。
什么可以区分
新兴的神经影像学研究研究了大脑的变化，目的是收集足够的数据点以检查在关键发育时期的变化轨迹。然而，当前的研究通常受到现在可用的时间点的限制。我们证明应认真对待这些限制，并且具有两个时间点的研究应集中在特定问题（例如，群体级别或干预效果）上，而个人差异和调查对这些差异的原因和后果的复杂问题应延期，直到可以将其他时间点纳入变化模型。我们生成了基础纵向数据和拟合模型，并在1000个样本中使用2、3、4和5个时间点。即使在几乎没有时间点的情况下也可以平均恢复固定效果，但两个时间点模型的个体差异的恢复尤其较差，在r = 0.41的情况下与真实的个体参数相关 - 这意味着这些分数仅按预期的是差异的16.8％，模型具有更多的时间点，更准确地恢复了生长参数；然而，三个时间点模型的参数恢复仍然很低，左右左右相关。我们认为，在纵向分析中对时间点的早期子集进行初步分析，应集中于这些平均值或组级别的效果，并且应在最大化可用时间点的样本中解决个体差异问题。我们以对研究人员使用早期时间点模型的建议进行结论，包括预注册的想法，对2个时间点结果的仔细解释以及将纵向分析视为动态，在此期间发现附加信息随着其他信息的可用而更新。
SNS 2022 手册
II 特邀演讲 8 周四演讲：....................................................................................................................................................................................................................9 突触可塑性控制平衡网络模型中全群体不变表征的出现（Tatjana Tchumatchenko）....................................................................................................................................................................................................................9 工作记忆和感知决策任务中感觉先验的形成和更新（Athena Akrami）.................................................................................................................................................................................... . 9 半球功能是分布式、动态化和可塑性的（Marlene Behrmann）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 寻求新奇和减少不确定性的生物学（Ilya Monosov）12 神经回路和贝叶斯推理：数学显微镜（Peter Zeidman）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 灵活决策的个体差异和神经机制（Carlos Brody）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 皮质皮层通讯（Adam Kohn）. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13
PB89-175525 人机交互中的心理模型
• 确定能够展示心理模型形式和模型上使用的操作的行为。 “• 探索目标导向表征的其他观点（例如，所谓的序列 / 方法表征），并详细描述从它们所预测的行为。• 扩展可能存在的心理表征类型，以包括那些可能不是机械的，例如代数和视觉系统。• 确定人们如何混合不同的表征来产生行为。• 探索如何获取有关系统的知识。• 确定个体差异如何影响系统的学习和性能。• 探索系统训练序列的设计。• 为系统设计师提供工具，帮助他们开发可在用户中唤起“良好”表征的系统。• 扩展本研究的任务领域，以包括更复杂的软件。
1型糖尿病的精密药物
在这种情况下，DM 1中的精密医学是一种优化不同方面的管理，例如预测疾病，预防，诊断，预后和监测，整合了多维数据并考虑了遗传和环境等因素的个体差异。 div>精确药物将使我们能够将诊断或治疗适应具有相似特征的人群的亚组。 div>此外，随着新技术，大数据，艺术智能，患者支持支持系统和参与系统的整合，精确的医学方法继续发展。 div>这种新兴方法将有助于更精确的预防和治疗策略，并在迄今为止采取的独特方法对所有方法进行了弊端。 div>