XiaoMi-AI文件搜索系统
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平衡难度任务查找器：基于心流状态概念的自适应学习任务推荐方法
摘要 本文提出了一种自适应任务难度分配方法，我们称之为平衡难度任务查找器 (BDTF)。其目的是通过平衡学习者的技能和任务难度来向学习者推荐任务，使学习者在学习过程中体验到心流状态。心流是心理学家指某人完全沉浸在某项活动中时的一种心理状态。心流状态是一个多学科的研究领域，不仅在心理学领域，而且在神经科学、教育、体育和游戏中都有研究。本文背后的想法是尝试以类似于 Elo 的国际象棋技能评级（Glickman 在 Am Chess J 3:59–102 中）和 TrueSkill（Herbrich 等人在 Advances in neuro information processing systems, 2006 中）的方式实现匹配游戏玩家的流畅状态，其中“匹配的玩家”应拥有类似的能力和技能，以保持游戏的积极性和参与度。 BDTF 将选择合适的对手或合适的游戏级别与自动选择学习任务的适当难度级别进行了类比。 作为一种智能辅导系统，该方法可用于从在线学习环境和电子学习到传统方法中的学习和记忆技术（例如调整延迟匹配以进行样本和间隔检索训练）的广泛应用，这些训练可用于患有痴呆症等记忆问题的人。
翻译和译后编辑难度的测量：综述
在过去十年中，对翻译和口译过程的认知和心理语言学方法的贡献不断增加。Muñoz (2014) 对这一领域进展的回顾主要集中在七个虽有重叠但主题或研究领域：能力和专业知识、心理负荷和语言复杂性、研究方法的进展、写作、修改和元认知、重新语境化的研究，以及超越意识和理性思维的认知。在这些主题中，根据 Muñoz (2012) 的说法，心理负荷是翻译过程研究“至关重要的一个概念”(第 172 页)，它可能有助于我们解开意识、问题解决、自动化和专业知识之间的复杂关系；它也可能建立翻译和口译研究之间的桥梁。说心理负荷始终是翻译过程研究的综合观点的核心可能有些夸张。尽管如此，它仍然值得关注和强调。本文首先澄清概念问题，并回顾难度、心理工作量、认知负荷和其他相关术语、它们的历史和理论。在认知科学的框架下，本文随后回顾了两条研究路线，即人工翻译的难度和机器翻译的后期编辑 (PE)。本文介绍了并批判性地审查了有关衡量难度的方法的研究。正如作者已经讨论过的衡量人工翻译难度的方法
增加了RSFQ电路反向工程的难度
摘要 - 集成电路（IC）camou flaing是一种防御，以打败基于图像的逆向工程。CMOS IC的安全性已经进行了广泛的研究，并且已经开发了凸轮的技术。此处引入了一种camou流量方法，以保护超导电子设备，即特定的快速单次量子量子（RSFQ）技术，免受反向工程的影响。rsfq camou camoupled单位。使用camou flop的RSFQ细胞的防御，结合掩盖输入时间的时间分布，增加了攻击者的努力。AP-PRACH建立了RSFQ Decamou flaging的复杂性类别，并应用模型检查器来评估防御力的强度。这些技术已经在ISCAS'85综合基准和OpenSPARC T1微处理器的控制器上进行了评估。假人约瑟夫森交界处的制造过程添加了两个额外的蒙版步骤，以增加开销的成本。camou flage a aff aff a vist copuits 基准电路的100％导致了几乎40％的面积和电源开销。 在OpenSPARC处理器的情况下，即使处理器的100％敏感部分是camou a的，该方法也需要接近零的面积，功率和实体开销。基准电路的100％导致了几乎40％的面积和电源开销。在OpenSPARC处理器的情况下，即使处理器的100％敏感部分是camou a的，该方法也需要接近零的面积，功率和实体开销。
使用微扫视估计视觉任务难度...
我们开发了一种使用微扫视动态来测量分层表面视觉搜索任务所施加的任务难度/认知负荷的方法。先前的研究提供了一致的证据表明任务难度/认知负荷会影响微扫视活动。我们证实了这一观点。具体而言，我们在视觉搜索地形表面中嵌入的特征时探索这种关系，在任务期间允许眼睛自由移动。我们做出了两个相关的贡献。首先，我们验证了一种区分视觉搜索的环境和焦点阶段的方法。我们表明，这种视觉行为范围可以通过一个先前报告的估计量（称为 Krejtz 的 K 系数）来量化。其次，我们使用基于 K 的环境/焦点段作为响应任务难度的微扫视分析的调节因素。我们发现，在视觉搜索的聚焦阶段，(a) 微扫视幅度显著增加，(b) 微扫视速率显著降低，任务难度增加。我们得出结论，结合使用 K 和微扫视分析可能有助于构建有效的工具，这些工具可在执行任务时指示任务内的认知活动水平。
将任务需求、心理努力和任务难度与医生与电子健康记录 (EHR) 交互过程中的表现联系起来
摘要 目的是评估医生与电子健康记录 (EHR) 交互过程中任务需求、心理努力、任务难度和绩效之间的关系。 17 位医生执行了三个基于 EHR 的场景，任务需求各不相同。心理努力通过眼动追踪测量通过任务诱发瞳孔反应 (TEPR)、眨眼频率和注视速度来测量；任务难度（或用户行为）通过频繁的鼠标点击模式和任务流来测量；用户绩效使用两种类型的遗漏错误来量化：(i) 没有证据表明尝试完成任务的遗漏错误和 (ii) 有证据表明尝试但无法完成任务的遗漏错误。结果表明，任务需求显著增加心理努力，但没有增加任务难度。任务需求、心理努力和任务难度均可预测绩效。具体而言，(i) 没有证据表明尝试完成任务的任务需求、TEPR 和遗漏错误与 (ii) 有证据表明尝试但无法完成任务的眨眼频率、重复搜索点击和遗漏错误之间存在显著关系。总体而言，结果表明，医生在 EHR 交互过程中的表现受到任务要求和脑力劳动增加的负面影响。这凸显了除了 EHR 可用性改进之外，还需要实施适当的质量保证 (QA) 措施，以最大限度地减少遗漏错误并提高医生的表现。
具有战略重要性、技术上可实现、交付难度大
尽管《巴黎气候协定》 5 及其前身《京都议定书》（1997 年） 6 明确批准将国内航空减排目标作为国家温室气体清单的一部分，但 1997 年协议中唯一提到国际航空排放（该行业对全球排放的最大贡献 7 ）的地方是附件 1 国家应在国际民航组织的领导下“减少”国际航空排放。国际民航组织职权范围内的最新发展包括两项关键国际标准：二氧化碳排放效率标准（2013 年）和全球基于市场的措施 (GMBM) 方案（2016 年）。这两项标准在 2016 年都取得了重大里程碑，国际民航组织发布的环境报告宣布采用 GMBM 并计划于 2020 年推出 4 。这些计划源自早期的航空业举措，特别是国际航空运输机构 (IATA) 2013 年制定的“2020 年碳中和增长战略”（CNG 2020）8,9。
具有战略重要性、技术上可实现、交付难度大
尽管《巴黎气候协定》 5 及其前身《京都议定书》（1997 年） 6 明确将国内航空减排目标作为国家温室气体清单的一部分，但 1997 年协议中唯一提到国际航空排放（该行业对全球排放的贡献最大 7 ）的地方是，附件 1 国家应在国际民航组织的领导下“减少”国际航空排放。国际民航组织职权范围内的最新发展包括两项关键国际标准：二氧化碳排放效率标准（2013 年）和全球基于市场的措施 (GMBM) 计划（2016 年）。这两项标准都在 2016 年通过了重要的里程碑，国际民航组织发布的环境报告宣布采用 GMBM 并计划于 2020 年推出 4 。这些计划源自早期的航空业举措，特别是国际航空运输机构 (IATA) 2013 年的“2020 年碳中和增长”战略（CNG 2020） 8,9。
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：