1樓：愛苗條的小豬佩奇
嬰幼兒的發展性研究 (developmental studies) 對研究人員來說一直是極具挑戰性的課題，由於嬰兒無法用語言來表達自己的決定或偏好，理解嬰兒的行為需要特定的技術支撐。目前不需要言語能力的非侵入性技術 (noninvasive techniques) 成為研究嬰幼兒行為的首選方式 (如對瞳孔擴張和注視時間的測量)。目前該技術已經能夠支撐對嬰幼兒行為的記錄，但瓶頸之處在於需要對通過大量的人工預處理收將集到的訊號進行分析。
因此，本研究通過發展一種自動化的處理方法為訊號分析提供方法探索。
南洋理工大學的giulio gabrieli、jan paolo macapinlac balagtas等研究人員在sensors發表的文章中，通過使用線性svc (支援向量分類器)、非線性svc和k-近鄰分類器等機器學習方法，將所得到的嬰幼兒的注視時間記錄自動分為可用和不可用，以便於研究不具備語言能力的兒童對道德行為的理解。實驗結果證實機器學習分類器可有效準確地對樣本進行分析識別，成功地幫助研究者節約了樣本預處理的時間。
在本項研究中，研究人員將幼兒對負責人 (leader) 行為的期望進行了三項研究。根據以往的經驗**，蹣跚學步的幼兒期望負責人是公平公正且樂於助人的，而他們對非負責人卻不抱有此類期望。在獲得父母知情同意後，研究者們將從對112個參與者 (平均年齡為個月) 中收集到的251個樣本進行處理。
在本研究的資料集中，使用二元分類的方式將可用的樣本標記為陽性，不可用的樣本標記為陰性，精度即為真實可用樣本 (即真陽性) 與真假陽性樣本總數之比。
研究結果顯示經過機器學習後的分類器分類精度高達80%，且非線性svc和k-近鄰的效能優於線性svc分類器，同時還發現機器學習分類器可以在收集資料的預處理和標記階段幫助研究者節省大量時間。具體而言，機器學習分類器可以成功地用於支援研究人員編碼幼兒注視時間記錄的可用性。儘管本實驗取得了高於預期的結果，但仍存在一些侷限性，由於涉及因素較多，實驗結果無法從統計的角度證實k-近鄰分類器的效能明顯優於非線性svc分類器，因此並沒有遴選出效能最優的分類器。
2樓：小美生活小集錦
孩子在三週左右的時候，這個時候對一些圖形的注視時間就會特別長，而且也非常的敏感，能夠看見很多東西。
3樓：巨集盛巨集盛
嬰兒的注視時間一般都在不到一分鐘，因為嬰兒的思想還是比較少的，所以這個時候他們想的會比較少，注意力也就會相對短一點。
4樓：青楓侃
嬰兒在出生一週左右視力大約在5~18釐公尺遠的物體上，一週之後就能夠慢慢看到三公尺以外的物體，在乙個月之後就能夠看清楚更多的東西。
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