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World File Search System生理状态
生理状态监测系统
技术：高空低开 (HALO) 跳伞者生理状态监测系统项目参与者：由美国陆军环境医学研究所 (USARIEM) 赞助并与美国空军特种作战司令部的最终用户合作，AFFOA 与麻省理工学院林肯实验室合作。研究所的作用：AFFOA 的电气工程师和纺织技术专家团队与麻省理工学院林肯实验室的合作伙伴共同设计和构建基于纺织品的解决方案以及硬件、软件和应用程序，以解决特定的国防部需求。AFFOA 和麻省理工学院林肯实验室国防织物发现中心独特的内部能力、技术知识和行业网络组合使该系统成为可能。技术描述：现有技术不足以满足这一需求，因为传统腕戴式 PSM 可穿戴设备存在不准确性和用户摩擦。织物头带传感器系统包含嵌入式微电子元件，可以更精确地测量关键的生理状态标记，包括温度、心率和血氧水平。数据通过无线方式从每个头带中的织物传输到单个智能设备（手机、电脑、平板电脑），边缘计算架构使任务指挥官或医务人员能够实时快速获取多名跳伞员的准备状态。影响：该系统已在模拟高海拔环境中进行了初步最终用户测试，并成功证明了识别诱发缺氧时刻的能力。这些测试的反馈为未来开发工作中的改进提供了参考。未来，这项技术将能够同时实时跟踪多名战士的生理状态，并能够采取主动和被动的对策，以确保安全和战略重新部署。
简历 - Jessica Leoni
越来越多的研究表明，受试者的心理生理状态极大地影响工作表现。心理生理状态是受内部和外部因素影响的个人认知过程的结果。准确的心理生理状态评估在临床实验室中是可行的，因为它需要繁琐的采集设置和受控条件。然而，我认为需要对个人的状态进行日常生活评估，以提高她/他的意识，并对紧急情况做出迅速反应，无论是否检测到。因此，我研究了非侵入性心理生理状态估计系统，该系统能够实时报告依赖于生理、行为和环境特征的准确指数。这些特征是从一组由最小实验设置获取的信号中提取的。更详细地说，我设计了以下内容：
测试评估方法...
摘要目的。批准基于心理生理学和脑电图 (EEG) 参数在工作信息空间虚拟化期间评估操作员心理生理状态的方法。材料和方法。该实验涉及 10 名年龄在 25 岁至 45 岁之间、身体健康的右撇子男性，他们在工作前、工作中和完成后使用虚拟现实 (VR) 眼镜评估了他们的心理生理状态。所有参与者都受过高等教育，视力正常或矫正至正常，并且有使用电脑的经验。心理生理状态的研究包括神经学检查、扩展心理测量测试，评估神经过程的功能移动水平（FP）（反应时间、错误频率、丢失信号的数量）、“反馈”中的大脑表现（RGP） ”模式（反应时间、错误率和错过信号）、注意力功能评估（数量波登校对测试第 1 分钟和第 4 分钟处理的信号、注意力广度）、短期记忆（记忆 10 个单词、10 个数字和 10 个视觉呈现的无意义音节）、空间感知以及多通道计算机脑电图记录休息。结果。结果发现，psi-的恶化
第九章——主持人的概念
外部和内部调节变量的作用模型假设调节变量会改变个体的心理或生理状态，而这种状态变化是驱动行为或表现变化的因素。因此，状态在模拟中被视为动态的，因为它会随着时间而变化。一般来说，内部调节变量被视为“特征”，因此对于给定的模拟，它会随时间而固定。存在一个问题，即可以定义多少个独立的心理或生理状态才有用。早期的心理学研究确定了一种状态：唤醒。为了对表现或行为的变化进行建模，已经定义了许多与不同调节变量相关的状态。有些状态显然会受到多个调节变量的影响。下面提供了一些示例。
139 72.92% 入侵强度 (AI) 从 11 到 ...
简介。如您所知，激素在动物和人类的身体中发挥着重要作用。因为它们积极参与体内发生的所有过程。身体的生理状态、生产力、对新条件的适应以及许多疾病的发展都与内分泌腺的激素活性有关。已经在动物身上发现了大量与内分泌系统相关的疾病。为了做出准确的诊断，需要确定体内激素的含量
用于生理生物信号的解缠对抗性迁移学习 /作者=Han, Mo；Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 7 月 21 日 /主题=人工智能、人机交互、机器学习、信号处理
摘要 可穿戴传感器的最新发展为以有效和舒适的方式监测生理状态带来了希望。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习的问题，该问题是由不同用户或同一用户的不同记录会话中的生物信号域不一致引起的。我们提出了一种对抗性推理方法进行迁移学习，以从生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示，以进行压力状态水平评估。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗性迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。
颁布的曼陀罗：视听脑波
1。引言一些艺术形式与冥想实践共享策略，从新的角度体验自己的体验。交互式媒体艺术，有可能在以前不可能的范围内与人体和身体接触，为艺术家提供了无与伦比的机会，以了解有关体现思想主观体验的新观点。在这项工作中，我们的目的是设计一个主动的视听系统（A/V）系统，以增强对心理和生理状态与生理状态之间的关系以及对外部世界的心理状态的影响。从人的大脑活动中索要电信号具有悠久而丰富的电子和综合音乐传统。近年来，干电极技术的进步导致了脑电图（电代表）设备的开发，该设备能够测量脑波，而无需将导电凝胶涂在头皮上[4]。以及这些系统成本的显着降低，这在很大程度上减少了参与脑电波研究的技术和财务障碍。重要的是要认识到，EEG信号是大脑中大量复杂的电活动的总结，就它们如何与神经回路活性的细节相关联，更不用说精神或有效状态了。数十年的研究表现出与行为和自我报道的心理状态的有意义的相关性[1]。
Ovidiu Grigore - Europass 简历
业务或行业类型 研究活动（ALADIN 项目成员，开发/实施自适应照明控制算法/系统，以改善受试者的心理生理状态。该系统以 Java（使用 Eclipse）实现，在其所有阶段实时工作：生理信号的采集和处理（EDA - 皮肤电活动、ECG - 心电图、PPG - 光电容积图）、决策算法和照明系统的控制（色温和强度）