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我们使用最近开发的Enten EEG耳机介绍了神经上的焦点研究。首先，我们在标准脑电图方案上量化了恩登的性能，包括眼睛闭合的alpha节奏，听觉引起的响应和p300事件相关的潜在范式。我们表明，Enten的性能与已建立的行业标准硬件相比。然后，我们引入了一系列实验任务，旨在模仿现实世界中如何维持或破坏焦点。我们表明，（a）这些任务会引起行为变化，反映了焦点水平的基本变化，并且（b）我们的专有算法在大量会话中检测到这些变化，而无需调整每个参与者或记录会话的模型。通过操纵我们的实验协议，我们表明我们的算法不依赖于emg伪像的总体，并且由脑电图的变化驱动。最后，我们在几天内评估了模型在同一主题上的表现，并表明绩效随着时间的流逝保持一致。我们的模型正确捕获了我们具有统计学意义的实验中存在的80％±4.1％的分心。这表明我们的模型在主体，时间点和条件上概括了。我们的发现是基于从337个课程和45个不同实验的132名参与者中收集的脑电图数据。
使用神经的enten耳机和分析平台的基于EEG的重点估计
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