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Kuroda Ryo作为行为药理学的先驱：心理学的历史考虑Hironaka Naoyuki ...
第1部分动物心理学的一般理论第1章动物心理学的历史第2章动物心理学对象第3章研究方法第4章刺激和感官第5章工具感官第6章第6章VISION第6章VISION第7章化学感官第8章《时间感知》第8章中的学习方法第1章第1章第1章使用动物学习研究的方法和设备2动物学习研究3生理学的意义。第5章学习的外部因素第6章学习的内部因素第7章分布实践和第8章过渡和干涉第9章学习曲线第10章学习部分
沉浸式 VR 和 AR 技术——艺术、设计和媒体教育
− (AR) 增强现实是通过技术手段，通过数字视觉元素、声音和其他感官刺激实现的现实世界环境的增强型交互式版本。增强现实涉及将视觉、听觉或其他感官信息叠加到现实世界，以增强体验。
维护策略 - Daniel Penn Associates
7. 识别故障。工程、维护、运营和质量部门的每个人都有责任识别故障迹象。在许多情况下，我们会关闭设备以查找潜在故障（P-F 曲线上的 P）或故障（F），而其他技术可以在不关闭资产的情况下确定故障的可能性。除了振动和红外分析等预测技术外，还包括质量组的 SCADA 系统参数，如流量、压力、温度和统计过程图。也不要忘记人类的感官。有资格使用这些感官的人比有资格进行振动分析的人多得多。这些感官包括感觉温差、听到噪音和检测振动等。
先天性心脏病儿童营养不良的危险因素：荟萃分析
L2获取词汇音调涵盖感知和产生。尽管感知通常是在L2词汇音调获取中的产生之前（Wang等，1999），但它们之间的关系并不总是很简单，而感知的改善并不一定需要改善生产的改善，而Vicevice则（Leather）（Leather，2011年）。l2词汇音调获取不仅涉及听觉线索，还涉及视觉和触觉提示，例如手势（Gullberg，2006）。这些多模式线索在促进L2词汇感知和生产方面的重要性越来越多（McCafferty，2004; Hostetter，2011; Lewis and Kirkhart，2022; Zhang et al。，2023）。多感官学习整合了多种感官方式，它比对多感官环境的大脑优化了一致性方法，这表明可以通过结合这种方法来增强L2词汇音调教学法（Shams和Seitz，2008）。马其顿和开普勒（2013）认为，通过神经科学发现所告知的教学方法在L2教学中的使用可以通过三个较长的方法显着增强学习：（1）使用多感官体验来实现词汇习惯，（2）将词汇的练习和效率培训的量化和（2）用于发起胶水的范围和（2）范围内的脑海，并（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（3）（3）（3）发音结果。此外，多感官提示通过支持内容理解来增强学习成果（Dick等，2009）。了解非语言提示如何增强听觉表示形式可以阐明如何利用多模式方法来促进获得不熟悉的Tonal L2（Yip，2002; Liu等，2022）。
艺术 - 发展儿童技能的机会
艺术对儿童特别是在早期发育期间很重要。研究表明，艺术活动在幼儿期发展了大脑能力。艺术使儿童的感官参与开放式游戏，并支持认知，社会情感和多感官的发展。随着儿童进入小学及以后的发展，艺术继续为大脑发展，精通，自尊和创造力提供机会。
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
非实体人工智能意识的认知现象学论证：P1。关于认知现象学的强原始主义是正确的。P2。如果关于认知现象学的强原始主义是正确的，那么现象意识就不需要感官处理。C1。因此，现象意识不需要感官处理。P3。如果现象意识不需要感官处理，那么人工智能意识（假设它是可能的）就不需要具体化。C2。因此，人工智能意识（假设它是可能的）不需要具体化。如前所述，我首先关注 P1，提出两个支持强原始主义的论据。第一
“当谈到纯 CP 和不纯 CP 之间的区别时，似乎很明显，这个论点 [原始主义的现象学对比论点] 不能支持比不纯 CP 更多的论点。毕竟，所有例子都涉及体验视觉外观、声音流等的方式。这个论点针对的是那些在意识生活中除了感官现象学什么都找不到的人，它促使她注意到这些感官外观之间的区别，而这些区别只能通过诉诸认知渗透来解释。公平地说。尽管如此，这并没有给我们带来任何像纯 CP 的东西。就这个论点所表明的，认知内容让自己出现在有意识的主体面前的唯一方式仍然是影响某些感官流形出现的方式。这是不纯的 CP”（Levine 2011：115-116）。
AI使用BCI设备和基于FBG的感官平台用于足底压力测量的人体步态的大脑信号预测
摘要：为生物医学问题开发现代解决方案（例如人类康复步态的预测）中的人工智能（AI）正在发展。试图通过安装在单孔上的FIL BRAGG光栅（FBG）传感器，与脑部计算机界面（BCI）设备同时使用足底压力信息，以预测与人的坐着，站立和行走姿势相对应的大脑信号。的姿势分类范围。这些型号用于识别从16通道BCI设备的四个用户的坐，站立和步行活动响应的电极。基于10–20脑电图系统（EEG）的六个电极位置被鉴定为对足底活性最敏感的位置，并发现与脚步运动过程中感觉运动皮层的临床研究一致。与均值最低的FBG数据相对应的大脑脑电图（MSE）值（0.065–0.109）是通过选择长期术语记忆（LSTM）机器学习模型进行的，与复发性神经网络（RNN）和门控复发单元（GRU）模型相比，进行了。