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大脑中的惊奇和新奇 - 信息科学
摘要 惊讶和新颖的概念已在多个大脑区域和物种的各种实验和理论研究中使用。然而，“惊讶”和“新颖”在不同的研究中指的是不同的量，这引发了人们对这些研究是否确实与大脑中的相同功能和机制有关的担忧。在这里，我们通过系统地研究惊讶和新颖的不同方面如何与不同的大脑功能和生理信号相关来解决这些问题。我们回顾了最近对惊讶和新颖性提出的定义的分类以及与实验观察的联系。我们表明，计算建模和可量化的定义可以对以前的发现进行新颖的解释，并为未来的理论和实验研究奠定基础。
心灵与思想之间令人惊奇的联系
你准备好戒掉电子烟或吸烟了吗？这是一个很棒的决定。尼古丁会导致严重的健康问题，如肺癌和心脏病。这也是一种非常昂贵的习惯。戒烟可以挽救你的生命并为你省钱。戒烟可能是最难戒掉的习惯之一，但你可以做到。以下八条建议可以帮助你成功戒烟：1. 设定戒烟日期并制定计划以坚持下去。2. 获得家人和朋友的支持。3. 避免触发因素，例如你通常吸电子烟或吸烟的地方。4. 使用尼古丁替代品，如口香糖或贴片，以帮助缓解烟瘾。
令人惊奇的青少年大脑： - 将科学转化为……
青春期是大脑发展抽象和批判性思维能力的时期。这是青少年大脑的新领域，因为青少年发展了更高级的认知技能，可以提出“如何”和“为什么”的问题，分析更复杂的问题，并评估决策中的替代方案。青少年的大脑仍在发展理性思考和决策的思维模式和技能。虽然青春期的一部分是寻求新体验和独立，但青少年仍然需要与健康的成年人一起度过大量高质量的时间，以促进大脑的健康发育，并从成年人成熟的前额叶皮层的指导中受益！青少年的大脑发展出非凡的记忆新信息的能力。青春期是获取新知识和技能的发展机会之窗。即便如此，前额叶皮层的功能（例如优先考虑重要事项和组织技能）对大多数青少年来说都是具有挑战性的。要求青少年同时完成多项任务（例如“打扫房间、倒垃圾、收好自行车”）可能会让刚刚学习如何分类和优先考虑的青少年大脑不堪重负。策略：
《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑
推荐引用 推荐引用 Boyle, Colleen，《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑》（2022 年）。学生奖学金。131。https://digitalcommons.denison.edu/studentscholarship/131
使用意外和 fMRI 映射自然语言理解过程中广泛和局部语境预测的神经基础
语境会影响理解者在语言处理过程中的期望，信息论惊奇通常被用作衡量认知处理努力的指标。然而，先前使用惊奇的研究只考虑了句内语境，使用 n-gram、神经语言模型或句法结构作为条件语境。在本文中，我们扩展了惊奇方法以使用更广泛的主题语境，通过分析自然聆听过程中收集的 fMRI 时间过程来研究局部和主题语境对处理的影响。从 ngram 和 LSTM 语言模型计算出的词汇惊奇可用于捕捉局部语境的影响；为了捕捉更广泛语境的影响，我们引入了一个基于主题模型的新指标——主题惊奇。我们确定了词汇惊奇和主题惊奇的不同神经激活模式。这些不同的神经解剖学相关性表明，句子处理过程中的局部和广泛的语境线索会调动不同的大脑区域，并且语言网络的这些区域在功能上有助于在理解过程中处理不同维度的语境信息。更广泛地说，我们的方法补充了越来越多的使用计算语言学方法的文献，以操作和测试有关句子处理中的神经认知机制的假设。
惊奇与恐惧：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 北卡罗来纳州立大学
惊讶与惶恐：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 美国北卡罗来纳州立大学 Ingerid S. Straume 挪威奥斯陆大学 摘要 基于人工智能的自然语言生成系统目前能够在极少的人为干预下生成独特的文本。 由于这类系统的改进速度非常快，如果教师期望学生自己写作——参与产生和组织想法、研究主题、起草连贯的文章，并利用反馈进行原则性修改等复杂过程，这些修改既能提高文本质量，又能帮助他们成长为作家——那么他们将面临这样的前景：学生可以使用这些系统生成看起来像人类的文本，而无需参与这些过程。 在本文中，我们首先描述基于人工智能的自然语言生成系统（如 GPT-3）的性质和功能，然后就教师如何应对系统日益改进及其对学生的可用性所带来的挑战提出一些建议。简介 教育工作者长期以来一直担心新技术的进步会颠覆学生的学习过程——这种担忧在电子计算器出现后的几十年里一直存在于数学教师中（见 Banks，2011）。互联网的出现首先引发了学生对资料来源使用的偏执，因为只需点击几下鼠标，就可以获得大量信息，而且复制粘贴成为学生在不注明出处的情况下将他人的文字拼接到自己的文章中的一种简单方法。文本可以在屏幕上进行操作以达到所需的长度（例如，通过不知不觉地增加逗号和句号的字体大小或更改字符宽度）。精通技术的学生很快就能通过用系统无法识别的西里尔字体替换看起来相同的字母、在行末添加不可见的单词（白色字体）或添加虚构的参考资料来欺骗抄袭检测工具。手机使人们能够通过发短信、存储信息或在线搜索在课堂考试中作弊。论文写作服务在互联网上蓬勃发展。与此同时，更复杂的翻译程序继续困扰着外语教师和那些与 L2 学生一起工作的人（Karbach，2020 年）。然而，与基于人工智能的语言生成技术的潜力相比，这些偷偷摸摸的逃避将显得微不足道：系统可以自动生成与人类书写完全或几乎完全一样的文字。这种下一代自然语言处理技术为写作教育者提出了关键问题。在本文中，我们首先简要描述了 GPT-3 等能够生成、总结、组织和翻译自然语言文本的人工智能系统的发展，并提供了一些这些系统功能的示例，既有帮助又令人不安。然后，我们讨论这些系统对学术写作教学的影响，在这些系统中，它们将越来越普及，并可供学生使用。
2023-2027 战略计划包 v2.5 - 休斯顿太空中心
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