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World File Search System认知技能
成人的可打印认知工作表
认知补救疗法（CRT）是一种支持治疗，旨在增强面临心理健康挑战的个体的认知能力。puhidihi这些挑战通常表现为集中，组织和计划的困难，这可能会对人的生活质量和自主权产生不利影响。CRT通过增进对认知障碍和增强认知技能的了解来解决这些问题。最初是针对与精神分裂症相关的认知障碍的个体开发的，此后，CRT已被发现对更广泛的诊断有效。该疗法涉及各种旨在改善记忆力，思维，组织技能和专注力的任务。本文深入研究了CRT的帮助客户的方法，详细介绍了有助于成功治疗课程的方法，活动和资源。认知补救疗法被定义为针对阻碍日常活动的认知缺陷的行为干预措施。基本认知功能，例如记忆，注意力，视觉空间技能和抽象思维对于任务参与，环境互动和维持健康的关系至关重要。CRT通过采用行为技术并培养精神疾病患者的自我保证来增强认知表现和社会功能。培训强调发展能力并提供支持，以增强个人在所选环境中的成功和满足感，无论是生活，学习，工作还是社交。Zagafa练习是针对特定的认知领域量身定制的，并且逐渐具有挑战性，通常是利用基于计算机的任务。这些包括： - 增强焦点 - 增强记忆力 - 培养组织能力 - 培养计划能力 - 提高问题解决问题的技能 - 简化基于错误学习和特定的加强策略的信息处理，CRT干预措施包括促进记忆，运动协调和阅读理解的记忆的任务。
ChatGPT 与 Google Bard 对比
人工智能工具在教育领域发展迅速，这凸显了对其性能进行全面和严格评估的迫切需要。为此，本研究测试了 ChatGPT 和 Google Bard 在回答工程和卫生领域一系列问题方面的有效性。所研究的问题类型包括判断题、多项选择题 (MCQ)、匹配题、简答题、论文题和计算题。研究结果表明，ChatGPT 4 在创造性解决问题和各种问题类型的准确性方面都超过了 ChatGPT 3.5 和 Google Bard。ChatGPT 4 在判断题中的准确率最高，达到 97.5%，而在计算题中的准确率最低，为 82.5%。提示 ChatGPT 和 Google Bard 提供简短的回答显然可以防止它们产生幻觉，从而给出不切实际或荒谬的回答。ChatGPT 和 Google Bard 给出错误答案的大多数问题都表明了正确的问题解决方法；然而，这两个人工智能模型都很难准确地执行简单的计算。在与健康科学相关的 MCQ 中，ChatGPT 似乎很难在几个合理的选项中辨别出正确答案。虽然这三种工具都能很好地处理论文问题，避免任何明显错误的回答（与其他问题类型不同），但还是注意到了一些细微的差异。ChatGPT 3.5 始终更紧密地遵循论文提示，提供直接和必要的回答，而 ChatGPT 4 在适应性方面表现出优于这两种模型的优势。ChatGPT4 捏造了参考文献，在回答来源提示时创建了不存在的作者和研究标题。虽然在教育中使用人工智能很有前景，但即使是最新和最先进的 ChatGPT 和 Google Bard 版本也无法准确回答所有问题。人类仍然需要大量的认知技能和人工智能能力的进一步发展。
OpenClinical.net：护理点的人工智能和知识工程
摘要 目的OpenClinical.net 是一种传播临床指南以提高护理质量的方式，其独特之处在于将临床指南和其他人类可读材料的优势与人工智能的力量相结合，以提供针对患者的建议。一个关键目标是使医疗保健专业人员能够创作、分享、批评、试用和修改这些“可执行”的最佳实践模型。设计OpenClinical.net Alpha (www.openclinical.net) 是一个操作发布平台，它使用一类称为知识工程的人工智能技术，以直观但正式的语言 PRO forma 捕捉人类在决策、护理计划和其他认知技能方面的专业知识。3 PRO forma 模型可以由计算机执行，以提供针对患者的建议，解释原因并根据需要提供支持证据。结果 PRO forma 已在各种临床环境和专业的广泛应用中得到验证，试验发表在高影响力的同行评审期刊上。试验包括患者检查和风险评估；决策支持（例如诊断、测试和治疗选择、开处方）；自适应护理途径和护理计划。OpenClinical 软件平台目前支持创作、测试、共享和维护。OpenClinical 的开放访问、开源存储库 Repertoire 目前包含大约 50 多个不同的示例（https://openclinical.net/index.php?id=69）。结论 OpenClinical.net 展示了一种基于 PRO 形式的方法，用于改善多种常规临床实践中的护理质量、安全性、效率和更好的患者体验。这种以人为本的人工智能方法将有助于确保以负责任的方式开发和使用人工智能，并以符合专业优先事项和公众期望的方式进行。
50+ 社区中心 • 2025 年冬季
心理健康研讨会：处理与成年子女的关系 老年人和成年子女之间的互动往往是积极支持的混合体，但也可能包括冲突和压力。随着年龄的增长，老年人可能越来越依赖子女的支持，而成年子女可能会在尊重父母自主权的同时承担起照顾者的角色。让我们在小组交流的同时探讨这个重要话题。 演讲者：Estelle Dupree LCPC，LC-ADAS 治疗师，弗雷德里克县卫生局 弗雷德里克 免费，预先注册 2 月 10 日星期一，下午 1:00-2:00 心理健康研讨会：处理孤独和抑郁 孤独和抑郁有什么区别？ 哪些因素与孤独有关，抑郁的一些迹象是什么？ 孤独有哪些不同类型，我们如何评估自己或他人的孤独。 内向的人或可能遭受更多焦虑的人如何保持社交联系？让我们在小组交流的同时探讨这个重要话题。主持人：Estelle Dupree LCPC，LC-ADAS 治疗师，弗雷德里克县卫生局 埃米茨堡 免费，请提前注册 星期一，3 月 3 日，下午 2:00-3:00 与语言病理学家问答 了解语言病理学家 (SLP) 如何在改善沟通、吞咽和认知技能以支持您的独立和幸福方面发挥重要作用。了解 SLP 所涉及的各种技能和功能领域，包括言语生成、认知处理和吞咽困难管理。将有机会就特定功能领域提出问题，以获得洞察力和实用技巧来支持您自己或其他亲人。主持人：Devon Brunson，语言病理学家 虚拟 免费，请提前注册 星期一，3 月 31 日，上午 10:00-11:00
认知发展的神经基础
在获得认知技能的过程中，发展背后的神经结构和机制会发生重大变化。这些变化如何描述？它们在多大程度上改变了发展系统的学习特性？通过研究认知发展的神经基础，我们认为认知和神经过程在发展过程中从根本上相互作用。通过考虑整个发展过程中表征复杂性的可能神经测量——突触数量、轴突树枝化和树突树枝化——我们得出了一种建构主义的发展观，其中环境衍生的活动在调节神经元生长方面起着核心作用，因为皮质的表征能力逐渐增加。这表明，发展过程中的学习是环境信息结构与神经元生长机制之间动态相互作用的过程，允许皮质的表征特性由其面临的问题域的性质构建。我们发现，这是一种独特、强大且通用的学习策略，它破坏了经典学习能力理论的核心假设，该理论的前提是系统的学习属性可以从固定的计算架构中推导出来。建构主义观点认为皮质的表征属性是结构化环境与神经元生长机制之间动态相互作用的结果，因此最大限度地减少了预先指定的需要，这与最近的神经生物学证据一致，表明发育中的皮质基本上是等势的，没有领域特定结构。这表明了一种进化观点，其中皮质进化应该被视为向更灵活的表征结构的进展，这与流行的观点相反，流行的观点认为皮质进化是先天性专门电路的增加。
阅读障碍儿童的移动辅助技术
近年来，移动辅助技术已成为支持阅读障碍儿童在教育之旅中的有前途的工具。本系统的评论对移动辅助技术在增强阅读障碍儿童的学习经历的利用和有效性的文献进行了全面综述。评论研究了各种类型的移动辅助技术，并研究了这些技术的定制方式，以满足阅读障碍儿童的独特需求。本文还探讨了移动辅助技术的好处和局限性，阐明了其增强阅读障碍儿童阅读，写作和整体认知技能的潜力。使用Scopus，Web of Science和Eric数据库对学术数据库进行系统的搜索，提供了与移动辅助技术有关的各种研究和文章。在使用移动辅助技术，移动技术，移动应用，移动学习，阅读障碍的关键字应用高级搜索方法之后，该分析表明，电子学习在维持大流行期间保持教育连续性，提供灵活性和远程学习资源方面发挥了关键作用。最终发现数据是（n = 13），审查确定了关键主题，包括数字鸿沟的挑战，教学适应和教育工作者准备的重要性。这项重大评论巩固了有关移动辅助技术使用的当前知识，突出了其改变这种脆弱人群的教育格局的潜力。期望验证决定分为四个主题，这是（1）读取障碍支持的移动应用程序，（2）多障碍和多语言的阅读障碍支持，（3）用于阅读障碍支持的个性化学习以及（4）干预和利益相关者的观点。随着移动辅助技术的不断发展，它具有增强阅读障碍儿童的教育前景的巨大希望，最终帮助他们发挥了全部潜力。
KRAS突变非小细胞肺癌
第四次工业革命理解了智能制造，其中采用了传感器，计算平台和数据建模（Kusiak，2018）。di Nardo等。（2020）在行业4.0的框架中开发了一个模型，其中管理的作用在这个新的高度网络环境中是关键。建议网络物理系统以及大量的数据获取和采矿可能支持决策和计划执行阶段。在此框架中，技术进步是必要的，但不是足够的条件。实际上，在动态环境中通过不同的界面定义为人类用户和机器之间的通信/相互作用的功能性和有针对性的人类相互作用也是必不可少的。管理层必须监督对技术创新的不断增长的需求，这是必不可少的，这是必不可少的，因为复杂的复杂性，更严格的市场流程以及全球化产生的较高竞争（De Carolis等，2016），并确保在工作环境中良好的创新能力。从这个意义上讲，部分过程的自动化仅在所有组织之间实施实质性变化时才增加价值，而当机器的效率通过人类的认知技能和足够的功能增强时，这种情况就会发生。在这种光明中，神经管理是一个新的管理部门，最近开发了决策过程（Balconi和Fronda，2019，2020a）以及社会行为与互动（Balconi和Vanutelli，2017; Venturella et al。，2017; Balconi and Fronda，2020b，2020b，2020b ,, 2020b）均通过使用Neurosc进行了研究。这种多学科方法的结合和结果可能会促进智能制造，尤其是对于共同机器人技术而言，由于安全性和生产力原因，代理之间的运营效果具有显着的重量。在这项工作中，“共同机器人”一词打算强调其协作维度，这是与其他技术系统相关的主要特征（Ajoudani等，2018）。
坐姿习得与早期沟通发展
摘要：背景：针对正常和部分非正常发育人群的研究表明，早期运动和交流发展之间存在关联，证明了姿势发育如何支持交流进步。然而，这种关系在早产人群中很少得到研究。目的：本研究旨在描述矫正年龄 6 个月的极早产儿的运动（粗大和精细运动）和交流（接受和表达）技能及其关联，重点关注坐姿成就和早期发声。方法：使用 BSID-III 评估 70 名无重大脑损伤的极早产儿（≤ 32 周）的粗大和精细运动技能、接受和表达性语言技能以及认知技能，并分为掌握（坐姿）、部分掌握（新兴坐姿）或未掌握（非坐姿）无支撑坐姿。使用 Interact 软件（版本 20.8.3.0）对观察部分中的坐姿（看护者支撑、手臂支撑和不受支撑）的比例持续时间进行编码。使用 CHILDES 软件 v11 对亲子游戏互动中每分钟的发声频率（发声、牙牙学语和总数）进行编码。结果：相关性分析表明，运动综合得分与语言得分（综合和表达量表）之间以及粗大运动与表达性语言量表得分之间存在显著的正相关，但手臂支撑的坐姿持续时间与发声之间呈负相关。此外，ANCOVA 显示，看护者的 BSID-III 表达性语言量表得分和发声次数明显高于非看护者和新兴看护者。结论：这些发现为早产儿早期运动和发声发育之间的联系带来了新的证据，强调了使用观察工具和标准化工具来识别发育迟缓和制定个性化干预方案的重要性。
平衡增长项目：单中心协议......
摘要 引言 目前尚不清楚或很少探索前庭系统在正常发育或前庭功能受损儿童的运动和高级 (认知) 表现中的作用。有趣的是，关于儿童前庭、运动和认知功能之间相互作用的论点也可以通过对以运动和/或认知处理困难而闻名的儿童（例如患有神经发育障碍 (NDD) 的儿童）的研究得到支持，因为他们通常表现出类似前庭的特征。因此，为了阐明这种相互作用，并加深对儿童前庭疾病和 NDD 的病理生理学和症状学的理解，开发了平衡成长项目。它包括以下目标：(1) 了解正常发育的学龄儿童的运动技能、认知表现和前庭功能之间的关联，特别关注前庭系统在高级认知技能和运动能力中的附加价值； (2) 研究前庭功能障碍（有/无其他听觉疾病）是否会影响儿童的运动技能、认知表现和运动-认知相互作用； (3) 评估是否可以在患有 NDD 的学龄儿童中发现潜在的前庭功能障碍，并使用广泛的前庭测试电池记录该组儿童前庭功能障碍的发生和特征。 方法与分析为了实现观察性横断面平衡生长研究的目标，制定了单任务和双任务测试方案，将在三组学龄儿童（6-12 岁）中进行：（1）正常发育组（n=140），（2）（听力）前庭障碍儿童（n=30）和（3）患有 NDD 的儿童（n=55）（即自闭症谱系障碍、注意力缺陷/多动障碍和/或发育性协调障碍）。测试方案由几个定制测试和已经存在的经过验证的测试组成，包括前庭评估、广泛的运动评估、八项神经认知测试、认知-运动相互作用评估，还包括其他
机器学习的挑战：关键评论
摘要：学习概念具有多种解释，从获得知识或技能到构建意义和社会发展。机器学习（ML）被认为是人工智能（AI）的分支，并开发算法可以通过利用主要统计方法来从数据中学习并将其判断概括为新观察。新千年已经看到了人工神经网络（ANN）的扩散，这是一种形式主义，能够在复杂问题（例如计算机视觉和自然语言识别）中取得非凡的成就。尤其是设计师声称，这种形式主义与生物神经元的运作方式非常相似。这项工作认为，尽管ML具有数学/统计基础，但至少从方法论的角度来看，它不能严格视为一门科学。主要原因是ML算法具有显着的预测能力，尽管它们不一定会对所实现的预测提供因果关系的解释。例如，可以在大量的消费者财务信息数据集中对ANN进行培训，以预测信誉。该模型考虑了各种因素，例如收入，信用记录，债务，支出模式等。然后输出信用评分或信用批准的决定。但是，神经网络的复杂和多层性质几乎无法理解该模型所用来的因素的哪些特定因素或组合来制定其决策。学习过程要复杂得多，因为它需要对学习能力或技能的充分理解。缺乏透明度可能会出现问题，特别是如果该模型拒绝信贷并且申请人想知道拒绝的具体原因。该模型的“黑匣子”性质意味着它无法对其在决策过程中如何权衡各种因素提供明确的解释或分解。其次，这项工作拒绝了这样的信念，即仅通过应用统计方法，机器就可以通过监督或无监督模式从数据中学习。从这个意义上讲，进一步的ML进步，例如加强学习和模仿学习表示鼓励与人类学习中使用的类似认知技能的相似之处。