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tsung-wei我<
o verview我对行动，感知和认知的三重奏感兴趣。我的毕业论文以嵌入图像中的视觉结构和上下文为中心。我已经使用无监督/弱监督的方法研究了层次分割和识别。最近，我一直在通过模仿学习来构建操纵政策。我想探索机器人通才学习以进行未来的研究。
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。一般而言，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相差，但是SMH是现有
讨论计算，信息，认知及其实施方案之间的关系
摘要：熵杂志的三个特殊问题已致力于“信息处理和体现，嵌入，实用认知”的主题。他们解决了形态计算，认知机构和认知的演变。贡献显示了研究界对计算主题及其与认知关系的观点的多样性。本文试图阐明有关认知科学核心的计算当前辩论。它是以对话的形式编写的，两位作者之间，代表两个相反的立场，内容涉及哪个计算和可能是可能是与认知有关的问题。鉴于两位研究人员的不同背景，涵盖了物理学，计算和信息的哲学，认知科学和哲学，我们以适合这种多学科/跨学科概念分析的苏格拉底对话形式发现了讨论。我们按以下方式进行。首先，支持者（GDC）引入了信息计算框架，作为一种自然主义模型的体现，嵌入和制定的认知模型。接下来，评论家（MM）从新的解释方法的角度提出了异议。随后，支持者和评论家提供了答复。的结论是，在理解体现认知的理解中，计算具有基本作用，被理解为信息处理。
认知神经科学中神经机制的批判性视角：走向统一
摘要 认知神经科学的核心追求是寻找认知的神经机制，而研究项目则倾向于采用不同的策略来寻找这些机制。但什么是神经机制？我们如何知道我们已经抓住了它们？在这里，我通过一个将 Marr 的层次与机制哲学研究相结合的框架来回答这些问题。由此，出现了以下目标：需要解释的是认知的计算，而解释本身由机制给出——由算法和实现它们的大脑部分组成。这揭示了认知神经科学研究的界限。在前机制阶段，认知计算与大脑中的现象相关联，从而缩小了机制在时空中的位置和时间。在机制阶段，确定了计算如何从各部分之间有组织的交互中产生——填补了前机械模型。我解释了为什么转向机械建模有助于我们实现目标，同时概述了这样做的路线图。最后，我认为神经机制的解释范围可以通过跨研究收集的效应大小来近似，而不仅仅是概念分析。这些观点综合起来形成了一个机制议程，使子领域能够在理论层面上相互联系。
协议-DPPO-乔治华盛顿大学
DPP结果研究-4（DPPOS-4）代表了从糖尿病前期开始的同类研究的持续研究，并且已经连续研究了25年以上。预防糖尿病计划（DPP，1996-2002）是一项受控的临床试验，可以检查高危成年人人群中是否可以预防或延迟糖尿病的发育。与安慰剂相比，在展示了随机密集型生活方式干预或二甲双胍的有效性之后，开始了长期随访后，DPPO被启动以利用这一有价值的队列。DPPOS-1（2002-2008）和DPPOS-2（2008-2015）评估了主动DPP干预措施对糖尿病和复合糖尿病相关的微血管并发症的进一步发展的长期影响。DPPOS-3（2015-2022）评估了原始DPP/DPPOS干预对癌症和心血管疾病的长期影响，特别关注二甲双胍干预的影响。认知障碍越来越被认为是糖尿病并发症。在DPPOS-2和DPPOS-3期间评估认知的认知电池有限，对认知进行了评估。除了继续测量糖尿病的传统并发症外，DPPOS-4（2022-2027）还将扩大对认知的评估，以包括认知诊断和脑部健康生物标志物。在操作手册中找到了DPPOS-4的详细策略和程序。
当今分布式认知和人工智能增强的未来
在本文中，我们探讨了使用人工智能 (AI) 通过认知卸载（即将思考任务委托给 AI 技术）分配认知的前景。认知支持的现代技术正在迅速发展并越来越受欢迎。如今，许多人严重依赖智能手机或其他技术设备来支持他们的日常生活以及学习和工作。例如，智能手机用于跟踪和分析环境变化，以及存储和不断更新相关信息。因此，个人可以将信息卸载（即外部化）到他们的智能手机上，并通过访问它来更新他们的知识。这意味着使用 AI 等现代技术可以通过卸载赋予用户权力，使他们能够作为始终更新的知识专业人士发挥作用，这样他们就可以战略性地部署他们的见解，而不是依赖过时和记忆的事实。这种由 AI 支持的认知过程卸载还通过将任务需求分配到他们的环境中来节省个人的内部认知资源。在本文中，我们 (1) 概述了认知卸载的实证研究结果，以及 (2) 对未来人工智能增强下个人卸载行为可能如何变化的展望。更具体地说，我们首先讨论卸载的决定因素，例如技术工具的设计和与元认知的联系。此外，我们讨论了认知卸载的好处和风险。虽然卸载可以提高即时任务绩效，但也可能对用户的认知能力构成威胁。在此之后，我们提供了一个观点，即个人是否会在未来更多地使用人工智能技术来卸载，以及这将如何影响他们的认知。一方面，个人可能会严重依赖易于获取的人工智能技术，而这反过来可能会削弱他们的内部认知/学习。另一方面，个人可能会致力于增强他们的认知，以便他们能够跟上人工智能技术的步伐，而不会被它们取代。最后，我们展示了自己的数据和文献中的发现，假设个人的性格是人工智能信任的预测因素。对现代人工智能技术的信任可能是更广泛地利用和依赖这些技术来传播认知的重要决定因素，因此应该在人工智能增强的未来中加以考虑。
血浆神经胶质原纤维酸性蛋白在常染色体显性阿尔茨海默氏病中：与β-PET，神经变性和认知的关联
注意：在非携带者，无症状突变携带者和有症状的突变载体中，使用线性混合效应模型（用于连续结果）和具有逻辑链接的广义线性混合效应模型来计算特征差异的重要性。所有混合模型均包含随机的家庭效应，以说明同一家族参与者之间的结果指标的关联。连续措施表示为中值（IQR）。缩写：Adad，常染色体显性阿尔茨海默氏病； cdr-sob，临床痴呆评级盒子的总和； CSF，脑脊液）； Eyo，估计症状发作的年； FDG，18 F-氟脱氧葡萄糖； GFAP，神经胶质原纤维酸性蛋白； IQR，四分位数范围； MMSE，小型国会考试； n，参与者的总数（分别有突变非载体，无症状突变携带者和有症状的突变载体的数量）；宠物，正电子发射断层扫描； PIB，11 C-pittsburgh化合物B； SUVR，标准化的吸收值比。
设计人工智能辅助交互式地图显示以探索空间信息 Merve Keskin a, * , Pyry Kettunen a
尽管如今我们能够通过快速数据收集方法（例如手机、传感器、GPS）生成大量空间或地理参考数据，但理解收集到的大数据对人们来说仍然是一个巨大的挑战。可视化分析和探索性地理可视化工具已被用于识别非结构化和不一致数据中未知的地理空间现象，并有助于提高我们理解这些现象的根本原因和参与者的能力（Andrienko & Andrienko，1999；Jeansoulin，2016）。一方面，可视化参数（例如视觉变量；Bertin，1967）和图形显示的质量在解释视觉场景和发现不太突出的信息方面发挥着重要作用。另一方面，选择正确的方法来指导有效的地图使用并利用对人类视觉空间认知的研究来定义人机交互水平至关重要。在这种情况下，我们需要系统地了解影响空间认知的人为因素，以便能够提供个性化的显示，其中人与机器作为一个团队工作，特别是创建适应用户行为而不是相反的界面。正如 Basole (2019) 所解释的那样，未来基于人工智能的可视化系统可以从用户行为中学习并根据用户的选择和偏好推荐进一步的操作，而不是规定显示什么和如何显示。