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现代生物学认知必须以系统观为指导 被引量:3
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作者 伍贤进 李爱民 +1 位作者 李胜华 曾军英 《生物学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期126-129,共4页
生物系统是一个开放的复杂系统,具有目的性、整体性、层次性、相关性、适应性、开放性、演化发展性和自组织性等特征。生物科学发展已进入了系统生物学时期,用系统观来指导生物科学认知是提高认知效率的必然选择。以系统观指导生物运动... 生物系统是一个开放的复杂系统,具有目的性、整体性、层次性、相关性、适应性、开放性、演化发展性和自组织性等特征。生物科学发展已进入了系统生物学时期,用系统观来指导生物科学认知是提高认知效率的必然选择。以系统观指导生物运动规律认知,在逻辑演绎上要以功用为基点,在思维方向上要突出多维度思维,在思维方式上要强调非线性思维。"5W1H"分析方法对于开展生物学系统认知十分有效。 展开更多
关键词 生物系统 生物学认知 系统观 “5W1H”分析方法
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论自创生理论在认知语言学中的应用研究
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作者 于力恒 《海外英语》 2017年第14期181-183,共3页
该文首先回顾了认知科学的发展史,探讨了语言学和符号学的关系,指出符号学在认知语言学研究中的重要性。随后通过探讨生物体在认知过程中的重要意义,指出研究认知学和语言生物学的对象是活体生物,这与传统计算认知学的表征模式有着很大... 该文首先回顾了认知科学的发展史,探讨了语言学和符号学的关系,指出符号学在认知语言学研究中的重要性。随后通过探讨生物体在认知过程中的重要意义,指出研究认知学和语言生物学的对象是活体生物,这与传统计算认知学的表征模式有着很大的区别,从而延伸出认知生物学的概念,文章还进一步说明了生物符号学的概念,最后该文将认知语言学、认知生物学和生物符号学相结合,强调了自创生理论的研究价值,认为:自创生理论应用到语言学、符号学、生物学以及其他相关学科将是个长期的、艰苦的过程,既然自创生理论能够弥补语言学、符号学以及生物学之间的鸿沟,这样的应用就是有价值的。 展开更多
关键词 认知语言学 认知生物学 生物符号学 自创生理论
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Brain-derived neurotrophic factor(BDNF) as a potential mechanism of the effects of acute exercise on cognitive performance 被引量:6
3
作者 Aaron T.Piepmeier Jennifer L.Etnier 《Journal of Sport and Health Science》 SCIE 2015年第1期14-23,共10页
The literature shows that improvements in cognitive performance may be observed following an acute bout of exercise. However, evidence in support of the biological mechanisms of this effect is still limited. Findings ... The literature shows that improvements in cognitive performance may be observed following an acute bout of exercise. However, evidence in support of the biological mechanisms of this effect is still limited. Findings from both rodent and human studies suggest brain-derived neu- rotrophic factor (BDNF) as a potential mechanism of the effect of acute exercise on memory. The molecular properties of BDNF allow this protein to be assessed in the periphery (pBDNF) (i.e., blood serum, blood plasma), making measurements of acute exercise-induced changes in BDNF concentration relatively accessible. Studies exploring the acute exercise--pBDNF--cognitive performance relationship have had mixed findings, but this may be more reflective of methodological differences between studies than it is a statement about the role of BDNE For example, significant associations have been observed between acute exercise-induced changes in pBDNF concentration and cognitive performance in studies assessing memory, and non-significant associations have been found in studies assessing non-memory cognitive domains. Three suggestions are made for future research aimed at understanding the role of BDNF as a biological mechanism of this relationship: 1) Assessments of cognitive performance may benefit from a focus on various types of memory (e.g., relational, spatial, long-term); 2) More finegrained measurements of pBDNF will allow for the assessment of concentrations of specific isoforms of the BDNF protein (i.e., immature, mature); 3) Statistical techniques designed to test the mediating role of pBDNF in the acute exercise-cognitive performance relationship should be utilized in order to make causal inferences. 展开更多
关键词 ISOFORMS MEDIATORS MEMORY Mental health Physical activity
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控制论对生成认知科学范式的影响 被引量:1
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作者 武建峰 《自然辩证法通讯》 CSSCI 北大核心 2018年第1期47-54,共8页
生成主义已然取代计算主义成为认知科学研究的主导范式,但是它的历史根源,特别是其控制论根源,往往在认知科学的历史分析中被忽略。然而,正是这一外在于认知科学的控制论根源最终导致了生成主义的诞生。生成主义统一了认知研究的两大科... 生成主义已然取代计算主义成为认知科学研究的主导范式,但是它的历史根源,特别是其控制论根源,往往在认知科学的历史分析中被忽略。然而,正是这一外在于认知科学的控制论根源最终导致了生成主义的诞生。生成主义统一了认知研究的两大科学传统,一个是外在于认知科学的控制论传统,一个是内在于认知科学的人工智能传统。认知科学的发展先后经历了认知主义、联结主义、具身动力主义和生成主义。相应地,控制论的发展也经历了一阶控制论、阿什比控制论、二阶控制论和认知生物学,人工智能领域的发展也同样经历了老式的AI(即Good Old-Fashioned AI,GOFAI)、联结主义AI、具身-嵌入AI(embodied-embedded AI,EEAI)和生成AI(enactive AI)。梳理控制论传统和AI传统的发展脉络,挖掘生成主义的控制论根源,以便更好地理解生成主义的理论基础和方法论基础。 展开更多
关键词 生成主义 控制论 激进建构论 认知生物学 现象学的语用学
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激进建构主义的认识理论 被引量:8
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作者 徐斌艳 《全球教育展望》 CSSCI 北大核心 2001年第10期10-14,共5页
本文通过对激进建构主义的不同模型的介绍 ,包括知识获得的控制论模型 ,神经生理学模型 ,认知生物学模型等 ,系统地勾画激进建构主义认识理论 。
关键词 建构主义 认识理论 生理学模型 控制论模型 认知生物学模型
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人工智能机理解释与数学方法探讨 被引量:12
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作者 郭田德 韩丛英 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2020年第11期1541-1578,共38页
人工智能是一门交叉学科,融合了脑认知科学、心理学、数学(包括统计学)、信息科学、计算机科学等诸多学科.目前,以大数据驱动的深度学习为代表的人工智能发展迅速,在许多领域有广泛的应用.但是,人工智能现在最大的缺陷是没有理论,基本... 人工智能是一门交叉学科,融合了脑认知科学、心理学、数学(包括统计学)、信息科学、计算机科学等诸多学科.目前,以大数据驱动的深度学习为代表的人工智能发展迅速,在许多领域有广泛的应用.但是,人工智能现在最大的缺陷是没有理论,基本上还处于实验科学阶段.探讨人工智能的机理,进行其理论研究,对人工智能的进一步发展至关重要.为了揭示人工智能的本质,进一步促进人工智能的理论研究,本文从认知生物学和认知心理学两个层面,探讨现有的三个主要的人工智能学派—联结主义、符号主义和行为主义—所蕴含的机理和具体实现的数学理论和方法,试图解释人工智能的本质,给出未来可解释的和具有创造性的人工智能的一些可能的基础研究方法和研究方向. 展开更多
关键词 人工智能 数学 认知生物学 认知心理学
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