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World File Search System唤醒
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
抽象的沉浸式虚拟现实（VR）实现了自然主义的神经科学研究，同时进行了实验控制，但动态和互动刺激构成了方法论挑战。我们在这里探索了情绪唤醒，情感经验的基本特性和自然主义刺激下的枕骨 - 枕α功率之间的联系：37名年轻健康的成年人完成了沉浸式的VR体验，其中包括越过的越野车，并记录了他们的EEG，而他们的EEG被记录。然后，他们在观看经验重播的同时，不断地评估自己的主观情感唤醒。通过（1）分解连续的脑电图信号，同时通过（1）分解α功率和唤醒等级之间的启动，并通过（2）解码高唤醒和低唤醒时期的高唤醒时期，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，以高和低唤醒的方式通过（2）使用区分的常见的短暂的空间记忆和长期的长期恢复性的Neural Neural re recrillent neural recor re recor remanter，对情绪唤醒和parieto-cipipital Alpha功率之间的关联进行了测试和确认。我们成功地结合了脑电图和自然主义的身临其境的VR经验，以扩展有关情绪唤醒神经生理学的先前发现，对现实世界的神经科学。
使用稳态视觉诱发的电势估计一组个人在电影筛选过程中的情绪唤醒变化
神经科学是神经科学的新兴学科，旨在通过分析一组观众的大脑活动来提供新的效果技术。几项神经科学研究试图在电影筛选过程中跟踪精神状态的时间变化；但是，仍需要开发有效和鲁棒的脑电图（EEG）特征，以精确地跟踪大脑状态。本研究提出了一种新的方法，用于通过采用稳态的视觉诱发潜力（SSVEP）来估计电影筛选期间一组个体的情绪唤醒变化，这是通过定期视觉刺激的表现引起的广泛使用的EEG响应。先前的研究报告说，每个个体的情绪唤醒调节了SSVEP响应的强度。基于这种现象，电影剪辑被叠加在背景上，以特定的频率引起了SSVEP响应。向六名健康的男性参与者提供了两个情感上引起的电影剪辑，而从枕骨通道记录了脑电图信号。然后，我们调查了引起较高SSVEP响应的电影场景是否与在单独的实验性会话中被评为37位观众最令人印象深刻的场景的电影相吻合。我们的结果表明，在六个参与者中平均的SSVEP响应可以准确地预测每部电影的整体印象，并通过更大的个体进行评估。
中国的基础设施融资和基础设施在唤醒非洲经济体中的作用
从经济角度来看，学者和决策者长期以来一直将足够的基础设施服务供应是经济发展的关键要素。这对于增强非洲公司的竞争力并促进了非洲经济体和地区内部和各个地区的商品，服务，人员和信息的流动是必要的。因此，实现新的大陆和全球可持续发展目标的关键要素之一，即非洲联盟（AU）的2063年议程和2030年可持续发展目标议程（SDGS）挑战是基础设施。如今，如果目前的支出趋势继续下去，则几乎是2040年的全球基础设施投资中的五分之一（Reuter，2017年）。但是，全世界每年投资2.5万亿美元的基础设施以解决该问题（MGI，2016年）。然而，这一数额仍未达到世界上不断扩大的需求，这导致经济增长降低，并剥夺了公民的基本服务。要缩小支出差距，年度基础设施支出需要上升。世界需要在经济基础设施上投资于其GDP的3.8％，平均每年3.3万亿美元，以支持从2016年到2030年的预期增长率（MGI，2016年）。新兴经济体占其中60％的需求。但是，如果目前的投资不足的轨迹仍在继续，那么全世界将下降约11％，即每年3500亿美元（MGI，2016年）。在非洲，基础设施欠发达的基础设施仍然是对可持续发展的有约束力的约束。非洲国家对维持和扩展的关注不足
医疗产品供应链的脆弱性：唤醒
获取。在COVID-19危机期间看到的许多短缺显然会影响安全性，并且会加剧公平性的广泛问题。重大事件有机会不仅有机会识别明显的主动错误，还可以识别潜在的安全概率，也有6种危机，例如COVID-19暴露了一般供应链弱点。实际上，在调查关键安全事件中，产品短缺通常表现出主动和潜在错误（或“系统问题”）的组合。玛丽亚飓风在2017年将无菌盐水溶液（用于静脉内给药）的长期短缺转化为急性短缺，当时是普通港的制造能力被损害。7目前出现的仿制药短缺风险是从与较少的公司和浓缩生产地点相关的数十年的长期短缺之后。8，鉴于未来的传染病暴发，9和加速的气候危机的持续威胁，这些事件不太可能减轻，这会增加极端天气，暴力冲突和其他引起严重短缺的事件。10
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
风力涡轮机的旋转方向是否会影响稳定的大气边界层中的唤醒？
摘要。稳定的地层大气边界层通常以旋转的风向为特征，其中风向随着北半球的身高而顺时针旋转。风涡轮激素通过从圆形形状延伸到椭球。我们通过大型模拟研究了这种拉伸和涡轮旋转方向之间的关系。顺时针旋转，逆时针旋转和非旋转执行器圆盘涡轮机嵌入前体模拟的风场中，没有风向，并且在北半球ekman螺旋中，导致六个组合旋转旋转和风流风条件。唤醒强度，延伸，宽度和偏转取决于Ekman螺旋的子午成分与执行器盘的旋转方向的相互作用，而如果不存在veer，则圆盘旋转的方向仅略微修改唤醒。由于超级碟片旋转的效果，跨度的放大或弱化/重新转换和垂直风组件导致差异。它们也存在于唤醒的流风数和总湍流强度中。在逆时针旋转的执行器盘的情况下，跨度和垂直风组件直接在转子后面增加，从而在整个唤醒中沿相同的旋转方向产生相同的旋转方向，而其强度则下降。可以通过与兰金涡流的流向流动的简单线性叠加来解释负责此差异的物理机制。但是，在顺时针旋转执行器盘的情况下，与流动相比，近唤醒的跨度和垂直风组件被削弱甚至精通。与遥远的尾流相比，这种弱化/回归导致流动旋转强度的下风增加，甚至在近尾流中的不同旋转方向上增加了强度。
驾驶模拟器中的深度生理唤醒检测...
摘要 —驾驶是一项需要高度警觉的活动。注意力不足、感知不完善、信息处理不充分和唤醒程度不佳都是导致人类表现不佳的可能原因。了解这些原因并实施有效的补救措施对于提高交通安全和改善驾驶员健康至关重要。为此，我们使用深度学习算法在模拟环境中检测专业卡车司机的唤醒水平，即唤醒不足、正常和过度唤醒。通过腕戴设备收集 11 名参与者的生理信号。我们根据主观的嗜睡测量和压力刺激分数，提出了一种经济有效的唤醒真实值生成方案。在这个数据集上，我们评估了一系列深度神经网络模型，用于表示学习作为手工特征提取的替代方案。我们的结果表明，在原始生理信号（如心率、皮肤电导率和皮肤温度）上训练的 7 层卷积神经网络优于基线神经网络和去噪自动编码器模型，加权 F 值分别为 0.82 vs. 0.75，Kappa 分别为 0.64 vs. 0.53。提出的卷积模型不仅改善了整体结果，而且还提高了数据集中每个驾驶员的检测率，这是通过留一交叉验证确定的。索引术语 — 唤醒检测、深度学习
治疗动物对大学生压力和唤醒的影响
历史................................................................................................................ 4 术语定义................................................................................................................ 6 风险.............................................................................................................................. 8 社会效益................................................................................................................ 10 身体健康效益............................................................................................................ 11 心理健康效益............................................................................................................ 11 大学环境中的动物...................................................................................................... 13 概念框架...................................................................................................................... 15