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日常活动中的轻微干扰会导致学习障碍和其他神经系统障碍的严重挫折 。鉴于已建立的事实，将人工智能与混沌理论相结合以预测改善护理的效果和结果的时机已经成熟 。
瑞典延雪平大学的两名研究人员在9月2日在线发表于《发育医学与儿童神经病学》的一篇观点文章中证明了这一点 。
职业治疗学教授迪多·格林(Dido Green)和计算机科学家尼古拉斯·拉维森(Niklas Lavesson)认为，将混沌理论与人工智能相结合可以“使人们更好地理解不同背景和文化下的残疾经历的个性 。”
如果在休息的人的大脑可以给予其巨大的处理能力被描述成一个混沌系统，从它的周围环境信息的大脑服用可以被认为是“超- 超混沌”系统，绿色和Lavesson点出来 。
作者写道：“在将这一概念扩展到残疾研究时，有趣的是如何在两个或多个耦合的混沌系统的轨迹之间进行同步，这些系统可能具有不同的'吸引子'，但随后会收敛到一个共同的轨迹，” 。“我们可以假定需要在计算中包括随机变量族，考虑到典型发展的主要和次要侮辱可能会产生相对较少或更大的影响，这取决于发生的时间和背景 。”
他们指出，与此同时，如果能够为残疾研究提供足够的数据，人工智能算法可能会为人类的认知，发展和行为研究指明新的途径 。
格林和拉夫森总结说：“混沌理论可能提供更流畅的结构来描绘个体现象，同时进行更多经典的流行病学研究 。” “需要整合跨领域的科学，包括数学和工程学，以将新颖的分析方法与预测建模相结合，利用机器学习和AI的技术来帮助我们理解残疾的影响 。”
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