画钟测试（Clock Drawing Test，简称CDT）是一种简单易行的认知功能测试方法，它通过要求被测试者画一个钟面并标出指定的时间，来评估个体的认知能力和诊断潜在的认知障碍。这种测试特别适用于老年人或存在神经系统疾病风险的人群。画钟测试的结果可以帮助医生判断测试者是否存在诸如阿尔茨海默病等类型的认知障碍，尤其是早期识别。 画钟测试的实施通常不需要复杂的设备或特殊的培训，因此它可以作为一个初步筛查工具在基层医疗机构使用。测试者通常会给被测试者一张白纸和一支铅笔，然后口头给出指示：“请画一个钟面，把时钟的数字按顺序标出来，并把时针和分针分别指在10点10分的位置。”接下来，测试者会根据被测试者完成任务的情况打分或进行评估。 画钟测试的评分标准通常包括：钟面的完整性、数字的正确性、时针和分针的位置准确性以及是否符合一般钟面的格式。评分结果可以帮助医生判定被测试者是否存在认知功能的减退。例如，如果被测试者无法正确画出钟面、数字错乱或无法正确标注时间，可能表明其存在一定程度的认知障碍。 尽管画钟测试简单易行，但它并非专门用于诊断具体疾病，而是作为一种筛查工具来提示医生进行更深入的评估。因此，当测试结果异常时，医生通常会建议进行更全面的认知功能测试，包括神经心理评估、神经影像学检查等，以进一步确认是否存在认知障碍及其可能的原因。 画钟测试的优势在于它的简便性和快速性，它可以迅速地为临床医生提供有价值的信息，从而帮助医生判断是否需要进一步的检查或干预措施。此外，画钟测试也适用于家庭护理环境中，家属可以在家中辅助医生进行初步的认知功能评估，早期发现认知问题的征兆。 画钟测试也有一定的局限性，比如它不能对所有认知障碍类型都敏感，且受文化背景、教育水平和视觉空间能力等因素的影响较大。因此，它通常与其他认知评估工具结合使用，以提高诊断的准确性。 在医学研究中，画钟测试已经得到了广泛的认可和应用，越来越多的临床指南开始推荐其作为认知障碍的初步筛查工具。随着认知障碍患者的增加，画钟测试的价值和重要性可能会得到进一步的凸显。

《画钟测试：鉴别认知障碍的有效工具》 画钟测试，又称Clock Drawing Test（CDT），是一种简单而有效的认知评估工具，尤其适用于鉴别正常人与认知障碍患者，如阿尔茨海默病等早期症状。这项测试的核心是要求受试者在一张空白纸上画出一个完整的时钟，并标出指定的时间，通过观察其完成任务的过程和结果，来评估其认知功能的多个方面。 一、测试原理与结构 画钟测试主要考察以下几个认知领域： 1. 视觉空间认知：能否准确地在纸上定位并画出一个圆形的钟面。 2. 计划与执行功能：能否先画出钟框，再画时针和分针。 3. 记忆与注意力：记住指针的位置和数字的顺序。 4. 执行顺序：能否按照正常的步骤（先画钟面，后画数字，最后标指针）进行。 5. 综合认知能力：能否在有限时间内完成整个任务，且结果清晰、合理。 二、测试过程 测试通常分为两部分：自由画钟和指导画钟。自由画钟是指不受任何指示，让受试者自行画钟；指导画钟则是在受试者面前演示一次，然后要求他们复制。通过比较两部分的结果，可以更全面地了解受试者的认知状态。 三、评分标准 画钟测试的评分通常包括结构、内容和完成度三个部分。结构评分关注钟面的形状和完整度；内容评分主要看数字的位置和大小，以及指针是否正确标出；完成度则考察画钟的整体连贯性和合理性。每个部分都有特定的分数，总分越低，可能存在认知问题的可能性越大。 四、应用与局限性 画钟测试广泛应用于临床医学、老年病学、心理学等领域，作为筛查认知障碍的初步工具。然而，它也有一定的局限性，比如无法单独诊断特定的认知障碍类型，也不能完全替代全面的认知评估。此外，文化差异、教育背景和手部运动技能也可能影响测试结果。 五、与其他评估工具的配合 在实际临床工作中，画钟测试常常与MMSE（简易精神状态检查量表）、MoCA（蒙特利尔认知评估量表）等其他认知评估工具结合使用，以提供更全面的认知功能评估。 画钟测试因其简便、快捷和成本低廉的特点，成为识别认知障碍的一种实用方法。然而，理解和正确运用这项测试，需要专业人员的指导和解读，以确保评估结果的准确性。在进行测试时，应综合考虑多种因素，避免对受试者做出片面的判断。

】近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华—中国工程院知识智能联合研究中心、阿里集团—新零售智能引擎事业群编写的《人工智能之认知图谱》报告正式发布。报告显示，以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器，不仅让机器理解数据的本质，还可以让机器解释现象的本质。 【认知图谱】是人工智能领域的一个重要分支，它结合了认知心理学、脑科学以及人类知识，致力于构建一种新型的认知引擎。这种引擎不仅能够理解和处理大量的数据，还能对现象进行本质的解释，推动人工智能从简单的感知智能阶段迈向认知智能。认知图谱通过知识图谱、认知推理和逻辑表达等技术来实现这一目标，它强调机器的理解能力和解释能力，以实现可解释性和鲁棒性，是第三代人工智能的重要组成部分。 **知识图谱**是认知图谱的核心元素之一，它是结构化的知识存储方式，用于表示实体（如人、地点、事件）及其相互关系。知识图谱的发展历程可以从早期的知识库系统追溯到现代的大规模知识图谱，如Google的知识图谱。关键技术包括知识的获取、整合、验证和更新，以及基于图谱的查询和推理。知识图谱广泛应用于搜索引擎、智能助手等领域，改善信息检索和理解的效率。 **认知推理**则是在知识图谱基础上，通过推理算法来模拟人类思考过程，解决复杂问题。这涉及到推理规则的建立、推理算法的设计和优化，以及推理结果的评估。认知推理在智能决策、问答系统等方面有重要应用，它使得机器能够依据已有的知识进行逻辑推断，从而理解和预测未知情境。 **逻辑表达**是认知图谱中的另一关键环节，它使用形式逻辑来表示和处理知识，使得机器可以进行精确的推理。逻辑表达通常涉及一阶逻辑、描述逻辑等，这些逻辑系统提供了强大的表达能力，可以处理复杂的语义关系。 报告中还分析了**认知图谱领域的人才现状**，通过对AMiner平台数据的研究，揭示了国内外学者分布、学术水平、国际合作以及人才流动的情况，指出中国在人才培养和引进方面的挑战，并提出了相应对策。 在**应用场景**部分，以阿里巴巴电商平台为例，展示了认知图谱如何提升搜索和推荐系统的性能。此外，认知图谱还在智慧城市、司法、金融、安防、精准分析等多个领域有广泛应用，例如，通过智能解释和自然人机交互提高服务质量和效率，通过智能推荐优化用户体验。 报告对**认知图谱的发展趋势**进行了展望，包括技术创新热点、专利数据和国家自然科学基金支持的情况。这预示着未来认知图谱将在更多领域深化应用，推动人工智能的进一步发展。 《人工智能之认知图谱》研究报告详尽探讨了认知图谱的理论基础、关键技术、人才状况、应用实例和发展前景，对于理解和研究人工智能的高级阶段——认知智能具有重要参考价值。随着技术的进步，认知图谱将更深入地融入我们的日常生活和工作中，成为推动社会智能化进程的关键工具。

清华大学人工智能研究院-人工智能之认知图谱-2020.8-239页.pdf

认知计算，认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。人脑与电脑各有所长，认知计算系统可以成为一个很好的辅助性工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。 认知计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能，90年代后，研究人员开始用认知计算一词，以表明该学科用于教计算机像人脑一样思考，而不只是开发一种人工系统。传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。

适合人群：心理专业学生及对心理学有兴趣的学习者，适用于中科院心理研究所心理咨询基础项目考试。 使用场景及目标：用于课程学习和考试复习，加深对心理学基础知识和应用技术的理解。同时，通过详细的答案解析，可以帮助读者更好地掌握相关知识点。

随着无人机技术的迅猛发展，无人机在商用和民用领域扮演的角色变得日益重要。为了提升无人机在执行任务时的数据处理和通信能力，一款名为“无人机认知语义通信系统V2.0”的高级通信解决方案应运而生。该系统不仅集成了先进的通信技术，更融入了人工智能与语义理解技术，赋予无人机在复杂环境下的自我认知与智能决策能力。在此背景下，我们对这款系统进行深入探讨，以揭示其架构、工作原理、关键技术及应用场景。 系统的核心架构在于认知层的设计。认知层是系统智能的体现，它通过接收并解析无人机传感器收集的各种数据——包括图像、视频和飞行参数——来理解周围的环境。这一层运用深度学习技术来识别环境特征，使用自然语言处理技术来解析目标物体，并且能够辨识飞行过程中可能遇到的危险。这种认知层的设计使得无人机能够自动适应环境变化，显著提高了任务执行的精确性与安全性。 系统的工作原理始于数据采集模块的实时交互。无人机的感知元件不断收集环境信息，并将数据传输至认知处理模块进行分析。认知处理模块利用人工智能技术对数据进行解读，提取关键信息，并做出相应的决策。处理后的信息则由通信模块发送至地面控制站或与其他无人机进行有效沟通。这一系列的流程保证了无人机在执行任务时的高效性和准确性。 《无人机认知语义通信系统》源代码的文档揭示了系统开发过程中的技术细节。关键代码段不仅展示了数据采集、处理和通信模块的实现方法，而且也反映了开发团队在编程方面的专业水平和对无人机通信系统需求的深刻理解。源代码的核心价值在于其对数据的处理能力和系统的稳定性，这为无人机的安全运行提供了坚实的技术支持。 《无人机认知语义通信系统》申请书部分则突显了系统在无人机技术领域的创新性和应用前景。该申请书详细介绍了系统的创新点，如其独特的语义理解能力、高效的数据处理算法等，并阐述了这些技术优势在实际应用中的巨大价值。此外，专利申请的提出也体现了开发团队对于保护自身研发成果的重视，这对于维护知识产权、促进无人机技术的健康发展具有重要意义。 无人机认知语义通信系统V2.0代表了无人机通信技术的新发展。它不仅为无人机提供了更高级别的数据处理和通信能力，而且通过集成人工智能技术，提升了无人机的自主性和智能化水平。这些特点使它在无人机监控、测绘、搜索救援、环境监测以及物流配送等多个领域具有广泛应用潜力。随着未来5G和物联网技术的不断进步和融合，无人机认知语义通信系统V2.0将更加完善，为无人化智能世界的构建贡献重要力量。

脑-机接口（BCI）是一种利用人脑生物电信号实现人脑与计算机或其他电子设备通讯和控制的系统。脑-机接口技术是一门涉及神经科学，心理认知科学，康复工程，生物医学工程和计算机科学等多学科领域的交叉技术。作为一门新兴的研究领域在未来的发展中有大量的复杂问题亟待于解决，成为众多学科科研工作者的研究热点。人体的脑电信号综合地反映了大脑神经系统的思维活动，是分析脑状况和神经活动的主要依据。 将脑-机接口技术与康复训练结合，可为患者提供一种能够提取其主观训练意愿来帮助患者提高训练效果的康复系统。对于脑外伤、脑瘫、脊髓损伤等中枢神经系统导致的四肢瘫痪和偏瘫患者，脑-机接口技术可以为患者提供神经假体控制系统以及环境控制器等系统。因此脑电信号的分析处理和分类识别的研究对脑部疾病的病态预报、辨识和防治具有很重要的意义。

【阿尔茨海默症与轻度认知功能障碍】阿尔茨海默病（AD）是一种常见的神经系统退行性疾病，表现为渐进性的认知衰退，最终可能导致老年痴呆。轻度认知功能障碍（MCI）则被视为AD的前期阶段，患者认知能力下降但生活能力未受显著影响。早期识别和干预MCI对于延缓或防止其转变为AD至关重要。 【3D卷积神经网络（3DCNN）】3DCNN是深度学习中的一个重要模型，尤其适用于处理三维数据，如医学影像。在本研究中，3DCNN被用来分析MRI图像，自动提取大脑结构特征，以区分AD、MCI和正常对照组。相较于传统的机器学习方法，3DCNN能自动学习和理解图像的复杂模式，无需人工提取特征，提高了诊断效率和准确性。 【MRI图像分析】MRI是一种非侵入性的神经影像技术，能够揭示大脑的结构变化，是AD和MCI研究中常用的技术。通过MRI扫描，可以观察到AD患者的大脑萎缩现象，为诊断提供依据。本研究利用ADNI数据库中的MRI图像，包含了不同时间点的数据，以获取更全面的信息。 【数据预处理】在使用MRI图像进行深度学习之前，通常需要进行数据预处理。这包括将DICOM格式图像转换为NIfTI格式，使用大脑提取算法（BET）去除头骨等非脑组织，将图像配准到标准模板，以及进一步去除小脑和黑背景体素，以标准化图像并降低计算复杂度。 【模型构建与性能】研究设计了一个3DCNN模型，用于AD与CN、AD与MCI的分类。实验结果显示，模型在AD与CN的分类准确率达到96.7%，AUC为0.983，在AD与MCI的分类中准确率为94.7%，AUC为0.966。这些高精度的结果表明3DCNN模型在AD和MCI的诊断中有显著的优势，可能成为辅助诊断的有效工具。 总结来说，本研究利用3DCNN对MRI图像进行分析，成功地提高了AD和MCI的诊断准确率，为临床提供了潜在的自动化诊断支持。这种深度学习方法不仅提高了诊断效率，还有望在未来的医疗实践中发挥更大的作用，帮助更早地识别出阿尔茨海默症和轻度认知功能障碍，以便及时采取干预措施。

本课题通过深入调研，通过访谈老年人和一些老年人疾病的医学专家，尤其是老年人认知相关问题的一些专家，提出可以利用一些测评试卷来体现老年人的认知水平，只要根据一些心理方面的特点精细设计题目，就可以通过题目发现老年人群体中可能存在的认知问题。经过分析，确定了系统的主要内容包括用户管理、评测卷管理、评测试题管理、评测答题管理、评价结果展示等，系统可以根据用户录入的评价试题设定内容完成用户答卷的答案解析，并最终计算这个评价的最终分数，从而给一个评价的结果。系统最终可以把这个结果展示给用户。经过测试，系统达到了建设目标。