机构名称：
¥ 2.0
摘要：人类的表现因精神资源而有所不同，这些精神资源可成功地追求一项任务。为了监视用户在自然主义方案中的当前认知资源，不仅要衡量任务本身引起的需求，而且要考虑情况和环境影响。我们对18名参与者进行了多模式研究（9名女性，M = 25.9，SD = 3.8岁）。在这项研究中，我们使用功能性近红外光谱（FNIRS）记录了呼吸道，眼部，心脏和大脑活动，而参与者则以同时的情感语音分散注意力进行了军舰指挥官任务的适应性版本。我们测试了通过多模式的机器学习体系结构解码经验丰富的精神努力的可行性。该体系结构包括特征工程，模型优化和模型选择，以结合跨主题分类中的多模式测量。我们的方法减少了对锻炼的可能性，并可靠地区分了两种不同级别的心理努力。这些发现有助于预测不同的心理努力状态，并为在现实应用中跨个体跨个体监测铺平了道路。
在准现实的场景中解码心理努力
主要关键词
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