XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System想象力
在政治经济学中介绍人力资源管理：万花筒想象力的多层次理论和机会
这是以下文章的同行评审版本：Vincent，S.，Bamber，G.J.，Delbridge，R.，Doellgast，V.，Grady，J。和Grugulis，I。（2020），《政治经济学中的人力资源管理：多层次的理论和万花筒想象的机会》。Hum Resour Manag J.，已在https://doi.org/10.1111/1748-8583.12328上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。
科学中的想象力：从古代辩论到现代复杂材料研究的探索，提出一种翻转课堂教学方法
摘要 . 17 世纪文化大革命后，一些诗人认为科学正在扼杀艺术和诗歌之美。因此，人们认为想象力与科学方法背道而驰。幸运的是，这种观点现在已经被普遍抛弃，想象力在科学中的重要作用终于得到了充分的认可。特别是在材料科学领域，系统的结构和动力学特性通常是无法从其成分中预测的，因为它们通常来自由大量构建块组成的组件的新兴行为，因此想象力被认为是 (i) 思考实验、(ii) 解释实验结果和 (iii) 制备新材料的重要工具。这使得该主题绝对适合典型的翻转课堂方法。年轻的学生可以通过搜索几个世纪以来发生的辩论来首次了解想象力在科学中的应用：可以找到有趣的故事、辩论和有时令人愉悦的方面，这肯定会激发他们对研究的兴趣，直至研究现代复合材料。然后，在学校里，在老师的协调下，这些故事、想法和观点可以得到巩固。在这个范围内，显然跨学科性是一个关键因素，它肯定会从活动中出现。着眼于未来前景，还将报告最终评论和现代研究活动的例子，以展示想象力如何帮助建立智能程序来制备现代科学中的新材料。
基于单词想象力使用ICA
这项研究的目的是观察基于单词想象的原始EEG信号的独立组件分析（ICA）方法的有效性，该方法将用于无言语的单词分类。脑电图（EEG）信号是当某人进行活动（例如睡觉，思维或其他体育活动）时代表人脑的电活动的信号。eeg数据基于用于研究的想象力一词，伴随着肌肉运动，来自肌肉运动，心跳，眼睛眨眼，电压等。在先前的研究中，ICA方法已被广泛使用且有效地缓解生理伪像。伪像的信号比（ASR）用于测量ICA在本研究中的有效性。如果比率越大，则ICA方法被认为有效地清除了脑电图数据中的噪声和伪影。基于实验，从14个电极上获得的11个受试者获得的ASR值在0,910至1,080的范围内。因此，可以得出结论，ICA可有效根据单词想象从EEG信号中删除伪像。