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研究高级驾驶员援助系统中听觉和视觉反馈的影响：一项有关驾驶员行为和情绪响应的试点研究
在自动驾驶汽车行业中，高级驾驶员援助系统（ADA）因提高服务质量，提高道路安全性并提高驾驶员舒适度而获得认可。驱动程序辅助系统能够提供多模式的反馈，包括听觉提示，视觉提示，颤振曲折提示等。该研究将集中于评估辅助驾驶系统对驾驶员的听觉和视觉反馈的影响。招募了由五名参与者（n = 5）组成的小组参加两组驾驶实验。在实验会议期间，它们分别暴露于针对唯一音频格式和视听格式的驱动程序设计的几个提醒。他们的驾驶行为和表现在研究人员的观察下，而他们的情绪是通过Yolo V5检测模型评估的。结果表明，参与者对仅对音频驾驶提醒的单峰反馈的较高的依从性和强烈的情感反应（尤其是愤怒，悲伤和惊喜的感觉）。没有强有力的证据表明，视听提示的双峰ADA反馈有效地改善了驾驶期间驾驶员的性能。但是，情感数据和用户满意度结果都表明，当参与者能够在听到助手的音频提醒时能够可视化AI助手时，他们的幸福感就会增加。该研究是旨在增强汽车用户界面设计领域的理论基础的开创性研究之一，尤其是关于听觉功能的设计。
GJB2的细胞特异性传递恢复了鼠标中的听觉功能1 DFNB1耳聋的模型，并介导了NHP Cochlea中的适当表达2
由无处不在的启动子驱动的记者。AAV9-PHP.B矢量（AAV-CBA-EGFP）在CBA启动子下表达EGFP 115（绿色），有效地转导了内毛细胞（IHC），外毛细胞（OHCS）116（Magenta）（Magenta），辅助细胞和其他小鼠Cochlea中的细胞。IHC和OHC通过117个荧光腓骨（Magenta）鉴定。 f。用AAV载体转导的细胞在GRES（AAV-GRE-EGFP）的控制下表达EGFP标记基因118。 值得注意的是，当GRE控制119表达时，在毛细胞中未观察到EGFP。 g，h。用AAV载体转导的细胞在调节元件的控制下表达120 mmgjb2.ha（g）或hsgjb2.ha（h）。 比例尺：10μm（E，F），30 121 µm（G，H）。 122IHC和OHC通过117个荧光腓骨（Magenta）鉴定。f。用AAV载体转导的细胞在GRES（AAV-GRE-EGFP）的控制下表达EGFP标记基因118。值得注意的是，当GRE控制119表达时，在毛细胞中未观察到EGFP。g，h。用AAV载体转导的细胞在调节元件的控制下表达120 mmgjb2.ha（g）或hsgjb2.ha（h）。比例尺：10μm（E，F），30 121 µm（G，H）。122
错过你鼻子底下的东西：人类食欲和厌恶的听觉嗅觉调节失败
由于涉及来自不同模式的刺激，且可能存在不同的有效机制（例如疼痛刺激与金钱奖励），因此对食欲和厌恶条件作用背后的生理机制进行比较通常具有挑战性。嗅觉系统为研究人类的这两种条件作用提供了一个独特的机会，因为等强度的气味可以作为相当愉快和不愉快的刺激。为了研究食欲和厌恶学习过程中的生理和行为反应，我们在受试者内设计中使用气味作为非条件刺激 (US)，测量各种条件生理反应，包括皮肤电导、心率、脉搏波幅度、呼吸、恐惧增强惊吓、耳后反射、面部肌电图以及事件相关电位和来自脑电图的听觉稳态反应 (ASSR)。我们对总共 95 名参与者进行了四项实验，呈现三种中性声音，搭配愉快的气味、难闻的气味或无味的空气。第一个实验涉及未经指导的参与者和频率调制条件刺激 (CS)，用于 ASSR 分析。在第二个实验中，我们省略了频率调制和惊吓探针。第三个实验包括对 CS-US 偶发性的实验前指导，而第四个实验与其他三个实验相比采用了延迟条件范式。我们的结果表明，CS+ 和 CS- 之间的差异仅在实验 3 中的恐惧增强惊吓反应中。未发现其他影响。在多个外周和神经生理测量中观察到的学习效果极小或缺失，可能归因于嗅觉通路的丘脑外性质以及随后与听觉刺激形成关联的困难。
中脑编码没有听觉皮层的声音检测行为
摘要 听觉涉及分析声音的物理属性，并将分析结果与其他感觉、认知和运动变量相结合，以指导适应性行为。听觉皮层被认为是整合声音和背景信息的关键，并被认为通过其巨大的下行投射与皮层下听觉结构共享由此产生的表征。通过对参与声音检测任务的小鼠下丘皮层受体壳中的细胞活动进行成像，我们发现大多数神经元编码的信息超出了刺激的物理属性，并且可以从这些神经元的活动中高度准确地解码动物的行为。令人惊讶的是，在双侧皮层损伤导致中脑听觉皮层输入被切断的小鼠中也是如此。这表明皮层下听觉结构可以获取大量非声学信息，并且可以独立于听觉皮层携带比以前认为的更丰富的神经表征。
智能手机，平板电脑，可穿戴设备和可听觉 - 1年计划
如果我们更换您的设备，则您的设备将被翻新的型和质量的三星设备替换，并且具有可比的功能和功能，但不一定具有相同的颜色，并且不超过我们确定的设备的当前值。在原始制造商包装中包含的标准配件只有在与替换设备不兼容时才能替换。已被替换零件或设备替换的所有零件和设备成为我们的属性。本计划下的保护将在此计划中剩下的时间内扩展到替换设备。替换设备将成为受保护的设备。本计划涵盖的任何维修只能由三星授权服务中心进行。
听觉诱发电位脑电图-...
这项工作旨在评估使用脑电图 (EEG) 信号作为生物特征认证手段的效果。我们从 20 名参与数据收集的受试者那里收集了超过 240 条记录，每条记录持续 2 分钟。数据包括在静息状态和有听觉刺激的情况下进行的实验的结果。静息状态的 EEG 信号是在睁眼和闭眼的情况下获取的。听觉刺激 EEG 信号由分为两种场景的六个实验组成。第一种场景考虑耳内刺激，而第二种场景考虑骨传导刺激。对于这两种场景中的每一种，实验都包括一首母语歌曲、一首非母语歌曲和一些中性音乐。这些数据可用于开发用于认证或识别的生物特征系统。此外，它们还可用于研究音乐等听觉刺激对 EEG 活动的影响，并将其与静息状态条件进行比较。 © 2024 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
日常生活中的神经语音追踪和听觉注意力解码
当我们乘坐繁忙的火车、穿过拥挤的城市或与朋友聚会时，我们经常会面临复杂的听力挑战。在这种情况下，人们不断接触许多不同的、重叠的声源，如语音、音乐或交通噪音。听觉场景分析需要分离和识别不同的听觉对象，抑制不相关信息，并对相关信息进行高级处理（Kaya 和 Elhilali，2017 年）。不同听觉对象的分割和流式传输可能非常困难，可能需要大量的注意力资源（Herrmann 和 Johnsrude，2020 年）。许多听力受损的人难以将听觉对象彼此区分开来，这使得多说话者设置对这一群体来说尤其具有挑战性（Shinn-Cunningham 和 Best，2008 年）。最先进的听力
视觉、听觉近距离感官：味觉、嗅觉、触觉……
我们的 8 种感觉：远感：视觉、听觉近感：味觉、嗅觉、触觉、本体感觉、前庭加：内感觉前庭：平衡感、保持头部和身体姿势、确定运动方向和速度、感觉身体在空间中的运动、内耳。本体感觉：帮助孩子建立身体意识的感觉。力度感，确定身体在空间中的位置，控制四肢，感觉力量或重量。内感觉：知道身体内部发生了什么的感觉。我们利用近感来滋养感官本体感觉活动 = 阻力活动瑜伽、身体袜、蹦床、治疗球、加重球。• 用于进入恰到好处的状态• 用于组织大脑和身体• 用于创造身体意识前庭活动 = 头部离开直立位置的活动 - 跑步、跳跃秋千、动物散步、滑板车、在治疗球上弹跳。 • 用于警示孩子（将头部移出多个位置） • 用于安抚孩子（头部朝一个线性方向移动） 触觉活动 = 涉及触摸的活动 • 使用增加的触觉输入来提高我们接受触觉输入的能力 • 用于获得调节和减轻压力（深度压力） • 用于警示孩子（轻触） 家庭感觉策略： • 使用图片时间表 • 避免匆忙。尽量减少屏幕时间（电视、视频游戏、电脑）。睡前 1 小时不要看屏幕。 • 在时间表中允许进行各种运动活动。 • 在家中安全的地方。 • 对肌肉和关节进行深度压力的活动始终对神经系统有益。 • 当孩子变得苦恼或失调时，少说话。 • 在 You Tube 上观看梅宁夫人的人行道粉笔感觉运动通路 #2。
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。