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关系创伤与右脑发育 | Yellowbrick
精神分析是一门研究潜意识过程的科学，近来经历了重大变革。自体心理学源自海因茨·科胡特 (Heinz Kohut) 的工作，它或许是对弗洛伊德理论最重要的修正，因为它将其基本核心概念从内心潜意识转变为关系潜意识，从认知自我转变为情绪处理自我。由于对意识觉知之下的基本、快速、基于身体的情感过程有着共同的兴趣，精神分析和神经科学之间正在展开富有成效的对话。在这里，我将这种跨学科视角应用于更深入地理解自体心理学核心的无意识大脑/心灵/身体机制。我提出了一种关于自我发展和结构化的神经精神分析概念，重点关注婴儿时期情绪处理右脑在经验基础上的成熟。然后，我阐述了一个跨学科的依恋创伤和病理性分离模型，这是一种早期形成的防御机制，可以抵御压倒性情感，这是自我精神病理学的一个主要特征。最后，我谈到了一些关于心理治疗改变过程机制的想法，并指出自我心理学本质上是一种关于右脑独特功能的心理学，精神分析和神经科学之间的和解即将到来。
右脑，左脑，AI大脑 - 多伦多
这项研究是研究人员努力了解技术在短期内如何影响工人的悠久历史的一部分。问题“这次有不同吗？”提出每一个新的技术浪潮。过去与技术驱动的自动化时期类似，这一代人AI采用的一个潜在结果是增加了工作两极分化，而中等技能的侵蚀（通常称为常规任务，这些任务通常由高中学位的工人执行，但少于四年的年度后学位和中等收入工作）和中级工作。5 6自动化的工作两极分化倾向于通过工作流离失所和工资不平等产生经济不平等。但是，很少有研究研究AI如何在工作场所中增强技能和任务，从而减少更广泛的员工队伍之间的时间，错误和技能差距。7特别是，在AI使用可以转化为生产率的增长：自动化（接管任务和/或降低成本），任务互补性（提高不完全可自动性的任务的生产力），加深自动化（增加已经自动化的任务的生产力），以及创建新任务的任务，并提高生产率），并确定了四个通道。8
右脑，左脑，AI大脑
这项研究是研究人员努力了解技术在短期内如何影响工人的悠久历史的一部分。问题“这次有不同吗？”提出每一个新的技术浪潮。过去与技术驱动的自动化时期类似，这一代人AI采用的一个潜在结果是增加了工作两极分化，而中等技能的侵蚀（通常称为常规任务，这些任务通常由高中学位的工人执行，但少于四年的年度后学位和中等收入工作）和中级工作。5 6自动化的工作两极分化倾向于通过工作流离失所和工资不平等产生经济不平等。但是，很少有研究研究AI如何在工作场所中增强技能和任务，从而减少更广泛的员工队伍之间的时间，错误和技能差距。7特别是，在AI使用可以转化为生产率的增长：自动化（接管任务和/或降低成本），任务互补性（提高不完全可自动性的任务的生产力），加深自动化（增加已经自动化的任务的生产力），以及创建新任务的任务，并提高生产率），并确定了四个通道。8
左脑和右脑的神话：整合创造力和......
摘要-几十年来，人们认为大脑左半球负责逻辑和分析性思维，而右半球则负责创造力和情感，这种观点影响了全世界的教育体系。然而，神经科学研究揭穿了这一神话，证明大脑作为一个整体运作，两个半球相互联系（Nielsen 等人，2013 年）。尽管如此，教育框架仍然在 STEM（科学、技术、工程和数学）学科和艺术之间形成了一种严格的界限，导致创造力被贬低。本文认为，在人工智能 (AI) 接管计算任务的时代，创造力将成为未来的决定性技能（Florida，2002 年）。它进一步探讨了教育如何必须转向将创造性思维融入 STEM 领域，为未来几代人做好准备，迎接人工智能驱动的世界。索引术语-创造力、技术、教育、人工智能、STEM 教育、创新、未来技能
利用脑电信号检测左/右脑优势的注意力水平
摘要：利用左右脑优势理论可以确定左脑和右脑人群的一些特征。它可以帮助制定大脑平衡教育主题的培训大纲。在执行任何动作时，人的注意力或专注力至关重要。本文将使用脑电图 (EEG) 数据检查左脑和右脑优势患者的注意力水平。可以使用 EEG 波跟踪和记录大脑活动。人脑的思考和注意力会导致脑电波在不同频带中改变。可以使用基线校正方法清理基于频率的 EEG 信号并提取特征。结果，创建了 EEG 拓扑功率谱密度值。本文的主要目的是比较不同大脑优势的人的注意力水平。相反，EEG 信号可用于预测一个人是左脑还是右脑优势。
使用...
摘要 - 数十年来已经建立了左右大脑优势理论。此外，左脑和右脑平衡教育概念和培训也已经开发了多年。目前，确定一个人是左脑还是右脑主导地位的唯一方法是进行问卷评估。没有科学数据可以直接反映大脑活动，以证明左脑和右脑理论以及左脑发育训练的有效性。因此，在这项研究中，其目的是确定脑电图（EEG）信号是否与大脑优势水平有任何相关性。通过使用Hermann Brain Dominance工具（HBDI）测试来确定和基准确定和基准，这是一种流行的测试工具，该工具由无数跨国公司使用，以确定员工的大脑优势水平。由于被捕获的原始脑电图信号很复杂且嘈杂，因此使用了几种预处理方法来从获得的信号中有效消除不良的噪声和伪影。这些技术是基线校正方法，去除电线噪声和独立的组件分析（ICA）。此外，很难从具有高复杂性的基于时间的脑电图信号中确定重要特征。因此，实施了EEG地形频谱密度百分比（EEGTPSDP）方法来分析EEG信号。通过使用EEGTPSDP方法计算的结果，它证明了一个半球的大脑优势水平与脑电图频谱密度之间存在很强的相关性。因此，根据脑电图信号，这项研究能够验证左和右脑部优势理论。实施的EEGTPSDP方法可用于对一个人的主要大脑进行分类。以这种方式，这项研究能够通过确定学生的大脑优势水平并根据科学方法根据脑电图信号来跟踪他们的学习进度来为教育领域做出贡献。
学习的整个大脑理论
整个大脑模型是由内德·赫尔曼（Ned Herrmann）开发的。Herrmann创建了这个隐喻模型，以说明每个人的大脑在思维和学习过程中基本上都有四个象限。这些象限中的每一个的特征都具有不同的学习或思维方式。取决于您参与的象限，学习和思维过程可能会大不相同。四种不同的样式是：A：分析（上或脑左脑）B：实用（下边缘或边缘左脑）C：关系（下或边缘右脑）D：实验性（上或脑右脑）组合的理论（Herrmann Herrmann的整个大脑模型）结合了Roger Sperry Sperry的Spline Brain Brine Themine和Paul Maclean Dr. Paul Maclean的Triune triune模型。Sperry的分裂脑理论Sperry的分裂脑理论将大脑分为两个半球。左右。每个半球都专门用于某些行为，并控制不同类型的思维类型。左脑被认为更合乎逻辑，分析和客观。据说右脑更直观，创造性，情感和主观。Maclean的三位一体脑理论MacLean的Triune Brain理论表明，人类有三个大脑。爬行动物的大脑，边缘系统和新皮层。
