如果如上所述,认知心理学的主要目标之一是了解正常(完整大脑)人类行为,特别是心理能力,那么认知神经心理学家通过研究受损大脑来实现这一目标,乍一看似乎很奇怪。为了回答为什么他们实际上是从不完整的系统“反向”工作,苏格兰著名哲学家和心理学家肯尼斯·克雷克(Kenneth Craik)的一句简洁的引言非常有用,他是世界上最重要的心理学研究中心之一应用心理学部的首任主任。克雷克说:“对于任何一台制作精良的机器,人们都不知道大多数零件的工作原理——它们运转得越好,我们对它们的意识就越少……只有故障才会引起人们对机器存在的注意”(1943 年,第 84 页)。人类认知系统是一个经过数百万年进化的精密“机器”,虽然我们可能了解我们做事的方式和原因(例如,我们如何计划周末旅行),但对于许多能力(例如,如何设法将这页纸上的黑色墨水转化为对我想说的话的理解)而言,这样的理解是相当困难的。事实上,我们认为毫不费力的一些技能,如看或走路,是最复杂的,以至于最好的人工智能系统也无法模仿它们(Moravec,1988)。虽然认知心理学家试图通过研究解决这一困难,但在某些行为方面,只有当完整的系统出现故障(例如,通过脑损伤)时,才有可能真正感受到复杂性。认知神经心理学家正是从这种观察受损系统的角度来研究记忆、物体识别、面部识别、阅读、解决问题等复杂过程。
在雅各布·贝克 [1] 的文章《标记感知-认知的边界:刺激依赖性标准》中,作者深入探讨了心灵哲学和认知科学中感知和认知过程之间的关键区别。贝克提出刺激依赖性标准作为更有效地区分这两种心理过程的工具。贝克批判性地评估了之前划分感知和认知的尝试,例如认知渗透之争,并认为这些尝试未能提供区分这两个过程的明确标准。为了解决这个问题,贝克引入了刺激依赖性标准。该标准假定感知过程直接且立即受到感官输入的影响,而认知过程主要对存储的信息或心理表征进行操作,而不受感官输入的直接影响。此外,贝克还提出了对刺激依赖性标准的潜在反对意见,包括认知过程可能受到感觉输入的影响,或者知觉过程可能受到存储信息的影响。针对这些问题,他阐明了该标准强调了感知和认知在信息处理方式上的主要差异,而不是假设这两个过程完全分离。具体来说,贝克提出了一个有前途的想法,强调了当前近端刺激对准确感知的重要性。当你闭上眼睛时,你看不到物体,但仍然对它们有准确的信念和记忆。贝克建议将依赖近端刺激的心理状态定义为刺激依赖性。利用这个想法,贝克提出了一个简化的(尽管并不完美)公式来区分感知和认知:
方法:我们通过整合多个OMICS数据集对CRC中81个寿命相关基因的影响进行了全面分析。这种分析导致了两种不同的分子亚型的鉴定,并揭示了各个层的寿命相关基因的改变与肿瘤微环境(TME)内的临床病理特征,预后和细胞浸润特性有关。这些模型的培训和验证队列来自TCGA-COAD,TCGA-READ和GSE35279数据集。随后,我们开发了风险评分模型,并采用了Kaplan -Meier方法来估计总体生存(OS)。最终,我们建立了一个基于五个寿命相关基因的预后模型:BEDN3,EXOC3L2,CDKN2A,IL-13和CAPN9。此外,我们评估了风险评分与免疫细胞浸润,微卫星不稳定性和干细胞指数等因素之间的相关性。
摘要:人工智能(AI)主要讨论并涉及使用技术来完成需要一定程度的智能才能完成的任务。人工智能是经过训练的工具,可以完成以前由人类完成的工作。人工智能技术为扩展和改进人力资源职能提供了大量机会,例如招聘、人才获取、自助服务交易、报告、工资单、政策和程序合同。组织的成功取决于它能将人员、流程和技术结合起来的程度,以优化成本提供转型结果。人工智能旨在有效地自动化人力资源交易和服务的各种后台职能,从而获得有利的结果、最小化成本并减少错误。在高端技术的帮助下,可以更好地实现和分析能力映射过程,即通过组织的招聘和培训过程识别公司或工作所需的关键能力或特征,并结合这些特征。
近一个世纪以来,热环境对绩效和生产力的影响一直是室内环境研究人员关注的焦点,但大部分工作都是在与人类绩效评估的同源学科相对隔离的情况下进行的。本综述考察了跨多个学科进行的热环境对认知绩效研究的影响。在区分绩效和生产力之后,我们比较了将热应力与绩效联系起来的两种主要概念模型;(1)倒 U 概念和(2)扩展 U 关系。倒 U 指定了一个最佳温度(或其相应的主观热感觉),在此温度下绩效最大化。相比之下,扩展 U 模型假设了一个宽阔的中央平台,在这个平台上没有明显的热对认知绩效的影响。在更极端的热条件下,这个性能平台被性能逐渐下降的区域所限制。这些对立概念模型之间的矛盾可能源于其基础研究基础中起作用的各种混杂因素。这些因素包括环境相关、任务相关和表演者相关因素,以及它们相关的双向和三向相互作用。本文评估了可能导致这些概念模型出现分歧的方法论差异,以及这两个模型所提出的因果机制。本文回顾的研究证据表明,扩展 U 型假设符合中等热环境与认知表现之间的关系。与倒 U 型关系相反,在室内气候控制中实施扩展 U 型意味着大幅减少建筑能源需求,因为它允许加热和冷却设定点死区扩展到整个热舒适区,甚至在电网高峰需求事件等紧急情况下进一步扩展。使用个人舒适系统可以进一步将恒温器设定点范围扩大到舒适区之外。
近一个世纪以来,热环境对表现和生产力的影响一直是室内环境研究人员关注的焦点,但其中大部分工作都是在与人类表现评估的同源学科相对隔离的情况下进行的。本综述考察了跨多个学科进行的热环境对认知表现的影响研究。在区分表现和生产力之后,我们比较了将热应力与表现联系起来的两种主要概念模型;(1)倒 U 型概念和(2)扩展 U 型关系。倒 U 型指定了一个最佳温度(或其相应的主观热感觉),在该温度下表现最大化。相反,扩展 U 模型假设了一个宽阔的中央平台,在该平台上热对认知表现没有明显的影响。这个表现平台以更极端的热条件下表现逐渐下降的区域为界。这两个对立概念模型之间的矛盾可能源于其基础研究基础中的各种混杂因素。这些因素包括环境相关、任务相关和表演者相关因素,以及它们相关的双向和三向相互作用。本文评估了可能导致这些概念模型出现分歧的方法论差异,并提出了以下因果机制。
3 新德里印度政府开放大学社会科学系本科生 摘要 本研究试图探索如何应用量子力学的叠加原理来理解人类认知。它旨在确定这一原理在心理学、教育学和心理健康等领域的潜在应用和影响,同时也试图挑战传统的认知模型,开辟新的研究道路,最终希望帮助我们更多地了解人们的思维和行为方式。 本研究的方法包括建立一个由 3 人组成的研究团队,他们是心理学、研究和数据综合方面的专家,以推进研究。然后,他们提出了研究问题,选择了 ResearchGate、PubMed 和 Google Scholar 等在线数据库,并使用了“叠加原理”和“人类认知”等关键词。研究人员筛选并选择了相关研究,系统地分析了数据,并采用结构化方法确保数据准确可靠。该方法旨在获取最新的文献并最大限度地减少研究过程中的偏见。 《叠加原理对人类认知的影响》研究了量子力学中的叠加原理如何挑战传统的认知模型,为心理学和相关领域的研究提供了新的框架。本文表明,叠加原理不仅引入了非线性概率模型来更好地反映人类认知的动态性质,而且还揭示了实际应用领域,例如不确定性下的决策和心理健康研究。关键词:决策、叠加原理、人类认知、认知科学、量子力学、心理学。引言“尽管情绪或感觉是我们生活中最重要的事件,但情绪理论和认知科学中新兴的意识理论之间的联系相对较少”(LeDoux 等人,2017 年) [1]。扩展基于量子信息论的感觉-知觉模型旨在在类似量子的认知框架内形式化这种联系 (Khrennikov,2015 年) [2]。人类认知长期以来一直吸引着研究人员,并引发了旨在理解和增强认知过程的广泛研究。最近,量子力学与认知科学的交叉领域已成为一个有前途的研究领域。这种跨学科方法的核心是叠加原理,这是量子力学中的一个关键概念,它表明粒子在被测量或观察到之前同时存在于多种状态中(Marshall,2013)[3]。应用叠加原理
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对接受音乐教育的孩子有几种有据可查的认知益处。研究人员发现,接受音乐教育的学习者与未接受音乐教育的类似群体相比更好地理解。还发现,音乐教育的接受者的平均全尺度智商比非学习群体高(Schellenberg,2004年)。上述智商的增加不仅是一种健全的效果;相反,该人物的口头和整体数学能力正在增强,这表明音乐有可能完全发展学生的智力。进一步证实了音乐教育对拟议的大脑功能的影响,尤其是在神经影像中,这表明经过15个月的音乐培训,揭示了儿童的听觉,Motoric以及大脑中的执行区域的增强。大脑的结构和功能的这些变化确实非常值得注意,因此这意味着音乐学习可能会导致孩子大脑的令人印象深刻且快速变化(Hyde等,2009)。
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