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脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
光电子发射和界面从头理论研究...
了解 Si(001) 上替代高 K 电介质的外延生长：应用于氧化镨。《真空科学与技术杂志》美国真空学会 B 官方杂志，微电子处理与现象，2003 年，21，1765。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。