行业-电子政务-基于PU活动的认知无线电网络的广播方法.zip

精神火炬 用pytorch编写的一些认知心理学模型 依存关系 麻木 火炬 matplotlib（不是必需的；仅用于绘图） 用法 一切都是使用pytorch模型通用的class结构定义的请参见_/barebones.py ，以获取不调用python class的示例 使用forward(...)获取模型输出 尝试在实际可行时使用pytorch的内置成本函数和优化器 楷模 多层感知器/分类器（ mlc.py ） 自动编码器（ ae.py ） 变体自动编码器（ vae.py ） 壁龛（ ; alcove.py ） ^缺少许多作为心理模型的ALCOVE的关键功能（例如luce-choice，响应映射，卑鄙的老师原则等） 迪娃（ ） 变体DIVA 杂项 这是一个变式自动编码器的有趣示例，该编码器是在非常小规模的风格刺激下训练的：

适合4000字的

FCM是一个简单的程序，用于计算认知图的概念的值。 它遵循了传统文学以及像科斯科和卡尔森这样的作家。 基本上，它是一个Hopfield神经网络，尽管在入射矩阵中可以出现同一节点之间的连接。 此外，我们基于Hebbian学习对权重进行了动态更新。 FCM代表系统的模型。 用于创造态度，塑造想法和做出决定。

基于儿童认知的早教APP交互界面设计研究.pdf

第1 章　我们感知自己的期望　　 1 经验影响感知　　1 环境影响感知　　 4 目标影响感知　　 5 对设计意味着什么　　 7 第2 章　为观察结构优化我们的视觉　　 9 格式塔原理：接近性　　9 格式塔原理：相似性　　11 格式塔原理：连续性　　13 格式塔原理：封闭性　　15 格式塔原理：对称性　　15 格式塔原理：主体/ 背景　　17 格式塔原理：共同命运　　19 将格式塔原理综合起来　　20 第3 章　我们寻找和使用视觉结构　　23 结构提高了用户浏览长数字的能力　　25 数据专用控件提供了更多的结构　　 27 视觉层次让人专注于相关的信息　　 27 第4 章　阅读不是自然的　　29 我们的大脑是为语言而不是为阅读设计的　　 29 阅读是特征驱动还是语境驱动　　30 熟练阅读和不熟练阅读使用大脑的不同部位　　 33 糟糕的信息设计会影响阅读　　34 软件里要求的阅读很多都是不必要的　　41 对真实用户的测试　　44 第5 章　色觉是有限的　　45 色觉是如何工作的　　 45 视觉是为边缘反差而不是为亮度优化的　　47 区别颜色的能力取决于颜色是如何呈现的　　 47 色盲　　 49 影响色彩区分能力的外部因素　　51 使用色彩的准则　　52 第6 章　我们的边界视力很糟糕　　55 中央凹的分辨率与边界视野的分辨率比较　　 55 边界视觉有什么用　　 58 电脑用户界面中的例子　　 59 让信息可见的常用方法　　61 让用户注意到信息的重武器：请小心使用　　 62 第7 章　我们的注意力有限，记忆力也不完美　　 67 短期与长期记忆　　 67 对记忆的一种现代观点　　 67 短期记忆的特点　　 69 短期记忆的特点对用户界面设计的影响　　72 长期记忆的特点　　 76 长期记忆的特点对用户界面设计的影响　　 77 第8 章　对注意力、形状、思考以及行动的限制　　 81 模式一：我们专注于目标而很少注意使用的工具　　 81 模式二：我们使用外部帮助来记录正在做的事情　　 82 模式三：我们跟着信息“气味”靠近目标　　 83 模式四：我们偏好熟悉的路径　　85 模式五：我们的思考周期：目标，执行，评估　　86 模式六：完成任务的主要目标之后，我们经常忘记做收尾工作　　89 第9 章　识别容易，回忆很难　　91 认识容　　91 回忆很难　　 93 识别与回忆对用户界面设计的影响　　 94 第10 章　从经验中学习与学后付诸实践容易，解决问题和计算很难　　99 我们有三个大脑　　 99 从经验中学习（通常）是容易的　　100 操作已经学会的动作是容易的　　102 解决问题和计算是困难的　　104 在用户界面设计上的影响　　108 前文中提到的问题的答案　　110 第11 章　许多因素影响学习　　111 当操作专注于任务、简单和一致时，我们学得更快　　 111 当词汇专注于任务、熟悉和一致时，我们学得更快　　 119 风险低的时候我们学得快　　 126 小结　　 127 第12 章　我们有时间要求　　 129 响应度的定义　　 129 人类大脑的许多时间常量　　 131 时间常数的工程近似法：数量级　　 135 为满足实时交互的设计　　 136 达到高响应度交互系统的另外一些指导原则　　 139 实现高响应度是重要的　　 145 后记　　 147 附录　著名的用户界面设计准则　　 149

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