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感知速度测量装置*
图表形式，显示受试者调整其位置所需的时间间隔。多年来，人们已经知道，测量调节速度而不是调节能力可以提供临床证据，证明主要与人眼聚焦装置的松弛和收缩有关的功能的表现（Robertson，1936 年）。在从近处到远处以及反方向调整视力时，涉及很多因素。刺激的持续时间和大小、光的强度、瞳孔的大小以及接收刺激的视网膜面积都会影响感知的速度。自然能力和注意力也会导致个体差异（Strughold，1949 年）。虽然所涉及的各种因素，如视网膜和皮质的潜伏期（Adrian and Matthews，1927、1928），可以而且已经单独研究过，但与飞行员有关的实际考虑会指出，感知近处或远处物体的总时间更大
感知速度测量装置*
图表形式，显示受试者调整其控制其会聚和调节的 pex 齿轮的位置所需的时间间隔。多年来，人们已经知道，测量调节速度而不是调节能力可以提供临床证据来证明一种功能的表现，这种功能主要与人眼聚焦装置的松弛和收缩有关（Robertson，1936 年）。在从近处到远处以及反方向调整视力时，涉及很多因素。刺激的持续时间和大小、光的强度、瞳孔的大小以及接收刺激的视网膜面积都会影响感知的速度。自然能力和注意力也会导致个体差异（Strughold，1949 年）。虽然所涉及的各种因素，如视网膜和皮质的潜伏期（Adrian and Matthews，1927，1928），可以并且已经单独研究过，但与飞行员有关的实际考虑将指出，感知近处或远处物体的总时间更大
学龄前儿童的感知实验研究
摘要本文中介绍的实验研究是我们系列实验中的第一项，旨在测试儿童在感知这些对象的计算机模型（虚拟对象）时依赖于他们所知的真实物理对象的特征的假设。选择该维度是第一个研究的特征。维度是一种偏anmodal特征，也就是说，它可以根据各种模态（视觉或触觉）的感官信息来感知。进行了一项试验实验研究，以检验假设：学龄前儿童在片剂计算机屏幕上作用（在二维表面上）时，是否将虚拟的三维物体视为三维对象。4-5岁的20名儿童参加了实验。每个孩子都参加了五项实验测试：主测试1-在平板电脑屏幕上使用虚拟体积对象的动作（通过触摸移动），示例2-查看平板电脑屏幕上体积对象的图像，而无需与之执行操作。还进行了三个其他带有实际体积对象（视觉，触觉，视觉热量）的测试，以评估儿童的感知发育。每次测试后，仅根据触觉信息提供孩子，以在四个对象之间选择一个参考对象：两个三维和两个平面。94.1％的成功识别真实对象的儿童中，尽管视觉和触觉信息之间的不匹配有效，但样本1之后将虚拟对象识别为三维。关键字：虚拟3D图像，视觉热感知，视觉热差结果与在对三维对象的大小和形状中最佳整合在对更可靠的信息方面的大小和形状中最佳整合的想法是一致的。在样本2中，在缺少平板电脑屏幕上图像的可能性的情况下，随着三维对虚拟三维对象的识别相关的误差次数显着增加（33.3％）。
埃莉诺·吉布森（Eleanor J. Gibson）：学习感知和感知学习
想象自己是实验的参与者。\ bu显示了一个复杂的图形“涂鸦”，该图形“涂鸦”由四层螺旋组成。然后，您将依次显示一系列相似和相同的图纸。您的任务是挑选该系列中的相同任务。前几个涂鸦似乎与彼此相同，并且与您对原始standard的记忆相同。但是，您逐渐注意到，螺旋的螺旋线，也许是螺旋旋转的旋转方向的线圈数量有所不同（顺时针与逆时针）。\ bu不知道您是否注意到涂鸦不同的方式或它们之间的所有特定差异，因为实验者从未告诉您您是对还是错。但是，在系列结束时，实验者要求您重复该过程，为您提供另一个机会来查看标准，然后再次浏览该系列。这次您更确定您已经注意到了涂鸦之间的差异类型，并且可以肯定的是，您已经检测到了大多数与标准不同的涂鸦。再次要求您检查标准并在该系列中选择与之相同的标准。在此试验结束时，实验者告诉您，最后，您现在已经使它们完全正确，并感谢您的参与。
大脑中的定向信息共享在感知双稳态过程中将感知与其后果区分开来
在寻找意识体验的神经基础时，感知及其认知后果通常会被混淆，因为在记录神经活动的同时，参与者会明确报告他们所经历的事情。在这里，我们提出了一种新颖的方法，使用基于卷积神经网络的眼动分析技术和基于信息论的神经动力学分析来将感知与报告区分开来。我们使用双稳态视觉刺激来实例化意识感知的两个众所周知的特性：整合和分化。在任何给定时刻，观察者要么将刺激视为一个整合的单一对象，要么视为两个明显不同的分化对象。使用脑电图，我们表明，当报告切换时，基于信息论的整合和分化测量与参与者对这些内容的感知体验密切相关。我们观察到在切换到整合感知之前，前电极与后电极（从前到后）之间的信息整合增加，并且在报告分化感知之前，前信号的信息分化更高。至关重要的是，信息整合与感知密切相关，甚至在无报告条件下也能观察到，因为感知转换仅从眼球运动推断出来。相反，神经分化与感知之间的联系仅在主动报告条件下观察到。因此，我们的结果表明，感知和报告需要不同数量的前后网络通信和前部信息分化：尽管从前到后的定向信息与感知内容的变化有关，无论报告如何，但前部信息分化在无报告条件下不存在，因此具有与感知本身没有直接联系的不同作用。
提议评估感知和影响...
随着大型语言模型开发的最新进展，生成人工智能系统（例如 ChatGPT（OpenAI）、Bing Chat（微软）和 Bard（谷歌））越来越多地出现在各个领域专业人员的工作中，包括教育领域。在这种特定场景中，[Chen et al.2020] 提到人工智能从教育管理到教学方法的发展产生了巨大影响，而 [Tavares et al.2020]提到了以下基于人工智能的系统应用的例子：自适应学习、智能导师、诊断工具、推荐系统、学习风格分类、虚拟世界、游戏化和应用于教育的数据挖掘。
大学生的认知和感知水平
摘要 人工智能站在变革性技术的前沿，重塑了教育工具和组织。在传统上以教师不可或缺为特征的教育领域，在线教育的出现以及人工智能 (AI) 和机器学习的不断进步正在重塑教育者的职责。虽然教师仍然是有效教育实践的基石，但人工智能利用高级分析、深度学习和机器学习来监控个人进步，从而有别于传统教学方法。人工智能在教育领域的不断发展不仅有助于发现教学差距，而且还提高了教育的整体质量。随着人工智能解决方案的进步，它们提供了一种识别和解决教育交付中缺陷的方法，从而实现了更精细和个性化的学习方法。人工智能升华为教育，通过开发新的时区，增加了时间和灵活性，赋予了教师权力。这种新获得的自由使教育者能够依靠发展理解和适应性的关键方面，而这些方面需要人类的能力，而计算机可能难以在这些方面产生影响。人工智能与人类教师之间的协同作用可以提高效率、提供个性化的学习体验并简化管理流程。从本质上讲，技术与教育者的融合有可能让学习者发挥出最佳表现。本文介绍的研究文章深入探讨了人工智能在教育行业的多方面作用和影响，阐明了人工智能可以增强教育实践的各种模式，同时认识到人类参与学习过程的持久意义。
自主和感知与响应物流
自主和感知与响应物流是物流支持的连续体，至少在军事方面，它将“战壕、工厂和战壕”连接起来。这一概念从航空业的起源扩展到一系列民用企业和网络中心军事行动的综合要素。设备健康监测系统已经存在了几十年。一种这样的系统是为 F-15 和 F-16 的喷气发动机开发的。发动机监测系统由发动机诊断单元 (EDU) 和地面诊断单元 (GDU) 组成。EDU 监测并记录飞机系统的运行状况。飞机完成任务并着陆后，EDU 连接到 GDU 并下载数据以便进行分析。本文介绍了美国、英国和澳大利亚在自主和感知与响应物流方面的发展。关键词：自主物流、感知与响应物流、航空物流、战斗服务支持、