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World File Search System复杂问题
蓝色的光明面：抑郁作为分析复杂问题的适应性。
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省，这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法，但是它需要缓慢，持续的处理，因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的，对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据，例如基因，神经递质及其受体，神经生理学，神经解剖学，神经术，药理学，药理学，认知，行为和治疗功效。此外，该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释，这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念，并且对治疗有影响。
复杂问题应用的创新解决方案...
成就 LLNL 整合了工程、材料科学、物理、化学、数据科学、建模和仿真以及制造方面的专业知识，共同设计创新解决方案。例如，材料科学家研究材料的化学、电子、结构和动力学特性，包括聚合物、合金、陶瓷、泡沫和仿生材料。研究人员还探索了增强原料开发、制造技术和表征方法的方法，同时研究了可能影响长期性能的材料老化和降解。利弗莫尔专家利用人工智能 (AI) 和数据科学的力量来优化设计并实现材料科学的快速进步。LLNL 的广泛资源为这些成就做出了贡献，例如：
针对复杂问题的混合量子-经典人工智能模型......
AI/ML 工程师摘要：本报告探讨了人工智能与混合量子-经典系统的交集，重点关注它们解决不同领域复杂问题的能力。因此，该报告列出了人工智能发展的各个阶段，指出了其巨大的里程碑以及机器如何学习。然后，它继续解释量子计算有望如何升级人工智能——特别是在优化和机器学习方面，这将用于药物发现、金融投资组合优化和物流应用。讨论的其他报告领域还包括混合量子-经典系统的实际应用以及与量子技术集成相关的挫折。最后，本文谈到了这种混合方法的未来前景，表明人工智能和量子计算中的转化能力可用于解决全球复杂问题。关键词：混合量子-经典人工智能模型、量子计算、人工智能 (AI) 和机器学习。
复杂问题解决过程中的环境和焦点
在自由探索现实世界场景期间的眼动运动的时间课程分析通常会显示固定持续时间的增加以及扫视幅度的减少，这已经在两种视觉系统方法中进行了解释，即从环境到焦点的过渡。在早期观看期间的简短固定和较长的扫视被归类为环境视力模式，这与空间取向有关，并且与简单的视觉特性（例如运动，对比度和位置）有关。在以后的观看期间，更长的固定和较短的扫视被归类为焦点视力模式，它集中在凹起的投影中，并且能够对象识别及其语义分类。尽管这些发现主要是在图像探索的背景下获得的，但本研究努力研究当人们从事复杂的现实世界任务时，是否会在环境和局灶性视觉之间的相互作用模式中部署相同的相互作用模式 - 以及何时？基于对现有数据的重新分析，该数据集成了并发大声思考和眼睛跟踪协议，本研究将参与者的内部思维模型与他们的眼睛运动的参数相关联，他们将解决方案计划用于现实世界中的开放式设计问题。我们假设在求解器遇到难以将其概念方向转移以调整解决方案路径的困难时，在环境和焦点注意处理之间切换很有用。个人可能会更喜欢不同的注意策略来寻求信息的行为，例如环境对焦点或焦点。观察到的固定持续时间的增加和扫视幅度的减少在概念方向上的变化围绕时期的幅度下降，从而支持了对环境到焦点处理的假定；但是，焦点到焦点处理并不明显。此外，我们的数据表明，概念方向转变的开始是可以观察到的眼动行为，并有明显的固定延长。我们的发现加入了实验室环境中得出的结论，通过提供有关现实世界问题解决的环境和焦点处理特征的初步证据。
“在复杂问题上简单” - 有关气候变化的视觉数据交流的帐户
摘要 - 数据可视化在传达有关气候变化以及刺激参与和行动的科学证据方面起着至关重要的作用。为了调查如何更好地利用可视化来传达气候变化的复杂性与不同受众的复杂性，我们对气候变化，数据可视化和科学交流领域的17名专家进行了访谈，以及12名外行人。除了有关气候变化通信和数据可视化的各个方面的问题外，我们还要求参与者分享他们认为的是两个模范气候变化数据可视化的主要外卖消息。通过主题分析，我们观察到有关所包含内容，消息的长度和抽象以及参与者组之间的感官过程的差异。平均而言，专家表达了更短而更抽象的消息，通常是指更高级别的结论，而不是特定的细节。我们使用我们的发现来反思设计决策，以创建更有效的可视化，尤其是在针对外行观众的新闻媒体来源中。我们特此根据观众的需求讨论内容的适应，简化和准确性之间的权衡以及使可视化吸引力的技术。
分析复杂问题解决运动情境中的信息处理、决策和视觉策略
本研究旨在分析不同专业水平（专家、中级和新手）拳击手（法国拳击）在模拟和视频问题解决情境中的信息处理、决策和视觉搜索活动，这些情境复制了自然任务要求。受试者被安置在一块屏幕前，屏幕上从正面拍摄的拳击手被视为对手，他做出不同的拳击动作，他们必须根据先前学到的反应通过操纵杆做出反应。进行了两个实验。第一个实验用于分析受试者在复杂程度各异的情况下的反应。在每种情况下，对手都会采取不同的行动（进攻、开局和佯攻）。在简单情况下，受试者只需对一种动作做出反应，而在复杂情况下，他们必须对多种动作做出反应并选择适当的反应。分析了反应准确性和反应时间。结果表明，各组之间的差异只发生在复杂情况下。专业拳击手的反应更准确，但所有组的反应时间相同。该实验还用于选择第二个实验中保留的适当序列，在该实验中，在测试期间使用眼动记录仪（Nac Eye Mark recorder V）分析拳击手的视觉行为。空间（性质、数量、视觉注视频率和扫描路径）
遗传质量：实验研究可重复性的一个复杂问题。
在过去的 15 年中，科学界逐渐意识到已发表的研究普遍缺乏可重复性，尤其是动物研究。据估计，36% 的临床前研究成本花在了不可重复的实验上，原因是所用试剂和材料（包括动物）的错误（Freedman 等人，2015 年）。科学文献中报道的研究资源（包括模型生物，例如转基因小鼠品系）通常缺乏关键细节，因此研究无法重复（Percie du Sert 等人，2020 年）。再加上动物研究向临床研究的可转移性非常低（Leenaars 等人，2019 年），这些问题令人担忧，需要予以解决，以改进药物研究，并且出于明显的道德原因。造成这种情况的原因有多种，例如：缺乏统计功效分析、实验设计不佳、所用动物的健康状况等。本文将重点讨论小鼠的遗传质量。在使用疾病动物模型时，科学家需要考虑一系列因素
通过动态脑网络分析复杂问题解决
复杂问题解决是人类大脑的一项高级认知任务，近十年来一直受到研究。伦敦塔 (TOL) 是一款广泛用于研究复杂问题解决的游戏。在本文中，我们旨在探索复杂问题解决及其子任务（即规划和执行）的解剖区域之间的底层认知网络结构。提出了一种用于估计 fMRI 记录每个时刻的大脑网络的新计算模型。所提出的方法将大脑网络建模为人工神经网络，其中权重对应于大脑解剖区域之间的关系。该模型的第一步是预处理，以减少空间冗余，同时提高 fMRI 记录的时间分辨率。然后，使用预处理的 fMRI 信号估计动态大脑网络以训练人工神经网络。研究估计的大脑网络的特性，以识别感兴趣的区域，例如密集连接的大脑区域的中心和子组。通过解码复杂问题解决的规划和执行子任务，展示了建议大脑网络的表征能力。我们的发现与实验心理学以前的研究结果一致。此外，我们还观察到，与执行阶段相比，规划阶段的枢纽更多，并且与执行阶段相比，规划阶段的集群连接更紧密。
解决从海底到……的复杂问题
全面的高超音速战略意味着要从进攻和防守两方面着手，制定全链条解决方案来应对这些先进威胁。凝视高空持续红外 (OPIR) 监视传感器可实时超视距探测高超音速威胁，从而延长交战时间并提示跟踪系统以实施射击解决方案。我们的 OPIR 监视系统可为最先进的导弹威胁提供弹性的太空导弹预警和跟踪。用于传感器部署的 C4ISR 空间和导弹作战模拟 (COSMOS) 建模工具套件可实现主动情报收集和高效资源分配，帮助最终用户了解完成工作所需的条件。
未来的 AI 如何帮助解决全球复杂问题？
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