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构建和评估手指电动反馈系统以改善手指敏捷
根据世界卫生组织的说法，到2019年，全世界约有5500万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.39亿（阿尔茨海默氏病，国际，2023年）。在老年人的认知功能和手部敏捷之间发现了一种关系，揭示了手机敲击运动中的表现会随着认知功能的减少而下降（Suzumura等人，2016，2021）。此外，事实证明，手机攻击性能可用于评估轻度认知障碍的风险（MCI）（Suzumura等，2022）。训练手敏捷不仅可以提高敏捷性和执行功能，而且还可能对认知功能具有长期的好处（Seol等，2023）。这些发现表明，开发有效的方法来改善手动敏捷对于防止老年人的认知能力下降和痴呆症至关重要。
一个生物反馈系统让你在跳舞时创作自己的音乐
音乐世界和舞蹈世界本身就是一个研究领域。同时，在计算机科学领域，人们对脑机接口 (BCI) 的兴趣近年来显著增加，因为它代表着实现更内在的人机关系的可能性。生物反馈系统 [1] 也正在获得发展势头，其特点是佩戴 BCI 的用户和计算机之间的连续循环。在本文中，我们提出了一种生物反馈系统的演示，该系统将一名舞者、一个专门开发的音乐作曲软件和两名音乐家置于编舞/作曲关系中。舞者佩戴 NeuroSky MindSet 设备 [2]，该设备可检测一些神经参数，特别是她的注意力值 [3]。根据这些值，软件会生成音乐复音，并在电子乐谱上呈现给演奏它的音乐家。反过来，这样产生的音乐会影响舞者的心理状态，舞者会根据所听到的内容调整舞蹈，从而生成新的复音音乐小节。
AI驱动的实时反馈系统，以增强学生支持：
教育技术的快速发展导致向个性化和适应性学习经历转变。这种系统的关键组成部分是能够向学生提供及时和相关的反馈。本文介绍了AI驱动的实时反馈系统，旨在通过整合情感分析和机器学习算法来增强学生的支持。系统利用情感分析来评估学生互动的情感语气，例如论坛帖子，作业提交和反馈。机器学习算法，包括决策树，支持向量机（SVM）和深度学习模型，用于分析和预测学生的参与，表现和情感状态。通过结合认知和情感见解，该系统提供了个性化的，上下文敏感的反馈，可以帮助学生克服学习挑战并改善学术成果。使用多个数据集评估了系统的有效性，显示学生的参与度，满意度和性能的显着改善。1。引言人工智能（AI）在教育中的整合彻底改变了学生与学习内容互动的方式，从而使其更具个性化和适应性。教育的主要挑战之一是提供及时和相关的反馈，可以帮助学生保持参与度，改善学习经验并在学术上取得成功。依靠教师评估和预定评估的传统反馈方法通常无法满足学生的直接需求。为了弥合这一差距，已经开发出了驱动的系统，以根据认知表现和情感参与提供实时反馈。这些系统利用了高级技术，例如情感分析和
使用脑电图神经反馈系统的焦虑控制应用
引言：本研究旨在调查 16 名 17-21 岁青少年运动员样本中脑电图 (EEG) 波段振荡与焦虑水平之间的相关性。该研究利用移动 EEG 系统收集 EEG 波段振荡数据。目的：本研究旨在调查放松过程中的脑电波振荡，特别是使用最先进的无线 EEG 耳机系统比较睁眼和闭眼状态脑电图 (EEG) 之间的对比。方法：该系统结合了由 NeuroSky 独家开发的干式、非相互作用的 EEG 传感器电极。此外，添加 ThinkGear 模块和 MindCap XL 头骨有助于记录 EEG。本研究的目的是调查睁眼和闭眼状态对前额叶皮质 α 波段活动的影响结果显示这两种状态之间存在统计学上的显着差异 (p≤0.006)。本研究考察了前额皮质的 alpha 波段与焦虑水平之间的关系。具体来说，我们考察了闭眼条件下这些变量之间的关系。结果：我们的分析揭示了统计学上显著的相关性，其中 alpha 波段显示负斜率（p≤0.029）。本研究比较了单通道无线设备获得的数据与传统实验室获得的数据。本研究结果显示，两种设备获得的结果惊人地相似。本研究的目的是调查年轻运动员前额皮质的脑电图 (EEG) alpha 波段振荡与眼位和焦虑水平之间的相关性的具体特征。结论：本研究旨在阐明这种振动与个体内部认知和情感状态之间的可能关系。
量子计算和反馈系统网络安全的弹性设计观点
摘要：控制系统的网络安全是下一代制造的重要问题，可以影响运营目标（安全性和性能）以及过程设计（通过危害分析）。网络攻击与缺点不同，因为它们可以协调努力利用系统脆弱性以创建其他不太可能的危险场景。由于协调和有针对性的过程操作可以是攻击的特征，因此从控制系统网络安全角度从我们组中分析的一些策略已经结合了随机性，以试图阻止攻击。产生这种随机性的基本假设是可以在经典计算机上实现。但是，量子计算机还可以在计算结果中创建随机行为。这项工作探讨了如何从量子计算机中创建非确定性输出的量子硬件中的错误与控制系统网络安全相互作用。这些研究提醒人们需要在过程设计阶段纳入网络安全考虑因素。
在绩效反馈系统中使用人工智能：道德如何......
摘要，目的：人工智能反馈越来越多地用于新老企业，在反馈过程中使用人工智能需要在现有的人力资源部门中集成此类系统。本文旨在找出人工智能在绩效反馈中的道德困境和考虑因素，以及它们如何影响人工智能在反馈系统中的集成。设计：由于道德观点的主观性，本文采用定性研究设计，进行半结构化访谈。采访对象包括一名受人工智能软件监控的员工、两名人工智能软件公司的销售代表和四名道德学术领域的专家。结果：从采访中，多位受访者表示，人工智能软件中将始终存在偏见。人工智能软件永远不可能完全自主。员工对隐私的看法可以用许多人口统计因素来解释。隐私受到国家法律的严格保护。目前，软件开发人员很难解释人工智能软件如何做出反馈决定，透明度对于人工智能的道德规范至关重要。管理者需要对人工智能软件做出的决定负责。结论：道德考量对人工智能软件在绩效反馈中的多功能性影响最大，人工智能软件的准确性和机器自主性是相互强烈反比的。没有一个受访者认为，在人工智能智能的当前状态下，机器自主性可以在绩效反馈中实现。毕业委员会成员：Anna Bos-Nehles 博士 Maarten Renkema 博士 关键词 绩效管理、人工智能、道德、整合、利益相关者、访谈
量子计算和反馈系统网络安全的弹性设计观点
摘要：控制系统的网络安全是下一代制造的重要问题，可以影响运营目标（安全性和性能）以及过程设计（通过危害分析）。网络攻击与故障不同，因为它们可以协调一致，以利用系统脆弱性来创建其他不太可能的危险场景。由于协调和有针对性的过程操作可以是攻击的特征，因此从控制系统网络安全角度从我们组中分析的一些策略已经结合了随机性，以试图阻止攻击。产生这种随机性的基本假设是可以在经典计算机上实现。但是，量子计算机还可以在计算结果中创建随机行为。这项工作探讨了如何从量子计算机中创建非确定性输出的量子硬件中的错误与控制系统网络安全相互作用。这些研究提醒人们需要在过程设计阶段纳入网络安全考虑因素。
实时fMRI神经反馈系统，用于减轻抑郁症的临床缓解脑状态的抑郁症：原理研究证明
1精神病学系，医学院，跨学科神经科学中心，庞蒂亚天主教大学智利天主教大学，圣地亚哥，智利，2实验室，用于脑机界面和神经调节实验室，宗教教育学，智利智利，chile，chile，chile in Interybology of Santiago and Santia and Intery of Intersyal of Intersancy of Santia and Satryal of Surtyal of Surtyal of Satryal of Satryal of Satryal of Satry and Cartivation of Scraty an德国图宾根（Tübingen），德国，高级定量图像单位，图像部，德国临床大学医学院，圣地亚哥，智利，智利5实验室，社会复杂性社会复杂性研究中心（神经科学研究中心）（神经科学），政府政府，政府教职员工，开发大学，圣地亚哥大学，圣地亚哥大学，圣地亚哥大学，St.美国田纳西州孟菲斯医院
混合反馈系统中的振荡
本文探讨了一种基于最大单调关系理论的算法攻击角度。关键建议是将混合反馈系统建模为单调关系的混合馈电回路。负反馈循环预先具有单调性，而正反馈循环在本地破坏了单调性。在最近的工作中，我们探索了最大程度的单调性，以计算单调关系的输入 - 输出解决方案[9]。我们在此处遵循相同的范围，但将算法从单调扩展到混合单调关系。在优化领域中，该扩展并不是什么新鲜事物，并且已经提出了有效的算法来最大程度地减少凸功能的差异[10-13]。这种算法直接适用于本文的问题。我们说明了该桥梁在范德波尔振荡器的经典模型上的潜力。
喷射器量子生物反馈系统
IQUIM（美国夏威夷国际量子综合医学大学）成就奖，杜邦公司，美国特拉华州医疗产品研究部分子生物学家（美国特拉华大学，荣誉- MORTAR BOARD 荣誉学会）。整体