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World File Search System第二人称
基于第二人称神经科学的教学学习相互作用的神经科学的康复观点
第二人称神经科学的最新进展使教学学习相互作用涉及的基本神经机制得到了更好的理解。教学不仅是从教师到学生的单向信息转移；这是一种复杂的互动，需要元认知和心理技能才能理解他人的意图并整合有关自己和他人的信息。涉及治疗师指导患者如何提高运动技能的物理疗法是一个临床领域，教学学习互动起着核心作用。积累的证据表明，非侵入性脑刺激（NIB）调节认知功能。但是，NIBS的教学学习互动方法尚未用于康复。在这篇综述中，我评估了目前的研究及其在增强元认知和心理能力中的作用；然后，我回顾了有关教学学习相互作用的高层研究研究，并探讨了Nibs在康复中的潜在临床应用。使用NIBS的双脑刺激是基于大脑对脑对脑同步的发现，在超扫描研究中开发了，并同时向两个个体交付，以增加脑间间的同步振荡。人工诱导大脑对脑同步具有促进基于教学的学习的潜力。大脑到脑界面通过使用NIBS来调整患者的大脑活动，从而诱导脑间同步，从而可以对治疗师的大脑活动产生积极的影响，这两种相互作用都会对治疗师患者的相互作用和康复结果产生积极影响。NIBs具有作为用于康复互补干预措施的当前神经科学方法的有用补充。
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左：当前版本，右：旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8：P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11：立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12：深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13：热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14：基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15：单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17：3D 积分成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。 ... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1：不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2：系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8：实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。
人工智能聊天机器人有写作风格吗？...
摘要：尽管 Turnitin 可以生成 AI（人工智能）写作检测报告，但这些 AI 报告不得用于惩罚目的，因为本研究表明，Turnitin AI 报告的准确率远低于 Turnitin 声称的 98%。为了帮助教授、教师和内容评估利益相关者识别 AI 生成的材料，本研究通过探索句子长度、段落结构、词汇选择、情绪、时态、语态、代词、关键词密度、词汇密度、词汇多样性和阅读难易程度，研究了案例研究、商业信函和学术写作 ChatGPT-4 生成的回复的文体特征。研究表明，ChatGPT-4 案例研究生成的回复以 2 到 3 个句子的段落形式生成，每个句子有 16 到 18 个单词。这些句子主要以祈使语气形成。第二人称代词“你”和第二人称所有格限定词“你的”的使用很普遍。关键词和词汇密度较低，词汇多样性一般，阅读难易度较高。研究还发现，ChatGPT-4商务信函回复以2-3句16-20词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用一般现在时和主动语态，使用第三人称单数代词。使用技术词汇和缩写时没有说明其含义。关键词密度、词汇密度和词汇多样性较高，阅读难易度较低。研究还发现，ChatGPT-4学术写作回复以3-4句16-19词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成，使用主动语态，时间上无主体被动语态，使用多种现在时态。关键词和词汇密度较高，词汇多样性较低，因此阅读难度处于平均水平（未定义缩写除外）。值得注意的是，ChatGPT-4 有意使用第三人称复数代词“they”来指代单数，以支持跨性别运动。