疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要,因为疲劳会损害认知和运动能力,从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案,因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号,并具有所需的舒适性和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。但是,通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术,并发现当前知识中的潜在差距和缺陷,进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章,标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”,并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中,有 60 篇符合纳入标准。纳入的研究主要是短期的,并且在实验室环境中进行的。总体而言,研究人员根据市场上可穿戴设备获取的运动 (MOT)、脑电图 (EEG)、光电容积图 (PPG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (GSR)、肌电图 (EMG)、皮肤温度 (T sk )、眼球运动 (EYE) 和呼吸 (RES) 数据开发疲劳模型。在提出的疲劳量化方法中,监督机器学习模型,更具体地说是二元分类模型占主导地位。这些模型在检测疲劳方面表现非常出色,然而,在模型开发过程中,几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之,本综述的结果表明,方法论的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。需要做更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力,以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要,因为疲劳会损害认知和运动能力,从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案,因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号,同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而,通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术,并发现当前知识中的潜在差距和缺陷,进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章,标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”,并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中,60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究,且在实验室环境中进行。总体而言,研究人员根据运动(MOT)、脑电图(EEG)、光电容积图(PPG)、心电图(ECG)、皮肤电反应(GSR)、肌电图(EMG)、皮肤温度(T sk )、眼球运动(EYE)和呼吸(RES)数据开发疲劳模型,这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中,监督机器学习模型(更具体地说是二元分类模型)占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色,然而,在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之,本综述的结果表明,方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力,以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术,为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备(Chaudhary等,2016; Brumberg et al。,2018),康复系统(Cervera等,2018),娱乐设备(Gürkök等,2017),以及其他广泛的应用程序(Finke等,2009,2009; Makeig et al。,2011)。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展,并且是一个高度多学科的领域,其中包括神经科学家,工程师,心理学家,计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步,它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面,包括信号获取,处理,分类,分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是,只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统,工具和技术的评估和比较。例如,公开可用的BCI竞争数据集(Sajda等,2003; Blankertz等,2004,2006)为BCI研究人员提供了一套出色的资源,并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法(Arvaneh等人,2013年,2013年; Ghaemi等,2017年; Sakhavi等人,2018年; Zanini等人,2018年;换句话说,BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而,相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险,以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发,培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成,包括但不限于脑电图(EEG),功能近近红外光谱(FNIRS),肌电图(EMG),心电图学(ECG)(ECG)(ECG),钙含量皮肤反应(GSR),皮肤温度测量率和体内的数据,次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位(ERP)和基于稳态的视觉诱发电位(SSVEP)BCIS
承认,自阿姆斯特丹宣言以来,欧盟已经在自动运输的话题上取得了重大进展。高度自动化的车辆将得益于一般安全法规(GSR),《实施法》(EU)2022/1426,用于自动驾驶系统,以及UN/ECE法规R157,用于自动化车道的自动化车道保管系统。与“常规”车辆和驾驶员辅助系统相比,这些车辆可以在不干预的情况下自己执行更长的时期动态驾驶任务;承认自动运输技术已经准备好并用于部署,至少对于有限的操作设计域(赔率)和特定条件下的用例。下一步是在交通中实现安全有负责任的使用,使自动运输成为整个欧洲现有移动性系统的成熟要素,并确保公众对其部署的信心。这包括欧盟,挪威,瑞士和英国的成员国;认识到这项工作将除了以技术为导向的讨论和自动运输的研发活动(例如,在机动车工作组和CCAM合作伙伴关系中);认识到可能需要不同背景和能力的专家参加讨论,具体取决于所讨论的主题;致力于以欧洲国家的身份采取行动:这需要以行动能力为导向的思维,而不是以汽车技术为中心的方法,对国家/地区政府起着关键作用;将混合的交通视为未来道路安全的最大问题之一,涉及社会接受,人机互动以及驾驶员和其他交通参与者的技能和习惯的质量变化,这必须由相关当局解决;承认伦理的正确理解的作用,而不仅仅是行政程序,因为社会关系的形成,在塑造公众接受和商业和政府的责任方面;认识到将自动化的车辆嵌入交通中,从而增加了复杂而相互关联的政策以及监管问题和困境。各个国家都可以在部署政策和在道路上使用自动车辆的使用既可以自由做出自己的决定,但重要的是要合作以实现欧洲范围的部署并确保安全,无缝的跨境使用;承认,欧洲国家将受益于分享其对部署和使用自动车辆和运输的看法和方法,以确保在国家一级做出的选择与其他国家的选择兼容;认识到这需要欧洲国家代表在事工一级之间进行密切合作,以讨论将自动车辆的整合到国家出行系统中,并在交通中使用这些车辆。
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家,也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上,brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本,通过超链接和 URL 链接。最后,他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱,该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议,通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern,dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。