XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemB2BI
脑对脑界面的系统性Prisma评论
本文旨在回顾脑对脑界面（B2BI）技术的当前状态及其潜力。B2BIS功能通过脑计算机界面（BCI）读取发件人的大脑活动和计算机 - 脑接口（CBI），以将模式写入接收大脑，并传输信息。我们使用首选的报告项目进行系统的审查和荟萃分析（PRISMA）来系统地检查与B2BI有关的当前文献，从而产生15个相关出版物。实验论文主要使用了B2BI的CBI部分的经颅磁刺激（TMS）。最靶向的视觉皮层产生磷酸。在研究设计方面，73.3％（11）是单向的，而86.7％（13）仅使用1：1协作模型（受试者为主题）。限制很明显，因为CBI方法之间的差异很大，这表明未达成共识的神经刺激方法来传输信息。此外，只有12.4％（2）个研究比1：1模型更为复杂，很少有研究人员研究直接双向B2BI。这些研究表明，B2BI可以在人类交流和协作方面提供进步，但是需要更多的设计和实验来证明潜力。B2BI可以允许康复治疗师在心理上传递信息，激活患者的大脑以帮助中风恢复并增加更复杂的双向性，这可能会使用户之间的行为同步增加。该领域很年轻，但是B2BI技术在神经工程学和人为因素上的应用显然需要更多的研究。
社论：人类机器人互动中的神经经济学
神经经济学（Parasuraman，2003; Ayaz and Dehais，2021; Gramann et al。，2021）对调查和改善人类机器人相互作用（HRIS）具有很大的影响（Scotto di Luzio et al。可以在生态有效的上下文中作为其用户的合作者，工具，甚至扩展的智能机器。因此，我们可以根据神经活动的指标（被认为是任何经验和行为的前提，在心理工作负载方面都有可用，可接受，安全和最少的要求。机器人系统可以利用这些指数来识别各个条件，以调整其活动，以改善人机系统的性能以及用户的安全和福祉。本研究主题中介绍的论文收集提出了有关HRI神经经济学的调查和概念的例子，这表明在以用户为中心的机器人技术中取得了进一步的突破。例如，手稿介绍了神经工程学中的相关主题，该主题突出了该学科的根源如何在神经科学发现与神经工程的创新之间达到地面。大脑之间的直接通信：对脑对脑界面的系统性PRISMA回顾，Nam等。讨论了脑对脑界面（B2BI）技术的当前状态及其在通过大脑计算机界面（BCI）和计算机脑界面（CBI）之间传输信息之间传输信息的潜力。这样的革命性概念可以导致跨机器人设备和多个用户的合作的新型神经经济学范式。这篇评论绝对地指出了该领域中神经认知和神经生物学概念的重要性，如远程学习复杂性中的教学和培训框架：