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World File Search System人格
抑郁，焦虑，痛苦和D型的作用
简介：心血管疾病是女性死亡的主要原因。预防计划强调了解决妇女特定风险因素的必要性。此外，心理健康是在女性（尤其是抑郁症，焦虑，痛苦和人格特征）中应对心血管疾病时要考虑的重要方面。这项研究旨在为没有先前心血管疾病史的女性创建“处于危险的”心理方案，并评估焦虑，抑郁，痛苦和D型人格特征与十年来心血管风险增加之间的关联。方法：219名妇女自愿参加了主要预防和早期诊断心血管疾病的“ Monzino妇女心脏中心”项目。心理方案。结果：主要发现，表明属于“处于危险”的心理群集与10年心血管风险预测评分的激增相关，尽管合并症的风险因素数量数量（心理“处于危险”集群：β= .0674； p = .006; p = .006; p = .006;风险因素：β= .0999; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p =。结论：这个发现表明，应从心血管预防计划的一开始评估妇女的心理健康。
吉尔吉斯共和国国家战略 2018-2040。...
到 2040 年，吉尔吉斯共和国将形成一种新的发展导向型人格，其潜力将使其能够为自己和家人提供体面的生活水平。他将生活在一个公正的社会中，其精神价值观以吉尔吉斯人民的历史、文化和传统为基础。一个人将对自己的行为对社会负责，社会将拒绝违反公认规则、暴力和歧视的表现。以发展、教育和健康为导向的生活方式将被广泛用作投资未来的方式。
简历.pdf
Matthew Sample、Marjorie Aunos、Stefanie Blain-Moraes、Christoph Bublitz、Jennifer A. Chandler、Tiago H. Falk、Orsolya Friedrich、Deanna Groetzinger、Ralf J. Jox、Johannes Koegel、Dennis McFarland、Valerie Neufield、David Rodriguez-Arias、Sebastian Sattler、Fernando Vidal、Gregor Wolbring、Andreas Wolkenstein 和 Eric Racine。“脑机接口和人格：神经技术的跨学科思考。”《神经工程杂志》，16(6)：063001。
人格心理学简介5
不时地人类总是会从环境和人类灵感本身中体验自我改变，如何打扮成继续保持最新的小工具。许多父母想让他们的孩子将来最好。因此，父母将他们送往学校，这能够为未来获得最佳和有用的教育。从父母的成本中观看，有时会更多地考虑教育，但是是否将他们放在最好的学校中，都可以保证他们的未来。最好的事情是从小就知道孩子的潜力并照顾他们直到有动力实现自己的梦想。学校可以说是当今儿童未来最重要的部分。，但最重要的是，必须从学校里的父母和老师必须理解的每个孩子都必须探索的动力和隐藏潜力。该研究方法使用描述性定性研究。人格智能过程不时地通过Stifin测试的概念来了解人才或身份的最大潜力。每个人的指纹都不同，因此指纹测试的结果随后分析了神经系统组成的信息，然后与特定的显性脑半球相关联，同时又是一个人的智能机器，给予了setifin。传感（缩写），思考（缩写为t），直觉（缩写I），感觉（缩写F），本能（缩写为in）。通过使用文献研究方法分析了这种遗传智力和人格机器的存在鼓励人们发展具有更有效的人类智能的潜力，并能够认识到自己的最佳潜力。
凯瑟琳·潘（Katherine L.
●提供了心理治疗，并对青少年和成人进行了心理和神经心理学评估。选择学术任命辅助教职员工，咨询系（CACREP），南方卫理公会大学（2022年至今）。教授咨询理论，成瘾心理学和评估的研究生课程。德克萨斯农工大学心理学和特殊教育系临时助理教授，商业（2022-2023）。 教精神病理学，人格评估，婚姻和夫妻治疗，认知行为疗法以及研究与文学技术的研究生课程。 以前的职位：心理学和咨询计划主任，克里斯韦尔学院副教授。 为心理学和咨询计划提供了领导才能，并教授了本科生和研究生课程。 Roehampton大学公认的老师和主持人MBA课程。 是MBA课程的公认老师和主持人，专注于在充满活力的时代学习和领导。 教育德克萨斯农工大学心理学和特殊教育系临时助理教授，商业（2022-2023）。教精神病理学，人格评估，婚姻和夫妻治疗，认知行为疗法以及研究与文学技术的研究生课程。以前的职位：心理学和咨询计划主任，克里斯韦尔学院副教授。为心理学和咨询计划提供了领导才能，并教授了本科生和研究生课程。Roehampton大学公认的老师和主持人MBA课程。是MBA课程的公认老师和主持人，专注于在充满活力的时代学习和领导。教育
从简历和短文响应中预测个性
评估求职者的心理特征（包括其职业兴趣或人格特征）数十年来一直是招聘过程的一角。虽然传统的这种评估形式要求候选人通过问卷调查措施自我报告其特征，但最近的研究表明，计算机可以从他们在网上留下的数字足迹中预测人们的心理特征（例如，他们的Facebook Pro-pro-files，Twitter，Twitter帖子或信用卡帖子或信用卡支出）。尽管这种模型通过第三方提供商越来越多地获得，但在招聘过程中使用外部数据会带来相当大的道德和法律挑战。在本文中，我们研究了来自招聘过程中生成的数据的模型的人格特质的可预测性。特别是，我们利用CVS和自由文本答案的信息作为现实世界中的高风险招聘过程的一部分，结合了自然语言处理，以预测申请人的五大人格特质（n = 8,313个申请人）。我们表明，在比较基于机器学习的预测与自我报告的人格特质（平均r = 0.25）时，这些模型具有一致的中等预测精度，优于先前文献中报道的招聘者判断。尽管模型仅捕获自我报告差异的相对较小的部分，但我们的发现表明，在实践中，它们在实践中仍然可能与人格的自动预测相同（有时更好）在预测工作匹配的关键外部标准（即职业兴趣）中与自我报告的评估一样好（有时是更好）。
RETT综合征的心脏自主控制
脑部计算机界面（BCIS）是人脑和外部世界之间的通信桥梁，使人类无需肌肉干预即可与环境互动。因此，它们的功能取决于BCI系统和用户的认知能力。Motor-Imbery BCI（MI-BCI）依赖用户对身体运动的心理想象。但是，并非所有用户都有能力能够调节其大脑活动以控制Mi-BCI。一个被称为BCI文盲或不明智的问题。这种现象的基本机制和用户之间这种差异的原因尚未完全理解。在这项研究中，我们研究了几种认知和心理措施对MI-BCI表现的影响。五十五个新手BCI-Users参加了左手运动图像任务。除了其BCI分类错误率和人口统计学外，还收集了包括人格因素，技术因素在内的心理措施以及实验期间的动机以及包括视觉空间记忆，空间记忆以及视觉成像的生动性在内的认知措施。被发现对Mi-BCI表现产生重大影响的因素是视觉图像的生动性，以及有序性和自主性的人格因素。这些发现揭示了导致BCI操作困难的单个特征，因此可以帮助用户之间的不良能力早期预测，以优化他们的培训。
高级人工智能和医疗保健：同意是否处于危险之中？
有人认为，将越来越先进的人工智能引入医疗保健领域将面临危及患者知情同意的风险。然而，这些说法都是针对人工智能的泛泛之谈，没有经过深入的探索或分析。我将现有的关于同意的陈述和担忧综合成两个反对人工智能的主要论点——我称之为可理解性论点和人格论点。我认为，虽然这些挑战在理论上是合理的，但它们实际上并没有映射到我们期望的应用程序上。相反，让这些担忧决定医疗保健领域的人工智能政策和发展可能会阻碍有益的患者护理。