化学计算之“十字交叉”法

化学计算的特点是将数学运算与化学科学的融合一起,从而得到化学反应中各物质的定量关系,或通过计算对化学变化及物质的组成得出科学的结论。“十字交叉”法是数学运算及资料分析中经常用到的一种解题方法,化学计算中能熟练应用“十字交叉”法可以提高学生解题效率,如何应用“十字交叉”法一直是中学化学教与学的难点。如何进行这方面知识的教学,使学生理解和掌握这些知识、发展学力,一直是各位老师研究的热门话题。本文拟就教学中所得,粗浅地谈一谈“十字交叉法”在化学计算中的应用。     

双源 CT 低剂量 Flash 螺旋模式在全身大血管成像中的应用

评价双源 CT 低剂量 Flash 螺旋模式全身大血管成像的图像质量和辐射剂量,探讨其应用价值。收集我院行双源CT 低剂量 Flash 螺旋扫描全身大血管患者69例（全身大血管 CTA 组）,行相同扫描范围的平扫患者69例（对照 A 组）,行回顾性心电门控螺旋扫描冠状动脉患者69例（对照 B 组）。比较全身大血管 CTA 组与对照 B 组的图像噪声及全身大血管 CTA 组与对照 A 组、B 组的辐射剂量。结果发现,全身大血管 CTA 组颈总动脉、颈内动脉、肾动脉、腹主动脉的图像质量均可满足诊断要求,图像噪声与对照 B 组比较,差异无统计学意义（Z＝-0．42,P＞0．05）。全身大血管 CTA 组有效剂量低于对照 A 组、B 组（Z＝-10．14;Z＝-8．76,P 均＜0．001）。全身大血管 CTA 组平均扫描长度短于对照 A 组（Z＝-8．86,P＜0．001）。故本研究认为,双源 CT 低剂量 Flash 螺旋模式安全、无创、快捷,图像质量高,大范围 CTA 成像的辐射剂量低,是一种适合全身大血管检查的影像技术。     

冲突与消融:认知心理学与精神分析视界融合的新式

尽管看起来精神分析和认知心理学似乎并不相关,但它们之间也有一些明显的通路,使得精神分析有助于认知心理学,反之亦然。通过对经典的意识建构论的回溯,清理了精神分析与认知心理学视界融合的短暂历史,然后提出一种新的可能范式——意识与潜意识的两套转换机制,试图超越信息加工学派遭遇的深重困境;同时运用非线性动力学观点比较了弗洛伊德学派与联结主义范式在心理模型建构上的同构关系;最后将之提升到哲学层次对传统的科学与非科学的二元分裂式结构进行了解构主义的批判。     

抑郁症的计算机化认知行为治疗

计算机化认知行为治疗(computerized cognitive-behavioral therapy, CCBT), 即指通过电脑交互界面, 以清晰的操作步骤, 高度结构化的多种媒介互动方式(如网页、漫画、动画、视频、声音等)来表现认知行为治疗基本原则和方法的治疗方式。抑郁症的CCBT近年来在西方崭露头角, 目前Beating The Blues、MoodGYM、E-Couch和Good Days Ahead等抑郁症CCBT程序在西方使用较为广泛。从可行性分析上发现, 该疗法较受病人接纳、具有较高的成本效用和易用性; 现有实验研究证明了抑郁症采用CCBT是有效的, 但其有效性仍取决于诸多因素。以往研究存在着较少关注治疗有效性的内在机制、治疗效果差异较大、风险评估简化和被试选择偏向等问题, 建议未来研究应加强：(1)中介效应及机制研究; (2)以人为本的个性化服务研究; (3)风险评估与隐私保护研究; (4)在“弱势群体”中的研究与运用。最后, 对其在中国发展的必要性与可行性进行了展望。     

基于属性多级化的认知诊断计算机化自适应测验设计与实现

本研究在传统CD-CAT的基础上进行拓展, 开发设计了可以处理属性多级化的CD-CAT (记为pCD-CAT), 而且当测验所有属性的水平数L_k = 2时则pCD-CAT可简化为CD-CAT, 因此传统CD-CAT是本研究设计开发pCD-CAT的一个特例。Monte Carlo模拟实验结果表明：基于属性多级化框架下设计的pCD-CAT具有较好的诊断正确率、题库安全性和较高的测验效率, 弥补了传统CD-CAT不足; 当属性多级化时, 若采用传统CD-CAT方法, 则诊断正确率很不理想(属性模式判准不到30%), 表明传统CD-CAT在属性多级化测验情景时不适宜, 而本文设计的pCD-CAT是一种不错的选择(属性模式判准高达80%以上)。总之, 本研究对于进一步拓展CD-CAT在实践中的应用提供了新方法和新技术支持。     

计算式互惠机制探讨——认知和动机的物种比较

与灵长类动物相比, 人类社会中存在广泛的互惠行为, 这种广泛性表现为人类具有独特的计算式互惠。本文从计算式互惠的认知和动机机制两方面对人类儿童和灵长类动物进行比较, 以期从近因机制的角度为人类互惠行为的复杂性提供解释依据。未来研究需要重视从个体发展和个体差异的视角探寻认知和动机因素对计算式互惠的影响, 并注重从互动双方各自的角度对各影响因素进行区别和分析, 从而更全面地提供有关人类互惠近因机制的证据。     

情节记忆中的前摄干扰：神经心理药物学及计算认知建模研究

记忆障碍患者的前摄干扰敏感性显著上升, 但其认知机制仍不清楚。结合神经心理药物学实验和计算认知建模方法对这一问题进行了研究。实验为被试内、双盲设计, 由健康成年人进行两次词对任务的学习, 间隔一周, 两次测试中或注射0.03 mg/kg体重咪唑安定或注射相同浓度的生理盐水。学习过程中及学习结束后进行测试, 要求被试根据线索词回忆靶词。实验结果发现, 注射咪唑安定可引起情节记忆的短时下降, 两种注射条件下均呈现明显的前摄干扰; 与生理盐水条件相比, 注射咪唑安定时引起的前摄干扰显著较高。基于SAC (Source of Action Confusion)的计算认知建模结果较好地拟合了实验数据。这一结果提示, 编码困难可能是记忆障碍患者前摄干扰敏感性较高的主要原因。     

隐喻识别心理过程的无差别性及意义

本文从计算角度探讨隐喻识别问题.首先模拟人类隐喻思维过程构建了"识别、分析、释义"三阶段隐喻机器理解模式,并提出了隐喻识别心理过程的无差别性假设,即不同隐喻句皆通过句内成分之间指称或搭配之异常来触发人们的辨识.该假设直观地体现为人们在识别不同隐喻句时,反应时无明显差异,而在解释隐喻含义时,反应时则表现出明显差异.该假设得到了反应时对比实验结果的支持.隐喻识别心理过程的无差别性为隐喻计算提供了一种新的解决思路和方法.     

浅谈情绪智力与人工智能中的感情计算

基于情绪智力是加工、处理情绪及情绪信息的能力,而人工智能中的感情计算是要赋予计算机与人互动过程中情感信息的加工能力,人脑处理情绪信息的能力与电脑处理情绪信息的能力可以进行类比。近几年来,人工智能专家已经认识到情绪智力在感情计算中的重要作用和意义,把人类识别和表达情感的能力赋予计算机,开发了具有部分感情能力的计算机。新一代感情计算机的研发和应用依赖于人工智能专家与心理学家之间的密切合作,两者的研究成果可以相互借鉴和互补     

交互进化计算对焦虑测量的适用性探析

大量的研究用stroop色词命名任务和点探测任务等经典的情绪研究方法证明了社交焦虑个体情绪识别的特殊性。该研究采用IEC(交互进化计算)的方法, 研究了焦虑组和对照组(低焦虑组)在情绪感知动态范围上的差异性。实验要求第一组被试利用给出的IEC情绪识别光影系统设计出符合实验维度(高兴、恐惧)的图片, 并让第二组被试对图片进行评估, 得出每幅图片的心理数值范围。实验结果说明IEC可以适用于常规优化系统之外的一个新领域—— 心理健康的测量,同时也表明社交焦虑个体的情绪感知动态范围窄于正常人。