stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Kavramsal model
Genel bakış > Teknikler > Veri akışı modelleme

Veri akışı modelleme (DFM) grafik sisteminin ögelerini temsil eden temel kavramsal bir modelleme tekniğidir. DFM oldukça basit bir tekniktir, ancak, birçok kavramsal modelleme teknikleri gibi yüksek ve düşük düzeyde diyagramlar oluşturmak mümkündür. Veri akış diyagramı genellikle karmaşık sistem detayları gibi geliştirme konuları veya zamanlama bilgi  işlevleri bağlamında kullanılır, daha ziyade önemli sistem oluşumlarını meydana getirmektedir. Veri akışı modellemesi, sistem geliştirmek için Yapısal sistem Analiz ve Tasarım Yöntemini (SSADM) kullanan.bir merkezcil tekniktir.
Genel bakış > Teknikler > Varlık ilişki modelleme

Varlık-ilişki modelleme (ERM) sistem elemanlarını grafiksel olarak temsil eden temel bir kavramsal modelleme tekniğidir. ERM tekniğinin uygulaması sonucu ortaya çıkan Varlık-ilişki diyagramları normal olarak database modellerini ve bilgi sistemlerini temsil eder. Diyagramın ana bileşenleri varlıklar ve ilişkileridir. Varlıkları bağımsız fonksiyonları, nesneleri ve olayları temsil eder. İlişkiler bir varlığın diğeri ile olan ilgisini temsil eder. Bir sistemsel süreç oluşturmak için ilişkiler ile varlıklar bir araya getirilir ve diğer katkılar sürece dahil edilir. Bu teknikte çoklu diyagram teknikleri de kullanılabilir örneğin; IDEF1X, Bachmanve İFADEetmek adına birkaç. Bu kurallar, sistemin farklı yönlerini farklı şekillerde görüntüleme ve düzenlemeyi mümkün kılarlar.
Genel bakış > Teknikler > Olaya dayalı süreç zinciri

Bu olay odaklı süreç zinciri (ODSZ) bir kavramsal modelleme tekniğidir ve esas olarak iş preses akışlarını iyileştirmek ve geliştirmek için kullanılır. Birçok kavramsal modelleme teknikleri gibi, olay odaklı süreç zinciri ilişkilerin geliştirilmesine ve işlenmesine olanak oluşturur. Başka bir ifadeyle, ODSZ mevcut prosesin hangi aşamada olduğu ve hangi kurallara göre işlidği konusunda bilgi sağlar. Olayın gelişimini sağlamak için bir fonksiyon veya aktif olayın gerçekleştirilmesi gerekir. İş akışına bağlı olarak, fonksiyonların olayları dönüştürme veya döngü içindeki diğer bir olayla bağlantılama yeteneği vardır. ODSZ birçok elamandan oluşur, tüm bu elemanlar bir arada sitemin nasıl ve hangi kurallarla çalıştığını belirler. ODSZ teknikleri endüstride kaynak planlama, proses iyileştirme ve lojistik alanlarında kullanılabilir.
Genel bakış > Teknikler > Ortak Uygulama Geliştirme

Bu Dinamik sistem Geliştirme Yöntemi (DSGY) JEFFF tekniğini kullanarak kavramsal olarak sistemlerin ömür döngüsünü modeller. JEFFF tekniği genel olarak proje başlangıçları için üst seviyede planlamaya odaklanır. Ortak Uygulama Geliştirme tekniği katılımcıların başarılı projeleri baştan sona kadar yürütebilmeleri için bir arada çalışabilecekleri çalışma atölyelerine ihtiyaç duyar. Bu yöntem büyük çapta işler ve projelerden çok küçük çapta işler ve projeler için geliştirilmiş bir tekniktir
Genel bakış > Teknikler > Yer/geçiş net

Ayrıca  Petri Nets olarak da bilinen bu kavramsal modelleme tekniği sistem elemanlarının matematiksel modelleme teknikleri kullanılarak oluşturulmasına olanak sağlar. Petri net tekniği barındırdığı stokastik ve matematiksel özellikleri sebebiyle karmaşık sistem davranışlarını modellemede elverişlidir.
Genel bakış > Teknikler > Durum geçiş modelleme

Durum geçiş modelleme tekniği sistem davranışlarının gözlemlenebilmesine olanak sağlamak için durum geçiş diyagramlarını kullanır. Bu teknik sistem davranışlarını tanımlamak için kendine has teknikler kullanır. Birçok güncel modelleme araçları Durum Geçiş Modelleme yöntemini temsil eden yetenekleri içerir.DGM mantıksal durum diyagramları ve yönlendirilmiş grafiklerden olan Son Durum Makineleri ile kolayca tanımlanabilir.
Genel bakış > Teknikler > Teknik Değerlendirme ve seçim

Kavramsal modelleme yöntemi bazen kullanım alanının genişliğinden dolayı kasıtlı olarak belirsiz gibi görünür, bundan dolayı konsept modelleme gerçek uygulaması zor olabilir. Bu sorunu hafifletmek için ve hangi model tekniğinin seçimine ışık tutmak için Gemino ve Wand tarafından önerilen çerçeve çalışması aşağıda verilmiştir. Bununla birlikte belirli uygulamalar için kavramsal modelin etkinliğini değerlendirmeden önce konsept iyice anlaşılmalı ve kavramsal modeller arsında grafiksel karşılaştırmalar yapılarak en iyi yöntem belirlenmelidir. Gemino ve Wand çalışmalarında uygun model seçiminde kavramsal model dilinin seçiminin önemini vurgulamışlardır. Genel olarak kavramsal modeller kavramsal modelleme formları kullanılarak oluşturulur  Bu teknikler elde edilen modelin hangi modelle diliyle oluşturulduğuna da karar verir. Kullanılan belirli dillerin iyi anlaşılması ayrıca modelleme tekniklerinin de iyi anlaşılmasını sağlayacaktır. Ayrıca kavramsal model dilinin iyi anlaşılması direkt olarak sistemin kapasite derinliğinin basit veya kompleks olarak nitelendirilmesini de kolaylaştıracaktır.
Genel bakış > Teknikler > Teknik Değerlendirme ve seçim > Etkili faktörler

Daha önceki çalışmalarında, Gemino ve Wand Etkili Faktörler üzerindeki çalışmalarında; kavramsal modelin kapsamına, kullanılacak metot kullanıcıların öncelikleri ve model dilinin önemine dikkat çektiler. kavramsal modellerde içerik hangi modelleme tekniğinin kullanılacağı açısından önemlidir. Seçim aşamasında belirlenecek sunum metodu istenilen seviyede derinliği sağlayabilecek modelleme tekniğine odaklanmalıdır. Kullanıcı ve katılımcıların karakteristiği de göz önünde bulundurulmalıdır. katılımcı ve kullanıcıların backgroundu sistemin ne kadar kompleks olacağına da karar verecektir. Bu konuda oluşabilecek uygunsuzluklar modelin hayata geçirilmesinde bir takım problemler oluşturacaktır. Kavramsal modelin dili işlemi ileri aşamalarda uygun teknik seçimini kolaylaştıran bir faktör olacaktır. Sistem fonksiyonlarının anlaşılmasını sağlayacak bir model oluşturmak ile fonksiyonelliği ön plana çıkaracak model oluşturması açısından farklılığı kullanılan dil belirler.
Genel bakış > Teknikler > Teknik Değerlendirme ve seçim > Etkilenen değişkenler

Gemino ve Wand çalışmalarını genişleterek Etkilenen Değişkenlerin kapsamını ve gözlemlerinin, anlamlı karşılaştırmaların yapılabilmesi açısından açıklamaya çalışmışlardır.  Bu gözlemlerin odak noktası kavramsal modelleme tekniği ortaya yeni bir ürün mü çıkarak veya sadece modeli oluşturulan sistemin daha detaylı anlaşılmasını mı sağlayacak konusu üzerine odaklanmıştır. Karşılaştırma kriterleri modelleme tekniklerinin etkin ya da etken olup olmadıklarının sınayacak önemli faktörlerdir. Bir kavramsal modelleme tekniği bırakmak için bir gelişim sistemi modeli olan alır tüm sistem değişkenleri hesaba bir yüksek düzeyde sağlamak sürecinin anlayış sistemi işlevlerini daha verimli, ama tekniği eksik gerekli bilgileri açıklamak, iç işlemler, işleme modeli daha az etkili.
Kavramsal tekniği kullanmak için hangi karar verirken, İkiz ve Değnek önerileri sırayla düzgün bir şekilde söz konusu kavramsal model kapsamında değerlendirmek için uygulanabilir. Anlama kavramsal modeller kapsam kurşun için daha bilinçli bir seçim tekniği düzgün hitap eden modelle. Özet, ne zaman karar arasında modelleme teknikleri, yanıtlama aşağıdaki soruları olur izin ver bir adres bazı önemli kavramsal modelleme konuları.
Kavramsal model hangi detayları temsil edecek?
Kavramsal model nasıl sunulacak?
Kavramsal model nasıl kullanılacak?
Kavramsal model sistemi nasıl anlatacak?
Kavramsal modelin odak noktası ne olacak?
Kavramsal model sistemi açıklarken verimli ya da etkili olacak mı?
Simülasyon, kavramsal modelin diğer bir fonksiyonu da simülasyon uygulamalarının uygunluğu hakkında oransal veya gerçekçi tabana sahip değerlendirmeler sunmaktır.
Felsefe ve bilim modelleri > Zihinsel model

Bilişsel psikoloji ve felsefenin zihin, zihinsel bir modeldir temsili bir zihin, ama bir zihinsel model olabilir de ifade etmek için bir fiziksel olmayan dış model aklın kendisi.
Felsefe ve bilim modelleri > Metafizik modelleri

Metafizik bir model diğer kavramsal modeller tarafından önerilen kapsamı ile ayırt edilir kavramsal model türüdür. Metafizik model niyetinde temsil gerçekte en olası yol. Bu olduğunu söylemek açıklar cevaplar için temel sorular olup olmadığını sorun ve zihin var, bir veya iki madde; ya olsun ya da olmasın insanların özgür irade.
Felsefe ve bilim modelleri > Epistemolojik modelleri

Bir epistemolojik model bir tür kavramsal modeli olan teklif kapsamında olduğu bilinen ve bilinebilir ve iman ve inandırıcı.
Felsefe ve bilim modelleri > Mantıksal modeller

İçinde mantık, bir model, bir tür yorumu altında olan bir beyanat, doğru. Mantıksal modeller olabilir genel olarak bölünmüş hangileri sadece girişimi temsil kavramları gibi matematiksel modeller; ve hangilerinin girişimi temsil eden fiziksel nesneler ve olgusal ilişkiler arasında olan bilimsel modeller.
Model teorisi ise çalışmanın (sınıfların) matematiksel yapıları gibi grupları, alanları, grafikler, hatta evrenlerin küme teorisi, matematiksel mantık kullanarak araçları. Bir sistem verir anlam cümle bir resmi dil olarak adlandırılan bir model için dil. Eğer bir model için bir dil ayrıca tatmin belirli bir cümle veya teorisi (set cümleler) olarak adlandırılan bir model cümle ya da teori. Model teorisi var yakın ilişkiler için cebir ve evrensel Cebir.
Felsefe ve bilim modelleri > Matematiksel modeller

Matematiksel modeller dahil birçok şekilde olabilir ama, istatistiksel modeller, diferansiyel denklemler ya da oyun teorik modeller dinamik sistemler için sınırlı değil. Bu ve diğer türleri modelleri birbirleri ile belirli bir modeli ile ilgili çeşitli soyut yapılar.
Bir daha kapsamlı bir tür matematiksel modeli kullandığı bir dil sürümü kategori teorisi için bir model verilen durum. Akın varlık-ilişki modelleri, özel kategoriler veya çizimler olabilir doğrudan çevrilmiştir veritabanı şemaları. Fark mantık yerine göre kategori teorisi, hangi rüzgar attı güçlü teoremleri ayı konu modellenmesi, özellikle yararlı için çeviri arasında farklı modeller (fonktorlar arasında kategoriler).
Felsefe ve bilim modelleri > Bilimsel modeller

Bilimsel bir model karmaşık bir gerçekliğin basitleştirilmiş soyut bir görünümdür. Bir bilimsel modeli temsil eder ampirik nesneleri, olayları ve fiziksel süreçleri bir mantıklı yolu. Girişimleri resmileştirmek bu ilkeler arasında ampirik Bilimler kullanın bir yorumu için model gerçeklik, aynı şekilde mantıkçı axiomatize bu prensipleri olan mantık. Amaç bu girişimleri olduğu bir yapı resmi sistem için hangi gerçeklik sadece yorumu. Dünya yorumu (veya model) bu Bilimler, şimdiye kadar sadece bu Bilimler olduğu doğru.
İstatistiksel modeller

Bir istatistiksel model bir olasılık dağılımı önerilen üreten veri. Bir parametrik model, olasılık dağılım fonksiyonu var değişken parametreleri gibi ortalama ve varyans bir normal dağılım veya katsayıları için çeşitli üslü olan bağımsız değişken olarak regresyon. Bir model parametrik olmayan bir dağılım fonksiyonu olmadan parametreleri gibi önyüklemeve sadece gevşek kapalı tarafından varsayımlar. Model seçimi bir istatistik yöntemi seçme bir dağılım fonksiyonu içinde bir sınıf onları, örneğin, doğrusal regresyon yere bağımlı değişken bir polinom ise bağımsız değişken ile parametrik katsayıları, model seçim seçmek en üs ve yapılması ile parametrik olmayan anlamına gelir gibi, çapraz doğrulama.
İstatistikler fiziksel olayların zihinsel olaylar gibi modelleri modelleri olabilir. Örneğin, bir istatistiksel modelin müşteri davranış modeli bu kavramsal (çünkü davranıştır fiziksel), ama bir istatistiksel model Müşteri Memnuniyeti bir model, bir kavram (çünkü memnuniyeti bir zihinsel değil fiziksel bir olay).
Sosyal ve politik modeller > Ekonomik modeller

İçinde ekonomi, modeli teorik bir yapıdır karma ekonomik süreçler tarafından bir dizi değişkenler ve mantıksal ve/veya nicel ilişkiler arasında. Bu ekonomik model bir basitleştirilmiş çerçeve göstermek için tasarlanmış karmaşık süreçleri, genellikle ama her zaman kullanarak matematiksel teknikler. Sık sık, ekonomik modeller kullanın yapısal parametreleri. Yapısal parametreler temel parametreler bir model veya sınıf modelleri. Bir model olabilir çeşitli parametreleri ve bu parametreler olabilir değiştirmek için oluşturmak çeşitli özellikleri.
Sistem mimarisi modelleri

Bir sistem modeli kavramsal model olduğunu açıklar ve temsil yapısı, davranış ve daha manzaralı bir sistem. Bir sistem modeli temsil birden çok kez bir sistem kullanarak iki farklı yaklaşım. İlki olmayan mimari yaklaşım ve ikinci bir mimari yaklaşım. Olmayan mimari yaklaşım sırasıyla alır bir model için her görüntüleyin. Mimari yaklaşım olarak da bilinen sistem mimarisi, yerine seçmek çok heterojen ve ilgisiz modelleri, kullanacak tek bir entegre mimari modeli.
Sistem mimarisi modelleri > İş süreci modelleme

İçinde iş süreci modelleme kurumsal süreç modeli sık sık atıfta olarak iş süreci modeli. Süreç modelleri temel kavramlar disiplin işlemi Mühendisliği. Süreç modelleri vardır:
Birlikte bir model olarak sınıflandırılır, aynı nitelikteki işler.
Tür düzeyinde bir sürecin bir açıklama.
Süreç modeli türü düzeyinde olduğu için, bir işlem, bir örnekleme.
Aynı işlem modeli, art arda birçok uygulamaları için kullanılır ve bu nedenle, birçok örnek vardır.
Süreç modeli olası bir kullanım olur gerçekten ne olduğunu kendisi süreci tersine yapılabilir/gereken şeyler olmalı/nasıl düzenlemektir. Bir süreç modeli kabaca bir beklenti ne işlemi olacak gibi. Ne işlemi yapacaktır belirlenecektir sırasında gerçek sistemi geliştirme.
Bilgi sistemi tasarımı modelleri > İnsan faaliyetleri sistemlerinin kavramsal modeller

İnsan faaliyetleri sistemlerinin kavramsal modeller yönetiminde sorunların yapılanması ile ilgili sistemleri analiz yöntemi (SSM) Yumuşak sistemler metodolojisi kullanılır. Bu modelleri modelleri kavramı; yazarlar, özellikle devlet değildir niyetini temsil eden bir devletin içişlerine fiziksel dünya. Onlar da kullanılan Bilgi Gereksinimleri Analizi (LRA) olan bir değişken SSM geliştirdiği için bilgi sistemi tasarımı ve yazılım mühendisliği.
Bilgi sistemi tasarımı modelleri > Logico-dilsel modeller

Logico-dilsel modelleme kavramsal modeller kullanan SSM başka çeşididir. Ancak, bu yöntem birleştirir modelleri kavramlarla modelleri sözde gerçek dünya nesneleri ve olayları. Bir grafik gösterimi kalıcı mantığı olan kalıcı operatörler kullanıldığı ayırt deyimi ile ilgili kavramları açıklamaları hakkında gerçek dünya nesneleri ve olayları.
Bilgi sistemi tasarımı modelleri > Veri modelleri > Varlık-ilişki modeli

Yazılım mühendisliği (ERM)-ilişki modeli bir varlık veri soyut ve kavramsal bir temsilidir. Varlık-ilişki modelleme bir veritabanı modelleme yöntemi, kullanılan üretmek için bir tür kavramsal şema veya anlamsal veri modeli bir sistem, genellikle bir ilişkisel veritabanı ve kendi şartları içinde yukarıdan aşağıya bir moda. Diyagramları oluşturan bu süreç denilen varlık-ilişki diyagramları, ER diyagramları ya da ERDs.
Varlık-ilişki modeller nesneler ve gerçek dünyada meydana gelen olaylarla ilgili faaliyetlerini desteklemek amacıyla bilgi sistemleri binada geniş uygulama vardı. Bu durumda onlar bu kavramsal modeller vardır. Ancak, bu modelleme yöntemi kullanılabilir oluşturmak için bilgisayar oyunları ya da bir soy ağacı Yunan Tanrıları, bu durumda olurdu kullanılan model kavramları.
Bilgi sistemi tasarımı modelleri > Veri modelleri > Etki alanı modeli

Bir etki alanı modeli bir tür kavramsal model için kullanılan tasvir yapısal elemanlar ve onların kavramsal sınırları içinde bir etki alanının ilgi (bazen denilen sorun, etki alanı). Bir etki alanı modeli içeren çeşitli varlıklar, onların nitelikleri ve ilişkileri, artı kısıtlamalara ilişkin kavramsal bütünlüğü yapısal model elemanları oluşan bu sorun, etki alanı. Bir etki alanı modeli olabilir de dahil bir dizi kavramsal görüş, her görüşe uygun bir konu alanının etki alanı veya belirli bir alt etki alanı modeli olan ilgi bir fikre sahip etki alanı modeli.
Varlık-ilişki modelleri, modelleri etki alanı gibi kavramlar model veya gerçek dünya nesneleri ve olayları modellemek için kullanılabilir.
Konuyla ilgili yayınlar

J. Parsons, L. Cole, Ne resimler demek?[ölü/kırık bağlantı] Kurallar için deneysel değerlendirme gösterimi sadakat diagrammatical kavramsal modelleme teknikleri[ölü/kırık bağlantı] Uygulama, Veri Ve Bilgi Mühendisliği 55 (2005), pp. 327–342
A. İkiz, Y. Değnek, Karmaşıklığı ve netlik kavramsal modelleme: Karşılaştırma zorunlu ve isteğe bağlı özellikleri[ölü/kırık bağlantı], Uygulama, Veri Ve Bilgi Mühendisliği 55 (2005), pp. 301–326
D. Batra, Kavramsal Veri Modelleme Modellerini 23 Ekim 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Dergi Veritabanı Yönetimi 16 (2005), pp. 84–106
Soyutlama için İş süreci modelleme
Fahr-un-Nisa

| Fahr-un-Nisa |
| --- | --- |
Doğum: 1501 Semerkand, Özbekistan
Ölüm: 1501 Semerkand, Özbekistan
Hanedan: Timurlu Hanedanı
Babası: Babür
Annesi: Ayşe Sultan Begüm
Fahr-un-Nisa (1501'de öldü), ilk Babür İmparatoru Babur ve imparatoriçe eşi Ayşe Sultan Begüm'ün en büyük çocuğu olarak bir Babür prensesiydi.
Fahr-un-Nisa, 1501 yılında Semerkant'ta on dokuz yaşındaki Babür ve ilk eşi Ayşe Sultan Begüm'ün çocuğu olarak dünyaya geldi. Doğumunun ardından kendisine Fahr-un-Nisa ("Kadınların Zaferi") adı verildi. Prenses, doğumundan bir ay kırk gün sonra öldü ve ölüme en çok kızını sevdiği için Babür üzülmüştü.
Görsel agnozi

Görsel agnozi, görsel olarak sunulan nesnelerin tanınmasında bir bozukluktur. Bunun nedeni görme (keskinlik, görme alanı ve tarama), dil, hafıza veya zeka eksikliği değildir. Kortikal körlük birincil görme korteksindeki lezyonlar sonucu oluşurken, görsel agnozi beyindeki arka oksipital ve/veya temporal lob (lar) gibi daha ön kortekslere zarar gelmesi sonucu olur.
İki tür görsel agnozi vardır: öz algısal agnozi ve ilişkilendirme agnozisi.
Görsel nesnelerin tanınması iki temel düzeyde gerçekleşir. Öz algısal düzeyde, retinadan gelen görsel bilgilerin özellikleri, bir nesnenin algısal bir temsilini oluşturmak için bir araya getirilir. İlişkilendirme düzeyinde, bir nesnenin anlamı algısal temsile eklenir ve nesne tanımlanır. Bir kişi nesnelerin doğru biçimlerini algılayamadığı için nesneleri tanıyamazsa, nesneler hakkındaki bilgileri sağlam olmasına rağmen (yani anomisi yoktur), öz algısal agnozisi vardır. Bir kişi formları doğru bir şekilde algılayabilirse ve nesneler hakkında bilgiye sahipse ancak nesneleri tanımlayamazsa, ilişkilendirme agnozisi vardır.
Belirtiler

Çoğu görsel agnozi vakası, geniş beyin hasarı yaşayan yaşlı erişkinlerde görülse de daha az beyin hasarı almış küçük çocukların da gelişim yıllarında semptomları gösterdiği vakalar vardır. Görsel agnozi kendisini genellikle körlük, kısmi körlük, anomi ve hafıza kaybı gibi diğer durumlarla açıklanamayan bir şekilde objeleri tanıma yetisinin kaybı olarak gösterir.
Genel olarak görsel agnosinin test edilen diğer yaygın belirtileri arasında, şekil olarak benzer görünen nesneleri tanımlamada, çizgi ile çizilmiş objeleri ve az yaygın kullanılan görünümlerde gösterilen nesneleri, örneğin yukarıdan aşağıya doğru görünen bir atı tanımlamada zorluk duymak, yer alır.
Herhangi bir hastada çeşitli semptomlar ortaya çıkabilir ve yetenek bozukluğu sadece ikili değildir, aynı zamanda şiddeti de değişebilir. Örneğin, Hasta SM, yirmili yaşlarında yaşadığı bir kaza sonucunda, doğuştan gelen yüz körlüğüne benzer özellikler gösteren, sol ekstrakt kortekste bağlı tek taraflı lezyonu olan bir yüz körüdür. Hasta kişi yüz özelliklerini ve duygularını tanıyabilse de - aslında bazen bir yüzü tanımak için göze çarpan bir özellik kullanır - yüz tanıyabilme, sadece görsel uyaranlar ile, hatta kendisinin, arkadaşlarının ve ailesinin yüzleri için bile neredeyse imkansızdır. Bu bozukluk hastanın hem yüzlerle ilgili anılarını depolamasını hem de depolanan anıları hatırlamasını etkiler.
Bununla birlikte, semptomların diğer alanlara erişimine dikkat etmek önemlidir. SM'nin nesne tanıma özelliği tamamen olmasa da benzer şekilde bozulmuştur; ona tanımlaması için çizgi çizimleri verildiğinde, çizime benzer özelliklere sahip nesneleri adlandırabilmiştir, bu da çizimin özelliklerini görebildiğini gösterir. Benzer şekilde, bir plaj sahnesinin bir çizgi çizimi ile kopyalanması, temel özelliklerinin hesaba katılmasına rağmen, çizimin basitleştirilmiş bir versiyonuna yol açmıştır. Mekanların tanınması açısından hastanın hala engeli vardır ancak hasta tanıdık yerleri hatırlayabilir ve yeni yerleri hafızaya kaydedilebilir.
Patofizyoloji

Görsel agnozi, görsel ilişki korteksinin veya ventral görme akımının zarar görmesiyle birlikte ortaya çıkar. Bu durum, görsel bilgiyi beyne yönlendirme aracı olan gözlerde veya optik sistemde hiçbir hasar yokken bile oluşabilir; zaten, görsel agnozi, semptomlar bu tür hasarlarla açıklanamadığında ortaya çıkar. Ventral akışın hasara uğraması, prospagnozi gibi belirli görsel bilgi kategorilerini tanıma yeteneğini bozar. Görsel agnozisi olan hastaların genellikle dorsal görme akışında bir hasar olmaz. Dorsal görme akışının rolü objelerin uzaydaki pozisyonlarını belirlemektir, böylelikle görsel agnoziye sahip insanlara nispeten normal görsel güdümlü davranış göstermelerini sağlamaktır.
Örneğin, DF isimli hastada, ventral yüzeyde algısal agneziye sebep olan bir lezyon vardı. Test edileceği görevlerden birinde, tüm yönlere döndürülebilecek ince bir yuvaya bir kart yerleştirmesi gerektiriyordu. Bir algısal agnosik olarak, yuvayı tanıyamayacağı için kartı yuvaya doğru şekilde yerleştirememesi beklenmelidir. Gerçekten de yuvanın yönünü belirtmesi istendiğinde, verdiği cevaplar şanstan fazlası değildi. Yine de, kartın yuvaya yerleştirilmesi istendiğinde, başarısı neredeyse kontrol grubu düzeyindeydi. Bu, bir ventral akım eksikliği durumunda, dorsal akımın nesne tanımasından bağımsız bir şekilde harekete yardımcı olmak için özel bilgilerin işlenmesine yardımcı olabileceği anlamına gelir.
Daha spesifik olarak, lateral oksipital kompleksin birçok farklı nesneyle etkileşimde olduğu görülmektedir. Prosopagnosia sebebi (yüzlerin tanınamaması), fusiform yüz bölgesinin (FFA) hasar görmesidir. Temporal lobun fusiform girusunda yüz tanımada rol almayla ilişkilendirilmiş bir bölgedir. Bu alan sadece yüz tanıma ile sınırlı değildir; nesnelerin tanınmasını da sağlar. Ekstremite vücut korteksinin (EBA) insan fotoğrafları, silüetleri veya çizimleri ile aktive olduğu bulundu. Limbik korteksin parahippokampal bölgesinin (PPA), sahnelerin ve arka planların görülmesiyle etkinleştirildiği bulunmuştur. Serebral akromatopsiye (farklı tonlar arasında ayrım yapamama), görsel ilişki korteksinin V8 alanının hasar görmesi kaynaklıdır.
Beynin sol yarıküresi nesneleri anlamlandırma ve tanıma için önemli bir role sahiptir.