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World File Search System感知机
意识、感知和评估
方法：进行了一项前瞻性横断面研究，连续抽样，研究纳入了 90 名医学生。使用问卷数据表收集数据并进行分析。结果：研究结果显示，73.9% 的学生知道 AI，但 80.0% 的学生表示缺乏这方面的正规教育。积极的看法包括承认 AI 在减少错误方面的功效（71.1%）和促进患者教育（56.7%）。然而，有人担心 AI 可能会对医护人员与患者的关系产生影响。大多数人（56.7%）主张将 AI 知识和技能整合到学术课程中。平均积极感知得分为 29.8，与年龄和学习年限有关。结论：本研究强调需要解决人工智能意识方面的差距，并提倡将人工智能教育纳入药学课程。研究结果突出了学生之间的细微差别，并强调了量身定制的教育策略的潜在好处，以利用对医疗保健中人工智能整合的积极态度。关键词：人工智能；机器人；意识；看法；意见；药学；学生。介绍 人工智能是一种试图通过使用数据来模拟人类智力的软件系统
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。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
