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评论文章 人机协作的未来趋势：使用多种智能和学习风格的 AI/AGI 综合分类法
本文讨论了开发新一代通用人工智能 (AGI) 系统的一些趋势和概念，这些趋势和概念涉及人类智能的复杂方面和不同类型的方面，尤其是社交、情感、注意力和道德智能。我们描述了多种人类智能和学习风格的各个方面，这些方面可能会影响各种人工智能问题领域。使用“多种智能”的概念而不是单一类型的智能，我们根据各种 AGI 的认知技能或能力对其进行分类并提供工作定义。未来的人工智能系统不仅能够与人类用户和彼此进行通信，而且还能够有效地交换知识和智慧，具有合作、协作甚至共同创造新事物和有价值的东西的能力，并具有元学习能力。诸如此类的多智能体系统可用于解决任何单个智能体难以解决的问题。
人形机器人的远程操作：一项调查 - arXiv
摘要 — 人形机器人的远程操作可以将人类的认知技能和领域专业知识与人形机器人的物理能力相结合。人形机器人的操作多功能性使其成为在远程环境中进行远程操作时广泛应用的理想平台。然而，人形机器人的复杂性给远程操作带来了挑战，特别是在通信有限的非结构化动态环境中。在过去的几十年里，这一领域取得了许多进展，但仍然缺乏全面的概述。本综述论文对人形机器人远程操作进行了广泛的概述，介绍了远程操作系统的总体架构并分析了不同的组件。我们还讨论了该主题的不同方面，包括技术和方法的进步，以及潜在的应用。该论文的网络版本可在 https://humanoid-teleoperation.github.io/ 找到。
轻度认知障碍患者的注意力和运动技能得到改善......
严肃游戏发展迅速，为认知障碍患者提供认知刺激。为此，我们创建了 COSMA 游戏。在这项针对轻度认知障碍 (MCI) 患者的双臂研究中，我们通过使用大脑刺激游戏平台 COSMA 游戏 28 天，研究了信息处理速度和认知技能。我们在神经心理学评估期间使用剑桥神经心理学测试自动化电池和 COSMA 游戏测量了反应时间。结果显示，在研究结束时，在家玩 COSMA 28 天的 MCI 患者在 48% 的 COSMA 游戏中速度更快，而仅在实验室访问期间玩 COSMA 的对照组在 20% 的 COSMA 游戏中速度更快。总体而言，这些结果表明，MCI 患者可以练习运动技能并保持学习成果，并且这些技能仍然可以通过定期练习 COSMA 游戏来提高。
教育专业、英国教育门户（开放课堂）
摘要 - 1 a 本选集收录了过去 25 年来在《PhijDeltai-KapWi-journal:》上发表的 50 篇优秀文章。其中，文章主要包括：教育界有争议的话题，教育，批评，领导力，教育专业，英国教育协会（开放课堂）和教师，教育，纪律，测试，公平竞争，领导者对教育的选择问题，以及以下文章：TWBattle for Atei-Iark 引用：教师应该始终保持中立吗？学校和教师的利益是什么？附加性的好处、教师教育：一封来自教师的信；教育改革：它的教育特点：正在审查的教师技能；教师中心：教育改革；城市学校的官僚主义概念。教学顺序思维：认知技能方法；年轻人成为成年人？；“公立学校替代方案”的第一个十年；澄清历史：对内森和科尔的回应；教育和课程：以及“生存教育”。（作者/RN）
大脑后的重要性 - 法律康复
根据在2024年上半年在成人身体功能障碍中在纳里尼奥系医院进行的，对神经可塑性在康复过程中的有效性的描述进行了描述。 div>实际上，考虑了神经可塑性，机制和刺激结构的类型。 div>主要目的是确定神经可塑性的重要性，考虑到患有脑损伤的患者的康复过程中的最新信息。 div>很好，尽管进行良好的干预时会面临多重挑战和局限性，但不可否认的是，神经可塑性在康复中的变革潜力是不可否认的。 div>因此，有必要强调对损伤类型以及相同，社会文化和临床因素的类型的组成部分，以优化干预措施的力矩和持续时间。 div>应该注意的是，几乎所有大脑功能都可以从受伤中恢复，例如语言，写作，认知技能，行为和情感。 div>
聋人和听力婴儿和幼儿的视觉统计学习
摘要先天性听力损失为检查声音在认知，社会和语言发展中的作用提供了独特的机会。听力损失的儿童表现出一系列一般认知技能的非典型表现。例如，研究表明，聋哑儿童在视觉统计学习（VSL）任务上表现不佳。但是，这些赤字的证据受到了挑战，近年来出现了不同的发现。在这里，我们使用了一种新颖的方法来检查开发早期动作领域的VSL。我们比较了聋哑和听力婴儿之间的学习，在人工耳蜗之前（CI前）和植入后的一组幼儿（CI后）。的发现显示聋哑婴儿和听力婴儿在CI前有显着差异，并且只有在听力婴儿中学习的证据。但是，聋哑人和听力幼儿之间没有明显的群体差异，两组都证明了学习。此外，VSL的性能与聋哑人的语言得分呈正相关，增加了
右侧额叶的皮质厚度可预测健康儿童和青少年的计划表现
计划的能力是称为“执行职能”的认知技能集的重要组成部分。能够事先计划行动在日常生活中至关重要，并且构成了学术和经济成功的主要主要特征之一。本研究旨在通过前额叶皮层的皮质厚度来研究正常发育儿童计划的神经解剖学相关性。18个健康的儿童和青少年进行了结构性MRI检查和伦敦塔（TOL）任务。多重回归分析表明，右尾部额叶回旋（CMFG）的皮质厚度是计划性能的重要预测指标。任何其他前额叶区域的皮质厚度均未与TOL任务的表现显着相关。本探索性研究的结果表明，右侧的皮质厚度（而不是左CMFG）与TOL任务中的性能呈正相关。因此，我们得出的结论是，增加的皮质厚度可能对诸如信息整合的高阶过程更有益，而不是对诸如外部信息分析之类的低阶过程。
临床实践和物理治疗中的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
人工智能 (AI) 是数学的一个分支，它有可能通过实现创新的护理提供技术、更好的决策和患者参与来改善医疗保健。[1] 如今，AI 是一个多学科的研究领域，它使用计算、数学、逻辑、机械和生物学的思想和技术来尝试理解、描述和复制智能和认知过程。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子域，涵盖使用软件算法在非常大的数据集中查找模式。它是医疗保健 AI 中最具创造性的发展的核心。基于 AI 的技术将在补充我们的认知技能方面变得更加重要，以便人类能够在更复杂的系统中高效工作。[2] 本研究的目的是调查基于 AI 的技术对临床实践及其效果的可能影响，以及物理治疗教育可能改变的方式，以便为专业人员在卫生系统中的实践做好准备。[3]
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的
摘要机器人可能会在我们未来成为重要的社会参与者，因此需要更类似人类的方式来帮助我们。我们指出，Humans和机器人之间的合作是通过两种认知技能来培养的：意图阅读和信任。拥有这些能力的代理人将能够推断他人的非语言意识，并评估他们实现目标的可能性，共同了解他们需要哪种类型和合作程度。出于这个原因，我们提出了一种发展性人工认知体系结构，该建筑构建了无监督的机器学习和概率模型，以使Humanoid Robot与意图阅读和信任能力相同。我们的实验结果表明，这些认知能力的协同实施使机器人能够以有意义的方式进行合作，并以正确的读取模型来实现正确的目标预测，并通过信任组成部分增强了对任务的积极成果的同样。