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人工智能从chatgpt到自主代理人和多模式的可能性
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PhysioLabXR：一个用于实时、多模式的 Python 平台……
近年来，人们对神经科学和人机交互 (HCI) 中的多模态实验越来越感兴趣，这些实验通常涉及闭环交互系统。许多新兴范式在扩展现实 (XR) 环境中找到了新的根源，包括虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)。此类实验越来越多地融合多种模态并结合不同的生理测量。例如，一个传感器可以生成事件以从其他传感器中提取有意义的数据间隔，例如注视相关电位 (FRP) 研究，其中 EEG 时期锁定到眼动仪的视觉注视（Nikolaev 等人，2016 年）。还可以组合多种生理信号以增强其预测能力，以用于从情绪识别（He 等人，2020 年；Koelstra 等人，2011 年）到通过感觉运动节律进行运动驱动（Sollfrank 等人，2016 年）等应用。此外，多模态范式可以促进探索不同的生理系统如何相互作用；例如，瞳孔扩张可作为通过功能性磁共振成像（fMRI；Murphy 等人，2014）测量的蓝斑活动的替代。
多模式的脑年龄估计与早期的阿尔茨海默氏病生物标志物和认知有关：横断面观察性研究
1美国圣路易斯华盛顿大学神经病学系； 2美国圣路易斯华盛顿大学放射学系； 3美国圣路易斯华盛顿大学神经外科系； 4美国圣路易斯华盛顿大学精神病学系； 5美国圣路易斯华盛顿大学病理学和免疫学系； 6阿根廷布宜诺斯艾利斯神经研究所（FLENI）认知神经病学系； 7美国梅奥诊所神经病学系，美国杰克逊维尔； 8美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院神经病学系； 9日本大阪的纳哥卡苏木大学大阪大城市大学医学院临床神经科学系； 10，德国慕尼黑路德维希 - 马克西米尔大学神经病学系； 11德国神经退行性疾病中心，慕尼黑，德国1美国圣路易斯华盛顿大学神经病学系； 2美国圣路易斯华盛顿大学放射学系； 3美国圣路易斯华盛顿大学神经外科系； 4美国圣路易斯华盛顿大学精神病学系； 5美国圣路易斯华盛顿大学病理学和免疫学系； 6阿根廷布宜诺斯艾利斯神经研究所（FLENI）认知神经病学系； 7美国梅奥诊所神经病学系，美国杰克逊维尔； 8美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院神经病学系； 9日本大阪的纳哥卡苏木大学大阪大城市大学医学院临床神经科学系； 10，德国慕尼黑路德维希 - 马克西米尔大学神经病学系； 11德国神经退行性疾病中心，慕尼黑，德国
多模式的大脑信号复杂性预测人类智力
自发的大脑活动为外部需求期间人类认知处理的基础奠定了基础。基于功能磁共振成像（fMRI）的神经影像学研究确定了自发（内在）脑动力学的特定特征，这些特征与一般认知能力的个体差异相关，即智力。然而，fMRI研究本质上受到时间分辨率低的限制，因此阻止了关于毫秒内神经波动的结论。在这里，我们使用了来自144名健康成年人的静止状态脑电图（EEG）录音（EEG）录音，以测试是否可以从智力上的个体差异（Raven的先进的渐进式矩阵得分）来预测，可以从时间上高度分辨的内在脑脑sig-nals的复杂性中预测。我们比较了大脑信号复杂性的不同操作（多尺度熵，香农熵，模糊熵和微骨与智能关系的特定特征）。结果表明，大脑信号复杂性度量与智力之间的关联具有较小的效应大小（R; 0.20），并且在不同的空间和时间尺度上有所不同。具体来说，较高的智力得分与神经处理的局部方面的复杂性较低，而属于默认模式网络的任务阴性大脑区域的活动较少。最后，我们结合了大脑信号复杂性的多个测量方法，以表明可以通过样品中的多模式（10倍交叉验证）以及在独立的样品（外部复制，n = 57）中进行多模型的多模型来显着预测单个智力得分。总的来说，我们的结果强调了智力和内在的大脑动力学之间关联的时间和空间依赖性，并提出mul-timodal方法是对复杂人类特征的未来神经科学研究的有希望的手段。
多模式的多尺度洞察力对透明的基于石墨烯的微电极阵列实现的海马癫痫发作
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使用多模式的原位光谱
为了对溶液中的卤化物钙钛矿加工产生详细的理解，在Mapbi 3对Mapbi 3的自旋涂层和插槽-DIE涂层中进行了不同的蒸发速率，以不同的蒸发速率进行了研究。基于光学参数的时间演变，发现两种处理方法最初都形成了溶剂 - 复合结构，然后是钙钛矿结晶。后者分为两个阶段进行自旋涂层，而对于插槽涂层，仅发生一个钙钛矿结晶阶段。对于两种处理方法，发现随着蒸发速率的增加，溶剂复合物结构的结晶动力学和钙钛矿结晶在相对时间尺度上保持恒定，而第二次钙钛矿结晶的持续时间在自旋涂层中增加。第二个钙钛矿结晶由于溶剂 - 复合相形态的差异而受到限制，钙钛矿形成了。工作强调了确切的前体状态特性对钙钛矿形成的重要性。进一步证明，多模式光学原位光谱的详细分析允许对卤化物钙钛矿溶液处理过程中发生的结晶过程进行基本了解，而与特定的处理方法无关。
展示多模式的可行性 - NTNU Open
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，其特点是多模态 EEG+fNIRS 神经成像，适用于人类行为与技术交互的现场实验。低成本脑电图 (EEG) 与可穿戴功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统相结合，我们将其分为两部分进行介绍。论文 A 详尽描述了设置基础设施、数据同步过程、使用程序（包括传感器应用）以及如何确保高信号质量。本文（论文 B）展示了该装置在三个不同用例中的可用性：传统的人机交互实验、参与者在城市和高速公路上驾驶汽车的现场驾驶实验以及现场阿斯汤加瑜伽练习。我们展示了来自高度生态有效的实验装置的认知负荷数据，并讨论了经验教训。这些包括可接受和不可接受的人工制品、数据质量以及可以使用该装置进行调查的构造。关键词：EEG+fNIRS、现场实验、设计中的人类行为、以用户为中心的设计、研究方法和方法联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学机械与工业工程系挪威 henrikke.dybvik@ntnu.no