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第 168 届 RTI BLC 小组组长申请
• 身体要求如下： • 通过 APFT/ACFT • 进行、展示和领导体能训练。 • 至少在 3 小时内携带负重设备 (LCE) 行走至少 3200 米。 • 短距离举起和携带所有必需的装箱单物品 (OCIE 和 CTA 50-900)。 • 举起和携带燃料、水、弹药、MRE 或沙袋。 • 低爬、高爬和冲刺三到五秒。 • 越过、穿过和绕过障碍物。 • 携带和射击单独分配的武器。
第 168 届 RTI BLC 小组组长申请
• 身体要求如下： • 通过 APFT/ACFT • 进行、展示和领导体能训练。 • 至少在 3 小时内携带负重设备 (LCE) 行走至少 3200 米。 • 短距离举起和携带所有必需的装箱单物品 (OCIE 和 CTA 50-900)。 • 举起和携带燃料、水、弹药、MRE 或沙袋。 • 低爬、高爬和冲刺三到五秒。 • 越过、穿过和绕过障碍物。 • 携带和射击单独分配的武器。
工作记忆、注意力和疲劳的脑电图生物标志物
图 1 . A. 为 EEGLearn 数据集计算的 Theta-to-Alpha 比率 [1]。随着认知需求的增加，发现其显著增加。B. 心算任务中的 Theta 功率地形活动 [2]。表现不佳的人的中额叶 Theta 值比表现良好的人大。C. 驾驶任务期间在颞叶电极处计算的慢速与快速功率比 [3]：车道偏离前五秒计算的慢速与快速比率与参与者纠正反应时间之间的相关性 (R = 0.26, p < 0.0001)。
卷积神经网络可以识别与解码空间听觉注意力有关的大脑相互作用
人类听众有能力在多人说话的环境中将注意力集中到单个说话者身上。选择性注意的神经关联可以从一次脑电图 (EEG) 数据试验中解码出来。在本研究中，利用源重建和解剖解析的 EEG 数据作为输入，我们试图将 CNN 用作可解释的模型来揭示大脑区域之间特定于任务的交互，而不是简单地将其用作黑匣子解码器。为此，我们的 CNN 模型专门设计用于从五秒输入中学习 10 个皮质区域的成对交互表示。通过专门利用这些特征进行解码，我们的模型能够达到参与者内分类的 77.56% 和参与者间分类的 65.14% 的中位准确率。通过消融分析以及剖析模型特征和应用聚类分析，我们能够辨别出以 alpha 波段为主导的半球间相互作用，以及以 alpha 和 beta 波段为主导的相互作用，这些相互作用要么是半球特有的，要么以左右半球之间的对比模式为特征。对于参与者内部解码，这些相互作用在顶叶和中央区域更为明显，但对于跨参与者解码，这些相互作用在顶叶、中央和部分额叶区域更为明显。这些发现表明，我们的 CNN 模型可以有效利用已知在听觉注意力任务中很重要的特征，并表明将领域知识启发的 CNN 应用于源重建的 EEG 数据可以为研究与任务相关的大脑相互作用提供一个新颖的计算框架。