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2400860) 学校合作与实地体验办公室
香港教育大学（教大）成立于 1994 年，并于 2016 年获颁大学称号，是一所公立大学，致力于通过提供多元化的学术、专业和研究课程，推动教师教育和相关学科的发展。该大学立志成为亚太地区及其他地区的领先大学，专注于教育和跨学科研究、发展和创新。我们致力于培养优秀和富有爱心的教育工作者和专业人士，并提高学术影响力。该大学拥有约 450 名教职员工，学生总数约 11,000 人。它设有研究生院和三个学院，即教育及人类发展学院、人文学院和人文社会科学学院，包括 15 个学术部门，以及两个学院，即教育发展与创新学院和应用政策研究与教育未来学院，以及多个大学级研究中心和学院级研究和专业发展中心。如欲了解更多有关大学的信息，请浏览http://www.eduhk.hk。
征求建议书：交互式昆虫的用户体验/用户界面 (UX/UI) 设计
职位名称 用户体验/用户界面 (UX/UI) 设计师 – 合同职位 描述 森林生态系统监测合作社 (FEMC) 是由美国森林服务局资助的地区合作社，总部位于佛蒙特大学，旨在提高对森林生态系统的物理、化学和生物成分的了解。FEMC 实现这一目标的主要手段是通过长期监测计划、广泛的数据档案以及创建使数据更易于访问和解释的产品。FEMC 目前正在开发一个交互式数据门户，以存储来自美国东北部森林的昆虫 eDNA 数据。该门户将供森林管理专业人员和学术研究人员使用。数据将以表格和地图格式显示，显示昆虫 DNA 的发现时间和地点。用户将能够查看与每个识别相关的元数据，包括识别的置信度，并注册接收电子邮件提醒，当数据库中添加了用户定义的感兴趣的物种的新识别时。带有摘要信息的仪表板将显示数据中的亮点，包括稀有或濒危物种的 DNA 检测、释放的生物防治物种、高调入侵物种、受管制的害虫等。FEMC 正在寻找 UX/UI 设计师来制定数据门户网站工具的设计规范。这是一个合同职位，接受提案的截止日期为 2025 年 3 月 7 日美国东部时间下午 5 点。所需输出包括：
时间使空间：在编码时间连续感官体验的网络中的位置字段的出现
据信脊椎动物海马在区域CA3中使用复发连通性来支持部分提示的情节记忆回忆。这个大脑区域还包含放置细胞，其位置选择性射击场实现了支持空间内存的地图。在这里我们表明，将细胞出现在经过训练的网络中，以记住时间连续的感觉发作。我们将CA3模拟为一种反复的自动编码器，该自动编码器回顾并重建了通过遍历模拟竞技场的代理商嘈杂且部分遮挡观察的感觉体验。用啮齿动物和环境建模的逼真的轨迹移动的代理被建模为连续变化，高维，感官体验图（具有平滑的高斯随机场）。训练我们的自动编码器准确地模式结合和重建感觉体验，并限制对总活动的限制会导致空间定位的射击场，即位置单元格，以在编码层中出现。The emergent place fields reproduce key aspects of hippocampal phenomenology: a) remapping (maintenance of and reversion to distinct learned maps in different environments), implemented via repositioning of experience manifolds in the network's hidden layer, b) orthogonality of spatial representations in different arenas, c) robust place field emergence in differently shaped rooms, with single units showing multiple place fields in large or complex spaces, and d）慢速代表性漂移的位置场。我们认为这些结果是因为空间的连续遍历使感觉体验在时间上连续。我们的实验代码可在1处获得。我们做出可测试的预测：a）a）迅速变化的感觉上下文将破坏位置字段，b）即使循环连接被阻止，位置字段也会形成，但是在重新映射时对先前学习的表示形式的尊重将被废除，c）临时平稳的体验的维度设置了位置字段的尺寸，包括在虚拟导航中，包括抽象的虚拟导航。
Grossberg代码：感知体验的通用神经网络签名
未来创新，可持续和循环飞机配置的设计出现了必须将航空研究的分支扩展到整个飞机生命周期，从设计到生产，再到系统活动结束后的处置。In this frame, within the EU-funded H2020 AGILE 4.0 project, the concurrent coupling of the three domains of product design, manufacturing and supply chain has been addressed by levering Model-Based Systems Engineering (MBSE) and Multidisciplinary Design and Optimization (MDO) technologies The MBSE models and the MDO preliminary results related to the three- dimensional approach applied to a specific aircraft component, that is the在本研究活动中解决了水平尾平面，并在论文中介绍。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
革新AI购物助理体验
经过这些年的电子商务，在线研究产品购买仍然是一种相当原始的体验。您向自己喜欢的搜索引擎询问有关产品或类别的信息（“最佳面部清洁剂”，“时尚背包”），单击一堆结果，阅读评论，这些评论可能值得信赖或可能不值得信赖，然后尝试找出下一步要问的问题。在您购买的产品研究过程中，您可以购买购买，但有时希望您能走进一家老式的砖和砂浆商店，并与人类专家交谈，并与您会听取您的意见并提供明智的建议。
利用技术改善客户体验
Sannidhi varun Nageshwar Gupta 4 , Niveda Sudeep 5 1 副教授，总统大学，班加罗尔 2,3,4,5 总统大学计算机科学与工程系，班加罗尔 摘要——“利用技术改善客户体验”是一个项目声明，关于一个新时代软件平台，该平台弥合客户和保险公司之间的差距，通过技术和效率拉近他们之间的距离。 管理员、公司和用户：概述 查看系统核心的三个模块：管理员、公司和用户，提供特定功能以提高参与度并优化整个范围内的运营。 管理模块：管理模块负责管理公司的注册，然后批准或拒绝请求并提供保险提供商的完整资料。 这允许无缝入职和充分监控。 公司模块支持保险 索引术语——客户体验、保险软件、管理
欧盟项目SX-AIPI体验研讨会描述表格
（选择CEN或CLC或在关节WS的情况下留下CEN/CLC）1.3。范围这个CEN研讨会旨在实现将S-X-AIPI项目中开发的知识和创新转化为过程行业的实用策略的目标。它是项目利益相关者之间互动的关键平台，包括研究人员，行业专家和最终用户。这种参与确保了从研究中获得的见解有效地传达并融入工业实践，同时还为利益相关者提供了阐明其特定需求和要求的机会。研讨会将展示S-X-AIPI项目的初步结果，强调关键的技术进步和方法论创新。这些演示文稿不仅将展示项目在过程行业中对AI的贡献，而且还通过参考架构为实际应用奠定了基础。作为本研讨会的关键结果，预计CEN研讨会协议（CWA）的发展。此CWA将详细介绍一个参考体系结构，该参考体系结构封装了S-X-AIPI项目中的核心技术和方法。该体系结构旨在适应能力，以确保可以在过程行业中的各个部门有效实施。拟议的CWA旨在：•为AI技术在过程行业的集成和应用提供全面的框架。•通过采用与当前行业标准相符的高级AI解决方案来促进创新。•增强能源密集型行业中AI系统的运营能力，确保它们有助于效率和可持续性目标。重点是S-X-AIPI参考体系结构中MAPE-K方法的上下文化，探索该方法如何实现工业运营中的自我调整并增强决策能力。该文档将包括对相关参考体系结构的广泛分析，检查Rami 4.0，IIRA等既定框架以及FIWARE和IDS RAM 4.0等新兴技术，以及BeinCpps和Capri等较新的欧洲体系结构。在保持多功能性和广泛的适用性的同时，参考架构将解决特定的工业实施方案，以确保它满足特定的行业需求，同时促进必要的适应性。范围的限制如下：CWA不会开发与机械安全性，与安全相关的要求相关的要求，并且该文件旨在提供信息丰富，补充而不是替代现有的标准和强制性生产程序。研讨会的核心目标包括： - 在
将感官体验与大脑内部环境相结合
摘要 . 了解大脑不仅对理解生命的复杂性或基础生物科学的进一步发展具有内在的吸引力，而且对提高我们的幸福感也具有高度相关性，因为大脑表现出一种对身体的控制力，使其既能够引发疾病，也能够促进愈合过程。考虑到大脑发挥的双重作用，即使用上升和下降路径将来自外部世界和内部环境的信息结合起来，这篇综述挑战了以大脑为中心的大脑观。在我们的日常生活中，我们通过将化学物质、压力变化和光波转化为味觉、气味、触觉、声音和视觉来构建外部世界的表征。在此过程中，我们通过一种称为外感觉的过程来解释我们的感官，从而创造我们对外部世界的体验。但要想引人注目，笛卡尔对大脑的这种看法必须通过整合我们身体内部的事件来完成。大脑构建我们内在感觉（称为内感觉）的方式现在开始被揭示。因此，脑科学经历了一场重要的革命，并将经历一场革命，重新定义其超越头骨的界限，倾向于更全面的视野，即通过具身大脑的概念来实现，大脑充当巧合探测器，将感官体验与身体稳态相结合。本综述的目的是强调一些机制，通过这些机制，大脑活动受内部线索控制，以便更好地预测。这里以肠脑轴为典型例子，讨论内部环境与大脑功能之间的沟通，这些沟通塑造了我们的感觉和思维方式。