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World File Search System动感
Myokey：惯性运动感测和基于手势的QWERTY键盘扩展现实
摘要 - 在扩展现实（XR）的背景下对文本输入的挑战和社会接受，激发了新型输入方式的研究。我们研究了使用Qwerty-layout虚拟键盘应用于文本条目的惯性测量单元（IMU）控制和表面肌电图（SEMG）手势识别的融合。我们设计，实施和评估了名为Myokey的提议的多模式解决方案。用户可以通过手臂运动和手势组合选择字符。Myokey采用轻量级卷积神经网络分类器，可以在具有微不足道的推理时间上部署在移动设备上。我们通过在三种情况下招募12名参与者并测试了三组抓地力微观手机，证明了与Myokey无中断的文本条目的实用性：空手文本输入，三脚架抓握（例如，笔）和圆柱形掌握（例如，pen）。使用Myokey，用户的平均文本输入率为每分钟9.33个单词（WPM），8.76 wpm和8.35 wpm，分别为徒手，三脚架掌握和圆柱形掌握条件。
可变形对象操纵的互动感知
摘要 - 互动感知使机器人能够操纵环境和对象将它们带入有利于感知过程的状态。可变形物体在基于视觉的感知中的严重操纵难度和遮挡，对此构成挑战。在这项工作中，我们通过涉及活动相机和对象操纵器的设置解决了这样的问题。我们的方法基于一个顺序的决策框架，并明确考虑了耦合相机和操纵器的运动规律性和结构。我们为构建和计算一个称为动态活动视觉空间（DAVS）的子空间的方法有效地利用了运动探索中的规律性。在模拟和真实的双臂机器人设置中都验证了框架和方法的有效性。我们的结果证实了可变形对象的交互感中的主动摄像头和协调运动的必要性。
眼睛做到了！眼球运动中的主动感
本研究使用隐性和显性代理措施研究了扫视的代理感 (SoA)。在两个眼动追踪实验中，参与者将目光移向屏幕上的刺激物，随后该刺激物的颜色发生变化。然后，参与者要么重现扫视和颜色变化之间的时间间隔（实验 1），要么用听觉 Libet 时钟报告这些事件的时间点（实验 2），以测量时间绑定效应作为 SoA 的隐性指标。参与者要么被要求相信可以控制颜色变化，要么不相信（代理操纵）。显性评级表明因果信念的操纵以及代理是成功的。然而，时间绑定只对导致的结果明显，并且只有在使用足够敏感的程序时才会出现（听觉 Libet 时钟）。这表明时间绑定和 SoA 之间的联系比之前提出的要弱。结果还为以前从未经历过的动作-效果关联类型相对快速地获得代理感提供了证据。这表明，动作控制的根本过程可能植根于比以前认为的更复杂、适应性更强的认知模型。本研究中涉及的眼球运动 SoA 可能代表基于凝视的社交互动（社交主体感）或基于凝视的人机交互场景的重要认知基础。公共意义声明：本研究使用显性和隐性措施详细研究了非社交领域中眼球运动的主体感。因此，它提供了新颖而具体的见解，以理解由眼球运动引起的影响的主体感，以及对与全新获得的动作-效果关联类型有关的主体感的更广泛见解。眼球运动主体感可能代表基于凝视的社交互动（社交主体感）或基于凝视的人机交互场景的重要认知基础。由于眼球运动领域的特殊性，例如意志控制程度不同，眼球运动可以为未来研究中更普遍的主体感理论提供新信息。
开发教育中的社会运动感知的神经回路
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月27日。 https://doi.org/10.1101/2023.10.25.563839 doi：Biorxiv Preprint
肢体明显运动感知
肢体明显的运动感知（灯）是指一个移动肢体的虚幻视觉感知，观察两张迅速交替的照片，描绘了两个不同的姿势。快速刺激发作异步（SOA）诱导了对物理上不可能运动的视觉引导感。缓慢的肥皂会引起对身体可能运动的感知。根据灯的运动理论，后者的感知取决于观察者的感觉运动表示。在这里，我们通过在两个灯泡任务期间对人体的感觉rimotor态进行中央（研究1）和外围（研究2）操纵进行了中央（研究1）和外周（研究2）操纵。在受试者设计的研究之间的第一个假基因控制的经颅直流刺激中，我们观察到，通过阴极刺激偏置偏置的灯光降低了左感觉运动皮层活性的降低，朝着对慢速SOAS刺激对的物理上不可能运动的视觉感知感知。在第二个在线内部主体内设计的研究中，我们两次测试了三个参与者小组：（1）具有后肢截肢的人，无论是穿着还是不佩戴假体（2）患有身体正直dysphoria的人（即，渴望在健康的腿部置于正常的位置或绑定的脚上的截肢或绑定的不满意的腿（愿意截肢）（渴望），或者是模仿的腿部（供不应求的腿）; （3）坐在正常位置或坐在他们的腿上时，身体健全的人。我们发现，有截肢和健壮的参与者的个体的瞬时感觉运动状态对灯的影响至关重要，但在投标个体中却没有。总的来说，这两项研究的结果证实了灯的运动理论。
自动感官预测
人类大脑具有惊人的能力，可以整合来自环境的感官信息流，并自动对未来事件做出预测。尽管最初是为视觉处理而开发的，但大部分预测编码研究后来都集中在听觉处理上，著名的失配负性信号可能是最受研究的意外或预测误差 (PE) 信号特征。听觉 PE 存在于各种意识状态中。有趣的是，它们的存在和特征与意识的残留水平和意识的恢复有关。在这篇综述中，我们首先概述了听觉模态中预测过程的神经基础及其与意识的关系。然后，我们关注不同的意识状态——清醒、睡眠、麻醉、昏迷、冥想和催眠——以及预测处理能够揭示大脑在这些状态下运作的奥秘。我们回顾了研究听觉预测的神经特征如何受到意识减弱或缺乏状态的调节的研究。作为未来的展望，我们提出将电生理学和计算技术结合起来，以便研究当意识消失时哪些感觉预测过程能够得以维持。