脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束,这些约束既能反映科学信念,又能产生可处理的计算。最近的科学进展表明,神经活动的真正约束,尤其是其几何形状,可能与大多数解码器所假设的约束大不相同。我们设计了一个解码器 MINT,以接受可能更合适的统计约束。如果这些约束是准确的,MINT 应该优于明确做出不同假设的标准方法。此外,MINT 应该与可以隐式地从数据中学习约束的表达性机器学习方法相媲美。MINT 在各项任务中表现良好,表明其假设与数据非常匹配。在我们进行的每项比较中,MINT 都优于其他可解释方法。在 42 次比较中,MINT 在 37 次中优于表达性机器学习方法。MINT 的计算简单,随着神经元数量的增加而扩展,并产生可解释的数量,例如数据可能性。 MINT 的性能和简单性表明它可能是许多 BCI 应用的有力候选者。24
患有注意力缺陷多动障碍(ADHD)的成年人经常在情绪调节(ER)中挣扎,从而影响他们的移情技能和关系。多动症药物对ER问题可能不像ADHD症状那样有效。微剂量(MD)迷幻药已显示出对ADHD治疗的希望,并且先前的研究报告了社会情感益处。两项在线前瞻性研究调查了三种评估中患有严重ADHD症状的成年人的MD对ER和同理心的影响:基线,两周和四周的生效。研究1检查了成年人自己启动MD(n = 233,n = 64和n = 44),并发现了对ER的积极影响(认知重新评估和表达性抑制)以及移情的方面(观察性提出性和个人困扰)。研究2,包括对照组和ADHD症状量表,将仅MD(n = 180,n = 50和n = 38)的个体与使用常规ADHD药物(n = 37,n = 27和n = 28)进行了比较。4周后,MD组的ADHD症状较低。仅在添加对照组后才持续进行表达抑制的改进。本研究表明MD迷幻药对患有严重ADHD症状的成年人的ADHD症状和ER的积极影响,同时缺乏对移情影响的证据。
摘要。数字媒体艺术是一种新兴的媒体和大众艺术形式,由于其全面的技术手段和跨媒体特征,绘画,舞蹈和电影等传统艺术形式都超过了传统的艺术形式。近年来,计算机信息技术的开发,尤其是图形和图像表达能力的增强以及越来越丰富的处理方法,为数字媒体艺术创建提供了广泛的表达空间。图形艺术计算机辅助设计(CAD)和由虚拟现实(VR)代表的多媒体技术的组合为人类提供了实现真正沉浸式艺术形式的可能性。本文将重点介绍虚拟现实技术下的数字媒体艺术设计和创新。VR作品的最大特征不仅是为观众提供参与和与“真实”作品进行互动的经验,而且还依靠技术手段来强调艺术作品的性别和情感,从而增强了观众对目标的吸引力。该系统通过覆盖虚拟数字信息(例如大墙3D模型以及在真实场景中的音频和视频)以及添加交互式功能来弥补传统演示模式的缺点。在增加兴趣的同时,它可以更好地传播中国历史的辉煌文化,使文化文物说得更好,并告诉人们历史的智慧。
Science & Math: CH102/L: General Chemistry I (FA) 4 SP BI157/L Principles of Biology I 4 Human Sciences: HS200: Health & Wellness (FA/SP) 3 FA BI158/L Principles of Biology II 4 SP CH103/L General Chemistry II 4 Creative and Expressive: Any 3 FA HS322 Kinesiology 3 Human Systems & Organization: Any 3 SP HS324 Exercise生理学3文化任何3 SP HS350运动科学中的测试和测量3 SP HS451研究和报告写作3 Lang 4 FA/SP MA161B College代数和三角学学院3 3 FA/SP MA203 Colculus I 5 fa ph251 pH251 pH251大学物理学4 PY101:一般心理学(fa/sp)3 fa ph210 ann ph210 annatif in ph210 antat/ph210 annation ph210 antain ph 2110 & Physiology I (FA) 4 SP PH252 University Physics 4 AL185: Human Nutrition (FA/SP) 3 SP PH211 Introductoy Physics Lab 1 Total 33 FA/SP PY420 Abnormal Psychology 3 FA/SP HS491 Special Topics in Health Sciences 3 FA/SP HS491 Special Topics in Health Sciences 3 Total 51 Major Capstone Experience: HS498: Internship 6 Total 6总毕业学分127
Bean, JC & Melzer, D. (2021)。引人入胜的想法:教授在课堂上进行批判性思维和主动学习的指南(第 3 版)。Jossey-Bass。Kellog, RT (2008)。培养写作技能:认知发展视角。《写作研究杂志》,1 (1)。Slatcher, RB & Pennebaker, JW (2006)。我有多爱你?让我数一数这些字:表达性写作的社会影响。《心理科学》,8 (17) 660-664。
抽象的机器学习(ML)方法对所有科学产生了巨大影响。但是,ML具有强大的本体论(只有数据存在),并且是一个强大的认识论,其中模型在持有培训数据上表现良好,则认为该模型被认为是好的。这些哲学与自然科学中的标准实践和关键哲学持强烈冲突。在这里,我们在自然科学和认识论具有有价值的自然科学中确定了ML的一些位置。例如,当在因果推理中使用表达的机器学习模型来表示混杂因素的效果,例如前景,背景或仪器校准参数,ML的模型容量和宽松的哲学可以使结果更加值得信赖。我们还表明,在某些情况下,ML的引入引入了强烈的,不必要的统计偏见。对于一个,当使用ML模型模拟物理(或第一原理)模拟时,它们会扩大确认偏见。对于另一个,当使用表达回归来标记数据集时,这些标签不能在下游关节或集合分析中使用而无需进行不受控制的偏见。标题中所有自然科学的问题都在问。也就是说,我们呼吁科学社区退后一步,并考虑ML在其领域的作用和价值。我们在这里给出的(部分)答案是从物理学的特定角度出发的。
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束,这些约束在产生可处理的计算的同时反映了 11 科学信念。我们记录了低缠结(运动皮层神经轨迹的典型特性 12)如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 MINT,以 13 接受适合这些几何形状的统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法:神经轨迹库(而不是一组神经维度)提供了近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16,允许直接但高度非线性的解码。MINT 始终优于其他可解释 17 方法,并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而,与这些 18 种表达性方法不同,MINT 的约束是已知的,而不是优化解码器 19 输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好,表明其假设通常与神经数据的统计数据非常匹配。尽管 MINT 包含行为与可能复杂的神经轨迹之间的高度非线性关系,但它的计算简单、可扩展,并提供可解释的数量,例如数据可能性。MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。
用于脑部计算机界面(BCIS)的解码器对神经活动的限制进行了约束,被选为反映11种科学信念,同时产生可拖动的计算。我们记录了缠结的低缠结(运动皮层神经轨迹的典型特性12)会产生异常的神经几何形状。我们将一个解码器设计为13个包含适合这些几何形状的统计约束。Mint采用以轨迹为中心的14方法:神经轨迹的库(而不是一组神经维度)提供了一个脚手架15近似于神经歧管的脚手架。每个神经轨迹具有相应的行为轨迹,16允许直接但高度非线性的解码。薄荷始终优于其他可解释的17种方法,并且在42个比较中的37种中优于表达式机器学习方法。与这18种表达方法不同,薄荷的约束是已知的,而不是优化解码器19输出的隐含结果。薄荷跨任务的表现良好,这表明其假设通常与20个神经数据统计数据相匹配。尽管行为与潜在的21个复杂的神经轨迹之间具有高度非线性的关系,但Mint的计算是简单,可扩展的,并且提供了可解释的数量22,例如数据可能性。Mint的性能和简单性表明,它可能是23个临床BCI应用的绝佳候选者。24
游戏设计与音乐相结合的专业侧重于音乐技术,旨在让学生为管理游戏设计创作过程中不可或缺的音乐和声音设计的各个方面做好准备。学生专注于数字声音技术、视听集成技术和协作技能,这些技能都基于现实世界的经验,是将音乐想象力有效运用到游戏设计环境中所必需的。此外,还强调了在游戏行业广泛应用中有意义的参与所必需的美学、表现力、心理和社会视角。