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World File Search System学习动机
剪贴动机：使用连续观察的机器人动作学习奖励功能
强化学习（RL）在机器学习算法的领域中脱颖而出，因为其独特的方法涉及代理与环境相互作用的代理，以发现最大程度地提高预期累积奖励的政策。这与监督的学习形成对比，后者依赖于预定的数据标签对来进行更正。在RL中，反馈信号仅来自环境中定义的奖励功能，这使得此奖励功能的设计至关重要。设计较差的奖励功能可以阻碍学习过程，并导致一项预测不良行动的政策[3]，强调了RL仔细奖励功能工程的重要性。在为环境设计奖励功能时，尤其是对于机器人操纵任务时，常见的方法是将对象和目标之间的总距离或额外的奖励使用。例如，fetch [29]中的任务使用抓地力和目标位置之间的距离作为奖励，而Metaworld [44]中的拾取位置任务使用抓地力，对象和目标位置之间的距离，并带有额外的奖励，表明对象是否由抓手抓住。但是，这种奖励功能设计倾向于评估当前状态而不是动作本身。一种更强大的方法涉及基于动作的奖励指标，这些指标可以评估行动质量，考虑到诸如动作效率，路径优化和动态相互作用之类的因素。在机器人操纵任务中，要实现目标状态，必须首先实现一系列先决条件。仅在物体和目标位置之间的距离时设计奖励功能通常会错过一些先决条件。
青春期学习的动机
野生生菜（Lactuca Aff。Canadensis L.）属于Asteraceae家族，是在巴西进行的，可能起源于非洲，亚洲，欧洲和北美。普遍称为加拿大生菜，是一种非常规的绿叶蔬菜。对该物种的研究在巴西很少，其科学名称在专家之间进行了辩论。它具有很高的形态变异性和有争议的植物分类。这项研究表征了气孔，组织了核型，并确定了四种野生生菜形态型的核DNA含量，以促进正确的分类。使用的遗传物质是从UFLA中的非规定蔬菜种质中获取的。野生生菜形态型的叶子是最不受欢迎的，在弱点表皮中有更多的气孔。在形态型（绿色和紫色）之间以及光滑的紫色类型（狭窄的叶子和宽叶）之间存在相似之处。在四种形态型中的染色体数量（2n = 18）或DNA含量中没有发现变化。野生生菜的形态的分离与形态学分类或核学数据不符。评估的四种形态型被放置在同一物种下，与其他研究相比，获得的结果导致我们推断出野生乳酸的四种形态型属于该物种L. indica l。进一步的研究可以提供对该物种进化史的见解。
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
人工智能使用动机问卷
《国际教育技术杂志》（IJTE）是同行评审的在线学术杂志。本文可用于研究、教学和个人学习目的。作者对其文章的内容负全部责任。期刊拥有文章的版权。出版商不对因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失、诉讼、索赔、诉讼程序、要求、费用或损害承担责任。请所有作者披露与所提交作品有关的任何实际或潜在利益冲突，包括与其他个人或组织的任何财务、个人或其他关系。
针对 COVID- 的动机访谈策略......
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 或冠状病毒病 2019 (COVID-19) 疫苗犹豫症被定义为一种行为现象，即个人既不完全接受也不完全拒绝 COVID-19 疫苗，在当前疫情中构成重大健康威胁。传统的解决医疗保健领域疫苗犹豫症的方法缺乏实证支持，在某些情况下，实际上增加了疫苗犹豫症。因此，迫切需要有效解决 COVID-19 疫苗犹豫症的方法，特别是在医疗保健环境中。本文强调了动机访谈 (MI) 在解决疫苗犹豫症方面的必要性和重要性，它强调医生和患者之间的协作沟通。我们描述了解决 COVID-19 疫苗犹豫症的 3 步流程，包括使用指导风格、使用 MI 工具箱以及有意识地、巧妙地应对个人的犹豫程度。最后，讨论考虑了在应对和解决 COVID-19 疫苗犹豫时实施这些步骤可能面临的挑战。（J Am Board Fam Med 2022；35：420–426。）
新兴技术、声望动机和……
摘要：国际竞赛研究几乎只关注竞争性军备的安全动机。但国际竞赛也可能受到声望的驱动。本文定义了“声望竞赛”，并概述了声望激励因素影响国家支出和驱动动态的重要方式，这些方式可能与传统军备竞赛文献中描述的有所不同。受声望驱动的竞赛在国家投资的物质对象、最有可能发生的时间以及哪些国家参与方面可能有所不同。本文以 1957 年开始的美国和苏联之间的太空竞赛这一重要案例说明了这些动态。政治学家常常错误地将太空竞赛理解为冷战期间传统安全竞争的延伸，但它却为研究声望如何影响国际竞争动态提供了一个理想的案例，这些动态对于我们理解当今迅速出现的竞争环境具有重要意义。例如，了解美国领导人为何选择以那种方式回应苏联卫星，可以让我们了解当代背景下政策制定者可能面临的选择。
设计有效的动机气候
摘要摘要我们提出了一个案例研究，该案例研究表明讲师如何在线和混合课程中有意设计积极的动机气氛。我们还研究了学生对动机氛围的看法预测他们在同一过程中三种不同方式（FTF]，在线和混合体）上的努力和成就。，我们连续三年一次在本科计算机科学课程中调查了学生（第1年的FTF，在第2年在线，以及第3年的混合动力车）。措施包括与动机有关的量表和最终课程等级。根据981名学生的调查回答，我们的发现表明，可以在在线和混合课程中创造一个激励性的气候，比FTF课程中的动机气候一样好或更好。在FTF，在线和混合课程中，学生对动机气候的看法以相似的方式预测了他们的努力和成就，并认识到有用性，兴趣和成功是最强大的预测指标。
自动加固学习：探索开放式环境中技能获取的内在动机
收到：2024年11月18日修订：2024年12月26日接受：2025年1月13日发布：2025年1月30日摘要 - 本文介绍了自动增强学习（RL）的全面概述，强调了内在动机在技能撰写的开放式形成中的作用。我们描述了基于知识和基于能力的内在动机之间的区别，并说明了这些概念如何为能够产生和追求自定义目标的自主剂的发展提供了信息。探索了本质上动机的目标探索过程（IMGEP）的类型，重点是对多目标RL和发展机器人技术的影响。自动学习问题是在无奖励的马尔可夫决策过程（MDP）中构建的，在该过程中，代理必须自主代表，产生和掌握自己的目标。我们应对评估此类代理的独特挑战，提出各种指标，以衡量复杂环境中的探索，概括和鲁棒性。这项工作旨在促进对自动RL代理的理解及其在各种动态环境中增强技能获取的潜力。
动机 - 行为技能理论
随着全球衰老和肥胖率的提高，糖尿病已成为目前最严重，最常见的慢性疾病之一（1）。根据国际糖尿病联合会（IDF）的说法，全球2021年的糖尿病大约有5.37亿人口，估计全球患病率将超过10％，预计到2045年，该数量预计将达到7.83亿（2）。由于人口庞大，中国现在已成为世界上糖尿病患病率最高的国家，并且糖尿病患者数量最多（3）。根据国际糖尿病联合会（IDF）发布的2021年全球糖尿病图集，中国大陆糖尿病患者的总数估计为2021年（2）。糖尿病的发病率随着年龄的增长而继续增加，尤其是在50岁之后，在中国的中年和老年人口中，糖尿病和糖尿病前期的患病率分别超过10％和40％以上和40％以上（4-6）。更糟糕的是，中低收入国家的糖尿病发病率很高为全球卫生经济带来了巨大的成本和负担（7）。经验数据表明，在2021年，由糖尿病造成的直接健康支出已达到近1万亿美元，在过去的15年中，糖尿病的直接支出已增加了约316％（2）。此外，糖尿病的社会经济不平等也不利于全世界的糖尿病预防和控制，尤其是在发展中国家（8）。2型糖尿病（T2DM）是最常见的糖尿病类型，占所有糖尿病患者的90％（9）。T2DM患者可能会出现微血管和大血管并发症，例如心血管疾病，糖尿病肾病和糖尿病眼科，而无需控制血糖（10）。此外，与健康人相比，T2DM患者的全因死亡风险增加了15％（11）。这将导致T2DM患者生活质量的妥协和对家人的巨大财务负担（12）。T2DM的主要促成因素是肥胖和不健康的生活方式（如久坐）（13）。早期控制T2DM和以患者为中心的自我管理可以降低血糖水平并最大程度地减少并发症（9）。一系列的随机对照试验表明，生活方式干预措施（例如增加体育锻炼和健康饮食）是控制T2DM进展的简单和有效的方法（14-18）。除了家人，朋友或医生推荐的生活方式变化外，大多数T2DM患者都受益于糖尿病药物，通常用于控制血糖的控制和T2DM并发症的进一步发生。因此，遵守医生的降血糖药物和建议的处方对于管理状况和防止T2DM并发症的出现至关重要（4、19、20）。然而，T2DM患者的自我管理实践需要进一步的优化和进行补充，因为它涉及多个方面，例如饮食习惯，体育活动和药物依从性，并且严格遵循T2DM患者可能会变得复杂（21）。在这种情况下，一种系统评估饮食习惯的工具，最近的研究发现，大多数T2DM患者仅遵守中等程度的治疗（22-24）。