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创伤性脑损伤后的认知问题
认知交流 思维困难会使您更难表达自己的想法和理解别人想要表达的意思。认知交流问题的例子包括： • 难以想出合适的词 • 难以开始或跟上对话或理解他人所说的话 • 语无伦次或容易偏离主题 • 难以以有条理的方式表达想法 • 难以通过面部表情、语调和肢体语言（非语言交流）表达您的想法和感受 • 难以读懂他人的非语言交流和表明他人感受、想法、期望或意图的社交暗示 • 误解笑话或讽刺 • 失语症是一种会影响您的言语或正确理解语言的能力的疾病。语言治疗师可以对您进行失语症测试。以下某些建议可能对失语症患者有帮助。然而，可能需要接受过专门训练的治疗师的语言治疗，他们可以教授针对失语症的特定策略。
供应链管理和物流技术现状
Anthony M. Pagano 和 Matthew Liotine 合著的《供应链管理和物流技术：当前实践和未来应用》全面探讨了技术与错综复杂的供应链管理和物流世界之间的交集，所有内容都以清晰易懂的语言呈现，没有行话。本书深入探讨了供应链运营的当代格局，详细介绍了技术进步如何彻底改变该领域，从自动化和数据分析到物联网 (IoT) 和区块链。它提供了宝贵的见解，说明企业如何利用这些创新来提高效率、降低成本和优化供应链流程。此外，作者展望未来，为新兴技术在供应链管理中的潜在未来应用提供了前瞻性的视角。无论您是该领域的经验丰富的专业人士，还是寻求对技术在物流中的作用有实际了解的新手，这本书都是一本宝贵的资源，它弥合了理论与现实世界实施之间的差距，而无需借助行话，使广大读者都能读懂。
长 Aa 拼写为 ai 或 ay 组件
音节中 /āāā/ 之前的辅音。这种拼写通常用于单词末尾。我们将这个模式读作 _ay。• 指向 ai_。这个模式叫什么？学生和老师：ai 空白 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 指向 _ay。这个模式叫什么？学生和老师：空白 ay 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 我将使用我们的解码策略来阅读一个包含长 a 的单词，拼写为 ai_ 或 _ay。把单词 complaint 写在黑板上。让我们假装不认识这个词。我将使用阅读大词策略来弄清楚。首先，我在单词中的元音下划线。在 o 和 ai 下划线。我知道音节中一个 o 后面如果有一个辅音，就会发 /ŏŏŏ/ 的声音。我将 a 和 i 一起划线，因为这两个元音合在一起发音为 /āāā/。接下来，我寻找我知道的其他部分。我在每个部分下面都打一个点。在 c、m、p、l 和 t 下打点，同时说出它们发出的发音。我知道这个单词的所有部分，这意味着我能读懂它。我知道这个单词有两个元音，这意味着它有两个音节。我仔细查看每个音节，确保每个音节都包含一个元音。我会在每个元音之前和/或之后添加一个或两个辅音。仔细查看 com 和 plaint 。现在，我读音节，如果需要，就发音：/kŏm/ /plānt/, com'plaint'。听起来不太对，所以我会弯曲元音。我会把 /ŏŏŏ/ 的发音改成中元音：/kƏm/ /plānt/。投诉！这很有道理。
读心术计算机技术
用户的心理状态，并自适应地对这些心理状态做出反应 [1]。心智理论是一组表征能力，使人能够读懂他人的思想。它能够归因于他人的心理状态，并利用这种心理状态在有意图或有目标的框架内预测他人的行为和表情（Dennett 在 [2] 中将其称为有意图的立场）。面部动作和眼神语言在识别基本情绪（如快乐、悲伤、厌恶和恐惧）以及“认知”或复杂心理状态（如不信任、认可、计划、钦佩、兴趣、体贴等）方面尤其发挥着重要作用[3]。使用数字摄像机，读心计算系统可以实时分析一个人的面部特征，并推断出该人的潜在心理状态，例如他或她是同意还是不同意、感兴趣还是无聊、思考还是困惑。将特定心理状态如何在面部表达的先验知识与实时发生的面部表情和头部动作分析相结合。该模型以不同的粒度来表示这些，从面部和头部运动开始，并在时间和空间中构建这些运动，以更清晰地表示所代表的心理状态。Neven Vision 的软件识别面部的 24 个特征点并实时跟踪它们。然后分析运动、形状和颜色，以识别微笑或眉毛上扬等手势。随着时间的推移，这些组合表明心理状态。例如，头部点头、微笑和眉毛上扬的组合可能意味着感兴趣。使用动态贝叶斯网络对可观察到的头部和面部表现以及相应的隐藏心理状态之间的联系进行建模。剑桥目前的项目正在考虑进一步的输入，如身体姿势和手势，以增强推理。然后，我们将使用等效模型来控制卡通头像的动画。我们还在观察使用读心术来支持在线购物和学习系统。读心术计算系统也可用于监控和建议改进人机交互 [4]。
《AI哲学图谱》【综合讨论/下篇】人工智能——哲学对应图谱
[查尔默斯 01] 大卫·查尔默斯，Hajime Hayashi 译：《意识：寻找大脑和精神的基本理论》，白洋社（2001） [克拉克 22] 安迪·克拉克，Takashi Ikegami 和 Gentaro Morimoto 译：《显现的存在：大脑、身体和世界的重新整合》，Hayakawa Publishing（2022） [笛卡尔 67] 勒内·笛卡尔，Taro Ochiai 译：《方法论》，Iwanami Bunko（1967） [德勒兹 12] 吉尔斯·德勒兹和菲利克斯·瓜塔里，Osamu Zaitsu 译：《什么是哲学？》，Kawade Bunko（2012） [丹尼特 96] 丹尼尔·丹尼特，Tadashi Wakashima 和 Manabu Kawata 译：《意图》 “态度”的哲学——人能读懂别人的行为吗？ ，白洋社（1996） [Ganassia 19] Ganassia Jean-Gabriel，伊藤直子译：埋葬虚假的AI神话“奇点”，早川出版（2019） [Heidegger 13] Heidegger Martin，熊野澄彦译：存在与时间，岩波文库（2013） [Hume 04] 休谟·戴维，斋藤繁雄、一之濑正树译：人类智力研究——附人性论概要，法政大学出版会（2004） [Husserl 79] 胡塞尔·埃德蒙，渡边次郎译：理念 I-I 纯粹现象学概论，美铃书房（1979） [ Husserl 01] 埃德蒙德·胡塞尔，滨涡达二译：《笛卡尔的沉思》，岩波文库（2001） [Jung 16] 卡尔·荣格，林道吉译：《个体化与曼荼罗（新版）》，美铃书房（2016） [Kant 60] 伊曼纽尔·康德，篠田秀夫译：《纯粹理性批判》，岩波文库（1960） [Kurzweil 07] Ley Kurzweil，井上健、小野木章监修翻译
人工智能与人类交互舒适度研究
[1] Michael Ahn、Anthony Brohan、Noah Brown、Yevgen Chebotar、Omar Cortes、Byron David、Chelsea Finn、Keerthana Gopalakrishnan、Karol Hausman、Alex Herzog 等人。2022 年。尽我所能，不要照我说的做：为机器人可供性奠定语言基础。arXiv 预印本 arXiv:2204.01691 (2022)。[2] Chris Baker、Rebecca Saxe 和 Joshua Tenenbaum。2011 年。贝叶斯心智理论：建模联合信念-愿望归因。在认知科学学会年会论文集，第 33 卷。[3] Chris L Baker、Noah D Goodman 和 Joshua B Tenenbaum。2008 年。基于理论的社会目标推理。在认知科学学会第三十届年会论文集。 Citeseer，1447–1452。[4] Chris L Baker 和 Joshua B Tenenbaum。2014 年。使用贝叶斯心理理论对人类计划识别进行建模。计划、活动和意图识别：理论与实践 7 (2014)，177–204。[5] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2021 年。特征扩展奖励学习：重新思考人类输入。在 2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集上。216–224。[6] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2022 年。通过学习特征在奖励学习中诱导结构。国际机器人研究杂志 (2022)，02783649221078031。[7] Mustafa Mert Çelikok、Tomi Peltola、Pedram Daee 和 Samuel Kaski。2019 年。具有心智理论的交互式人工智能。arXiv 预印本 arXiv:1912.05284 (2019)。[8] Aakanksha Chowdhery、Sharan Narang、Jacob Devlin、Maarten Bosma、Gaurav Mishra、Adam Roberts、Paul Barham、Hyung Won Chung、Charles Sutton、Sebastian Gehrmann 等人。2022 年。Palm：使用路径扩展语言建模。arXiv 预印本 arXiv:2204.02311 (2022)。[9] Harmen De Weerd、Rineke Verbrugge 和 Bart Verheij。 2013. 了解她知道你知道的事情有多大帮助？一项基于代理的模拟研究。人工智能 199 (2013)，67–92。[10] Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。2018. Bert：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。arXiv 预印本 arXiv:1810.04805 (2018)。[11] Prafulla Dhariwal 和 Alexander Nichol。2021. 扩散模型在图像合成方面击败了 gans。神经信息处理系统进展 34 (2021)，8780–8794。[12] Prashant Doshi、Xia Qu、Adam Goodie 和 Diana Young。2010. 使用经验主义交互式 POMDP 对人类的递归推理进行建模。在第九届自主智能体和多智能体系统国际会议论文集：第 1 卷-第 1 卷。1223–1230。[13] 段佳飞、余志强、谭辉、朱宏远和陈志东。2022 年。具身人工智能调查：从模拟器到研究任务。IEEE 计算智能新兴主题汇刊 (2022 年)。[14] 段佳飞、余志强、谭辉、易立和陈志东。2022 年。BOSS：对象上下文场景中人类信念预测的基准。arXiv 预印本 arXiv:2206.10665 (2022 年)。[15] David Engel、Anita Woolley、Lisa Jing、Christopher Chabris 和 Thomas Malone。2014 年。从眼睛读懂心思还是从字里行间读懂心思？心智理论在线上和面对面时同样能预测集体智慧。PloS one 9 (12 2014)，e115212。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115212 [16] Dylan Hadfield-Menell、Stuart J Russell、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。2016 年。合作逆强化学习。神经信息处理系统的进展 29 (2016)。[17] Yanlin Han 和 Piotr Gmytrasiewicz。2018 年。使用交互式 POMDP 在多智能体环境中学习他人的意向模型。神经信息处理系统的进展 31 (2018)。 [18] 何开明、张翔宇、任少卿和孙健。2016 年。深度残差学习在图像识别中的应用。IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集。770–778。[19] Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel。2020 年。去噪扩散概率模型。神经信息处理系统进展 33（2020 年），6840–6851。[20] Kyriaki Kalimeri 和 Ingvar Tjostheim。2020 年。人工智能与对未来的担忧：挪威案例研究。在《分布式、环境和普适交互》中，Norbert Streitz 和 Shin'ichi Konomi（编辑）。Springer International Publishing，Cham，273–284。 [21] Max Kleiman-Weiner、Mark K Ho、Joseph L Austerweil、Michael L Littman 和 Joshua B Tenenbaum。2016 年。协调合作或竞争：社交互动中的抽象目标和共同意图。《认知科学》。[22] Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton。2015 年。深度学习。《自然》521，7553（2015 年），436–444。[23] Maria D. 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