1.本公开的实施例涉及认知能力训练技术领域，具体涉及基于动作的认知能力训练方法、装置及电子设备。
背景技术：
2.认知能力是指个体接收、处理和加工信息的能力，包括注意力、记忆力、思维力、反应力和自控力等。认知能力对人们的生活、学习和工作都具有较大影响。因此，对认知能力的进行有针对性的干预训练具有重要的价值和意义。然而，现有的认知能力训练方案在训练效率和效果上仍不理想。
3.因此，有必要提出一种新的认知能力训练方法。
技术实现要素：
4.本公开的实施例提出了基于动作的认知能力训练方法、装置、电子设备和存储介质。
5.第一方面，本公开提供了一种基于动作的认知能力训练方法，包括：提供训练任务，其中，上述训练任务用于提升目标认知能力并且与动作相关；获取用户执行上述训练任务时的生理数据；基于上述生理数据，确定用户执行上述训练任务的训练评分。
6.在一些可选的实施方式中，在上述提供训练任务前，上述方法还包括获取上述训练任务的步骤，包括：获取用户指定的训练任务；或者根据用户的认知测试结果和体能测试结果，确定上述训练任务。
7.在一些可选的实施方式中，上述根据用户的认知测试结果和体能测试结果，确定上述训练任务，包括：根据上述认知测试结果，确定相应的认知训练任务；根据上述体能测试结果，确定相应的体能训练任务；根据上述认知训练任务和上述体能训练任务，得到上述训练任务。
8.在一些可选的实施方式中，上述根据上述认知测试结果，确定相应的认知训练任务，包括：根据上述认知测试结果，确定需要提升的目标认知能力；基于预设的认知能力知识图谱，确定上述目标认知能力对应的认知训练任务，其中，上述认知能力知识图谱中包含认知能力节点、认知训练任务节点和上述认知能力节点与相应的上述认知训练任务节点之间的相关系数。
9.在一些可选的实施方式中，上述根据上述体能测试结果，确定相应的体能训练任务，包括：根据上述体能测试结果，确定需要提升的目标运动能力；
基于预设的体能知识图谱，确定上述目标运动能力对应的体能训练任务，其中，上述体能知识图谱中包含运动能力节点、体能训练任务节点和上述运动能力节点与上述体能训练任务节点之间的相关系数。
10.在一些可选的实施方式中，上述生理数据包括生理状态数据和运动量数据中的至少一项。
11.在一些可选的实施方式中，上述生理数据基于动作深度图像数据、加速度数据、心率数据、皮肤电数据和血氧数据中的至少一项获得。
12.在一些可选的实施方式中，上述训练任务中的认知训练任务通过动作进行应答。
13.在一些可选的实施方式中，上述基于上述生理数据，确定用户执行上述训练任务的训练评分，包括：根据用户对上述训练任务中认知训练任务的应答结果，确定用户执行上述训练任务的基础评分；根据上述生理数据，确定上述基础评分对应的权重值；根据上述基础评分和上述权重值，得到上述训练评分。
14.在一些可选的实施方式中，上述根据上述生理数据，确定上述基础评分对应的权重值，包括：在上述生理数据为第一生理数据的情况下，将上述权重值确定为第一权重值；在上述生理数据为第二生理数据的情况下，将上述权重值确定为第二权重值；其中，上述第一生理数据对应的人体活动水平高于上述第二生理数据对应的人体活动水平，上述第一权重值大于上述第二权重值。
15.第二方面，本公开提供了一种基于动作的认知能力提升装置，包括：训练任务提供单元，用于提供训练任务，其中，上述训练任务用于提升目标认知能力并且与动作相关；生理数据获取单元，用于获取用户执行上述训练任务时的生理数据；训练评分确定单元，用于基于上述生理数据，确定用户执行上述训练任务的训练评分。
16.在一些可选的实施方式中，上述装置还包括训练任务获取单元，用于：获取用户指定的训练任务；或者根据用户的认知测试结果和体能测试结果，确定上述训练任务。
17.在一些可选的实施方式中，上述训练任务获取单元还用于：根据上述认知测试结果，确定相应的认知训练任务；根据上述体能测试结果，确定相应的体能训练任务；根据上述认知训练任务和上述体能训练任务，得到上述训练任务。
18.在一些可选的实施方式中，上述训练任务获取单元还用于：根据上述认知测试结果，确定需要提升的目标认知能力；基于预设的认知能力知识图谱，确定上述目标认知能力对应的认知训练任务，其中，上述认知能力知识图谱中包含认知能力节点、认知训练任务节点和上述认知能力节点与相应的上述认知训练任务节点之间的相关系数。
19.在一些可选的实施方式中，上述训练任务获取单元还用于：
根据上述体能测试结果，确定需要提升的目标运动能力；基于预设的体能知识图谱，确定上述目标运动能力对应的体能训练任务，其中，上述体能知识图谱中包含运动能力节点、体能训练任务节点和上述运动能力节点与上述体能训练任务节点之间的相关系数。
20.在一些可选的实施方式中，上述生理数据包括生理状态数据和运动量数据中的至少一项。
21.在一些可选的实施方式中，上述生理数据基于动作深度图像数据、加速度数据、心率数据、皮肤电数据和血氧数据中的至少一项获得。
22.在一些可选的实施方式中，上述训练任务中的认知训练任务通过动作进行应答。
23.在一些可选的实施方式中，上述训练评分确定单元还用于：根据用户对上述训练任务中认知训练任务的应答结果，确定用户执行上述训练任务的基础评分；根据上述生理数据，确定上述基础评分对应的权重值；根据上述基础评分和上述权重值，得到上述训练评分。
24.在一些可选的实施方式中，上述训练评分确定单元还用于：在上述生理数据为第一生理数据的情况下，将上述权重值确定为第一权重值；在上述生理数据为第二生理数据的情况下，将上述权重值确定为第二权重值；其中，上述第一生理数据对应的人体活动水平高于上述第二生理数据对应的人体活动水平，上述第一权重值大于上述第二权重值。
25.第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如本公开第一方面任一实施方式描述的方法。
26.第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如本公开第一方面任一实施方式描述的方法。
27.在本公开实施例提供的基于动作的认知能力训练方法、装置、电子设备和存储介质中，基于运动与认知能力的正相关性，根据用户执行训练任务时的生理数据确定相应的训练评分，能够利用运动促进认知能力的提高，有效提高认知能力训练的效率和效果。
附图说明
28.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图仅用于示出具体实施方式的目的，而并不认为是对本公开的限制。在附图中：图1是本公开实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本公开实施例的基于动作的认知能力训练方法的流程图；图3是根据本公开实施例的认知能力知识图谱的示意图；图4是根据本公开实施例的基于动作的认知能力提升装置的示意图；
图5是适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
29.下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
31.图1示出了可以应用本公开的基于动作的认知能力训练方法、装置、电子设备和存储介质的实施例的示例性系统架构100。
32.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
33.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如基于动作的认知能力提升类应用、语音识别类应用、网页浏览器应用等。
34.终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器（moving picture experts group audio layer iii，动态影像专家压缩标准音频层面3）、mp4（moving picture experts group audio layer iv，动态影像专家压缩标准音频层面4）播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的终端设备中。其可以实现成多个软件或软件模块（例如用来提供基于动作的认知能力提升服务），也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
35.在一些情况下，本公开所提供的基于动作的认知能力训练方法可以由终端设备101、102、103执行，相应地，基于动作的认知能力提升装置可以设置于终端设备101、102、103中。这时，系统架构100也可以不包括服务器105。
36.在一些情况下，本公开所提供的基于动作的认知能力训练方法可以由终端设备101、102、103和服务器105共同执行，例如，“提供训练任务”和“获取用户执行训练任务时的生理数据”等步骤可以由终端设备101、102、103执行，“基于生理数据，确定用户执行训练任务的训练评分”等步骤可以由服务器105执行。本公开对此不做限定。相应地，基于动作的认知能力提升装置也可以分别设置于终端设备101、102、103和服务器105中。
37.需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块（例如用来提供分布式服务），也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
38.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
39.继续参考图2，其示出了根据本公开的基于动作的认知能力训练方法的一个实施
例的流程200，该方法例如由图1所示的终端设备实施，或者由图1所示的终端设备和服务器共同实施。如图2所示，该基于动作的认知能力训练方法包括以下步骤：步骤201，提供训练任务。
40.在本实施例中，训练任务用于提升目标认知能力并且与动作相关。
41.在一些可选的实施方式中，目标认知能力可以是记忆力，例如感觉记忆能力、短时记忆能力、语义记忆能力、情景记忆能力或者技能记忆能力。这里，感觉记忆能力可以指人在短时间（例如，1秒）内同时记住多个目标对象的能力。短时记忆能力可以指人在头脑工作记忆中暂时存储一定数量的材料的能力。语义记忆能力可以指人在长时间（例如，1分钟）内保持语义知识的能力。情景记忆能力可以指人对特定事件进行记忆的能力。技能记忆能力可以指人根据反馈快速基于规则学会对不同刺激做出正确动作反应的能力。
42.在一些可选的实施方式中，目标认知能力可以是注意力，例如注意容量能力、选择注意能力、持续注意能力、自控能力和反应能力。这里，注意容量能力可以指人同时记住多个目标的能力。选择注意能力可以指人在多个目标中把注意力集中在特定目标的能力。持续注意能力可以指人把注意力持续集中在目标上的能力。自控能力可以指人控制冲动行为的能力。反应能力可以指人对外界刺激做出快速反应的能力。
43.在本实施例中，对于不同的目标认知能力，可以通过相应的认知训练任务进行提升。以下举例说明目标认知能力与认知训练任务的对应关系。
44.对于感觉记忆能力，可以通过图片部分报告任务进行提升，即在显示设备上呈现多个不同的目标对象并快速（例如，在1秒内）消失，要求用户记住每个目标对象，并在后续训练中根据要求报告出特定的目标对象。
45.对于短时记忆能力，可以通过位置记忆广度任务进行提升，即在显示设备上同时或者依次呈现多个目标对象，要求用户依次记住每个目标对象，并在后续训练中按照要求顺序、倒序或者以其它特定顺序报告出曾经呈现的目标对象。
46.对于语义记忆能力，可以通过图片命名任务进行提升，即在显示设备上持续呈现一系列的图像，并在后续训练中要求用户快速说出图像所对应的目标对象的名字。这些目标例如可以是指定的物体，动物，植物，人等等。
47.对于情景记忆能力，可以通过人脑-图片联系记忆任务进行提升，即在显示设备上成对或者先后呈现两个不同的图像，要求用户记住两个不同图像之间的联系，并在一定时间后呈现线索文本，以便用户根据线索文本的提示回忆出和该线索相匹配的图像。这些图像可以是用于指示不同视觉，听觉，触觉，嗅觉等不同感觉通道或者不同物体类型的图像。
48.对于技能记忆能力，可以通过概率学习任务进行提升，即在显示设备上呈现目标对象，要求用户对目标对象做出某个动作反应，并在后续训练中根据对错反馈来调整优化行为，从而逐步提高动作反应的准确性。
49.对于注意容量能力，可以通过注意容量型任务进行提升，即在显示设备上呈现多个不同的目标对象，要求用户记住每个目标对象的样子和位置，并在后续训练中准确回忆或者选择出相应目标对象来。其中，目标对象例如可以是不同颜色和/或形状的色块，不同颜色和/或朝向的箭头，生活中常见的物体，人脸等。
50.对于选择注意能力，可以通过多目标追踪型任务进行提升，即在显示设备上呈现多个不规则运动的目标，要求用户对于上述多个不规则运动的目标中的特定目标进行记
忆，并在后续训练中识别之前的特定目标。其中，目标例如可以是萤火虫、蜜蜂、或蝴蝶的图像。
51.对于持续注意能力，可以通过连续作业任务进行提升，即在显示设备上持续呈现一系列的目标，要求用户在一段时间内持续对目标做出反应。这些目标可以是指定的数字，文字，图形等等。
52.对于自控能力，可以通过冲动控制型任务进行提升，即在显示设备上呈现滚动的图像，图像中包括不同的通道图像和目标对象，要求用户控制目标对象按照预定要求通过指定通道图像对应的通道，而不是按照惯性习惯通过同一个通道图像对应的通道。
53.对于反应能力，可以通过反应速度型任务进行提升，即在显示设备上呈现目标对象，要求受试者在目标对象出现时做出指定动作，并计算目标对象出现到受试者完成指定动作之间的时间间隔。
54.在本实施例中，训练任务与动作相关。在一些实施方式中，上述训练任务可以通过动作进行应答。例如，在人脑-图片联系记忆任务中，用户通过向左跳动或者向右跳动的方式选择与线索文本相匹配的图像。又例如，在概率学习任务中，用户对目标对象做出某个动作反应。在一些实施方式中，上述训练任务可以要求用户在执行特定动作的同时执行认知训练任务。例如，用户在跑动的同时执行图片部分报告任务。又例如，用户在跳跃的同时执行冲动控制型任务。
55.在本实施例中，训练任务可以通过将认知训练任务和体能训练任务进行结合而得到。其中，认知训练任务可以包括前文描述的图片部分报告任务、位置记忆广度任务、图片命名任务、人脑-图片联系记忆任务、概率学习任务、注意容量型任务、多目标追踪型任务、连续作业任务、冲动控制型任务和反应速度型任务等。体能训练任务可以包括力量任务（例如箭步蹲）、速度任务（例如高抬腿跑、小步跑）、耐力任务（例如原地间歇高抬腿跑）、协调任务（例如交叉转腿、立卧撑或者交叉绕臂）、柔韧任务（例如压腿、弓步下压或者弯腰摸脚）和灵敏任务（例如后退跑或者反复横跳）等。
56.在一个例子中，可以将认知训练任务和体能训练任务进行有机融合，以得到相应的训练任务。例如，可以将人脑-图片联系记忆任务和力量任务进行有机融合，要求用户通过开合跳或者深蹲的方式选择与线索文本相匹配的图像。
57.在另一个例子中，可以将认知训练任务和体能训练任务并列进行，以得到相应的训练任务。例如，可以将图片部分报告任务和耐力任务并列进行，使用户在慢跑的同时记住显示设备上呈现的目标对象，并根据要求报告出特定的目标对象。
58.在一些实施方式中，可以由用户对训练任务进行指定。例如，可以在显示设备上显示多个候选训练任务的名称、内容和难度等信息，并响应于用户的选择操作，将用户指定的候选训练任务作为目标训练任务。
59.在另一些实施方式中，可以由本实施例中方法的执行主体根据用户的认知测试结果和体能测试结果，确定需要提升的目标认知能力和目标运动能力，再将目标认知能力对应的认知训练任务和目标运动能力对应的体能训练任务进行结合，以得到训练任务。
60.这里，目标运动能力例如是力量能力、速度能力、耐力能力、协调能力、柔韧能力或者灵敏能力等。上述各运动能力可以分别通过力量任务、速度任务、耐力任务、协调任务、柔韧任务或者灵敏任务等体能训练任务进行提升。
61.在本实施例中，可以事先向用户提供认知测试任务和体能测试任务，并根据用户对测试任务的完成情况得到用户的认知测试结果和体能测试结果。
62.例如，可以分别针对感觉记忆能力、短时记忆能力、语义记忆能力、情景记忆能力、技能记忆能力、注意容量能力、选择注意能力、持续注意能力、自控能力和反应能力等各认知能力提供相应的认知测试任务，从而得到各认知能力的评分（即认知测试结果），并将评分低的认知能力确定为需要提升的目标认知能力。
63.又例如，可以分别针对力量能力、速度能力、耐力能力、协调能力、柔韧能力和灵敏能力等各运动能力提供相应的体能测试任务，从而得到各运动能力的评分（即体能测试结果），并将评分低的运动能力确定为需要提升的目标运动能力。
64.在本实施例中，可以基于预设的认知能力知识图谱，确定目标认知能力对应的认知训练任务。
65.图3是根据本公开实施例的认知能力知识图谱的示意图。如图3所示，该认知能力知识图谱中包含认知能力节点、认知训练任务节点、不同认知能力节点之间的相关系数以及认知能力节点与相应的认知训练任务节点之间的相关系数。其中，认知能力节点包括认知能力a、认知能力b和认知能力c。认知能力a对应的认知训练任务节点包括训练任务1和训练任务2。认知能力b对应的认知训练任务节点包括训练任务3和训练任务4。认知能力c对应的认知训练任务节点包括训练任务5和训练任务6。认知能力a和认知能力b之间的相关系数为0.53，认知能力b和认知能力c之间的相关系数为0.71，认知能力c和认知能力a之间的相关系数为0.64。认知能力a与训练任务1和训练任务2之间的相关系数分别为0.7和0.8。认知能力b与训练任务3和训练任务4之间的相关系数分别为0.6和0.5。认知能力c与训练任务5和训练任务6之间的相关系数分别为0.7和0.9。两个节点之间的相关系数越大，表示这两个节点之间的相关程度越高。
66.在图3所示的例子中，假设认知能力a的测试评分最低或者认知能力a的测试评分低于特定阈值，则可以将认知能力a确定为目标认知能力。基于图3所示的认知能力知识图谱，可以查找到认知能力a对应的认知训练任务，即训练任务1和训练任务2。在此基础上，可以选取与认知能力a之间相关系数最大的认知训练任务，即训练任务2来生成最终的训练任务。
67.类似地，可以基于预设的运动能力知识图谱，确定目标运动能力对应的体能训练任务。运动能力知识图谱的结构和体能训练任务的选取过程可以参见上文描述的例子，这里不再赘述。
68.在一些实施方式中，可以借助显示屏或者扬声器等硬件，通过图像或者声音等方式向用户提供训练任务，例如提供认知训练题目、动作示例或者提示语音等信息。
69.步骤202，获取用户执行训练任务时的生理数据。
70.在本实施例中，生理数据可以包括生理状态数据和运动量数据中的至少一项。其中，生理状态数据可以是用户当前的生理指标，例如是心率数据、皮肤电数据或者血氧数据等。运动量数据可以是用户执行训练任务的过程中消耗的能量，可以基于由视觉传感器（例如深度摄像头）采集到的用户身体的位置信息（例如位移、速度或者加速度等）和用户的生理指标信息（例如体重或者身高等）计算得出。
71.以跑步为例，可以通过体重（kg）
×
运动时间（小时）
×
指数k来算得跑步时的热量
消耗（kcal），其中指数k＝30
÷
速度（分钟/400米）。假设某人体重60公斤，长跑1小时，速度是3分钟/400米或8公里/小时，那么他跑步过程中消耗的热量＝60
×1×
30/3kcal(千卡)=600kcal(千卡)。此种计算方式涵盖了运动后由于基础代谢率提高所消耗的一部分热量，即运动后体温升高所产生的一部分热量。
72.在一些实施方式中，可以通过可穿戴设备（例如智能手环）采集用户的心率数据、皮肤电数据和血氧数据，通过视觉传感器（例如深度摄像头）采集用户身体的位置数据以及加工得到的位移数据、速度数据和加速度数据，在此基础上得出用户执行训练任务时的生理数据。
73.步骤203，基于生理数据，确定用户执行训练任务的训练评分。
74.已有大量研究证实运动与认知能力的关系。其中横向和纵向的观察性研究结果表明，在各年龄阶段的人群中均发现了运动与认知能力的正相关性，即运动高者常伴随着相对较高水平的认知能力。有研究者发现，有氧运动干预能显著提高需要高度执行控制(executive control）的任务水平。低强度运动（含日常活动）能影响认知能力和神经可塑性，自述运动总量（与运动强度无关）与大脑前额叶和扣带皮层（prefrontal and cingulate cortex）的灰质体积成正相关。又如拉伸练习能有效提高中老年人注意任务水平。低强度运动，如协调性训练和抗阻运动，同样对认知能力的提高有促进作用，如记忆能力。
75.基于上述研究结果所揭示的规律，在本实施例中，训练评分的评定除了考虑用户对认知训练任务的应答情况外，还考虑用户执行训练任务的生理数据。
76.在一些实施方式中，训练评分可以通过以下方式获得：根据用户对训练任务中认知训练任务的应答结果，确定用户执行训练任务的基础评分；根据生理数据，确定基础评分对应的权重值；根据基础评分和权重值，得到训练评分。
77.在一些实施方式中，可以在生理数据为第一生理数据的情况下，将权重值确定为第一权重值。可以在生理数据为第二生理数据的情况下，将权重值确定为第二权重值。其中，第一生理数据对应的人体活动水平高于第二生理数据对应的人体活动水平，第一权重值大于第二权重值。
78.在一个例子中，假设用户在认知训练任务中正确完成了80%的题目，即基础评分为80分。在此基础上，假设用户在执行训练任务时的心率为120次/每分钟，则可以将相应的权重值确定为1.2。假设用户在执行训练任务时的心率为150次/每分钟，则可以将相应的权重值确定为1.5。由于150次/每分钟的心率相对于120次/每分钟的心率通常对应于更高的人体活动水平，故其对应的权重值也更大。因此，在用户的心率为120次/每分钟的情况下，用户的训练评分为801.2=96分。在用户的心率为150次/每分钟的情况下，用户的训练评分为801.5=120分。通过上述方式，一方面考虑了运动与认知能力的正相关性，使得对认知训练效果的评价更为准确合理，另一方面能够促进用户在更高的运动水平下进行认知能力训练，有利于达到更好的认知训练效果。
79.在一些实施方式中，可以在显示设备上实时显示训练评分、运动量、身体健康数据指标、认知能力提升指数等信息，以便将认知能力训练情况及时反馈给用户。
80.在本公开实施例提供的基于动作的认知能力训练方法中，基于运动与认知能力的正相关性，根据用户执行训练任务时的生理数据确定相应的训练评分，能够利用运动促进
认知能力的提高，有效提高认知能力训练的效率和效果。
81.进一步参考图4，作为对上述方法的实现，本公开提供了一种基于动作的认知能力提升装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
82.如图4所示，本实施例的基于动作的认知能力提升装置400包括：训练任务提供单元401，用于提供训练任务，其中，训练任务用于提升目标认知能力并且与动作相关；生理数据获取单元402，用于获取用户执行训练任务时的生理数据；训练评分确定单元403，用于基于生理数据，确定用户执行训练任务的训练评分。
83.在本实施例中，基于动作的认知能力提升装置400的训练任务提供单元401、生理数据获取单元402和训练评分确定单元403的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202和步骤203的相关说明，在此不再赘述。
84.在一些可选的实施方式中，上述装置还包括训练任务获取单元（图4中未示出），用于：获取用户指定的训练任务；或者根据用户的认知测试结果和体能测试结果，确定上述训练任务。
85.在一些可选的实施方式中，上述训练任务获取单元还用于：根据上述认知测试结果，确定相应的认知训练任务；根据上述体能测试结果，确定相应的体能训练任务；根据上述认知训练任务和上述体能训练任务，得到上述训练任务。
86.在一些可选的实施方式中，上述训练任务获取单元还用于：根据上述认知测试结果，确定需要提升的目标认知能力；基于预设的认知能力知识图谱，确定上述目标认知能力对应的认知训练任务，其中，上述认知能力知识图谱中包含认知能力节点、认知训练任务节点和上述认知能力节点与相应的上述认知训练任务节点之间的相关系数。
87.在一些可选的实施方式中，上述训练任务获取单元还用于：根据上述体能测试结果，确定需要提升的目标运动能力；基于预设的体能知识图谱，确定上述目标运动能力对应的体能训练任务，其中，上述体能知识图谱中包含运动能力节点、体能训练任务节点和上述运动能力节点与上述体能训练任务节点之间的相关系数。
88.在一些可选的实施方式中，上述生理数据包括生理状态数据和运动量数据中的至少一项。
89.在一些可选的实施方式中，上述生理数据基于位置数据以及加工得到的位移数据、速度数据、加速度数据、心率数据、皮肤电数据和血氧数据中的至少一项获得。
90.在一些可选的实施方式中，上述训练任务中的认知训练任务通过动作进行应答。
91.在一些可选的实施方式中，上述训练评分确定单元403还用于：根据用户对上述训练任务中认知训练任务的应答结果，确定用户执行上述训练任务的基础评分；根据上述生理数据，确定上述基础评分对应的权重值；根据上述基础评分和上述权重值，得到上述训练评分。
92.在一些可选的实施方式中，上述训练评分确定单元403还用于：在上述生理数据为第一生理数据的情况下，将上述权重值确定为第一权重值；在上述生理数据为第二生理数据的情况下，将上述权重值确定为第二权重值；其中，上述第一生理数据对应的人体活动水平高于上述第二生理数据对应的人体活动水平，上述第一权重值大于上述第二权重值。
93.需要说明的是，本公开的实施例提供的基于动作的认知能力提升装置中各单元的
实现细节和技术效果可以参考本公开中其它实施例的说明，在此不再赘述。
94.下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图5示出的计算机系统500仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
95.如图5所示，计算机系统500可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）501，其可以根据存储在只读存储器（rom）502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器（ram）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还存储有计算机系统500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出（i/o）接口505也连接至总线504。
96.通常，以下装置可以连接至i/o接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风等的输入装置506；包括例如液晶显示器（lcd）、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许计算机系统500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备的计算机系统500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
97.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从rom 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。
98.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（cd-rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
99.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
100.上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电
子设备执行时，使得该电子设备实现如图2所示的实施例及其可选实施方式示出的基于动作的认知能力训练方法。
101.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
102.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
103.描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，训练任务提供单元还可以被描述为“用于提供训练任务的单元”。
104.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。