XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemattention
注意力
主题：经济战略成果 1d) 支持可为当地创造理想就业机会的新企业/投资 尽管 MFEP 打算创造 300 个本地就业机会并鼓励本地赞助，但汤斯维尔等南部郡县可能会获得大部分经济利益。 MFEP 在最近的社区咨询中明确表示，由于固有风险，将不会使用 Mt Fox 公路，所有交通将通过 Harvey's Range 前往 MFEP 现场。这意味着，除非达成其他协议，否则劳动力将从这个接入点而不是 Hinchinbrook 招募。 要素：多样性 N/A 要素：旅游业 N/A 要素：基础设施 N/A 要素：农村地区 1) 农村用途是农村地区的优先事项 提交人请求理事会就“电池存储设施”用途作为农村规范的相关性提供建议。
注意力经济
注意力经济 1 的概念最早由赫伯特·西蒙在 20 世纪 60 年代末提出，他将信息过载问题描述为经济问题。然而，随着互联网的兴起，内容（供应）变得越来越丰富，并且可立即获得，注意力成为信息消费的限制因素，这一概念也变得越来越流行。见附件 2 1 。虽然可访问信息的供应量持续快速增长——数字数据大约每两年翻一番——但对信息的需求却受到我们所能给予的稀缺注意力的限制。事实上，总的可用注意力受到可访问信息的人数 2 和一天中固定的小时数以及对我们的时间和注意力相互冲突的需求的限制。达文波特和贝克（2001）首先将“注意力经济学”定义为一种信息管理方法，将人类注意力视为稀缺商品，并应用经济理论解决各种信息管理问题 3 。我们越来越多地生活在“注意力经济”而不是“信息经济”中。
通过跨模式注意的听觉注意检测
人类表现出非凡的感知能力，可以在多个竞争演讲者中选择感兴趣的语音流。先前的研究表明，通过分析听众的脑电图（EEG）活动，可以推断出听觉注意检测（AAD）可以推断出哪些说话者。但是，以前的AAD方法在短信号段上的表现较差，需要更高级的解码策略来实现强大的实时AAD。在这项研究中，我们提出了一种新颖的方法，即基于跨模式的基于跨模式的AAD（CMAA），以利用歧视性特征和音频和EEG信号之间的相关性。使用这种机制，我们希望通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整相互作用和融合横向模式信息，从而检测出在脑信号中表现出的听觉注意活动。我们还通过数据可视化和公开可用数据库的全面实验来验证CMAA模型。实验表明，CMAA在1-、2-和5-S决策窗口下分别达到82.8、86.4和87.6％的准确性值，分别为厌食条件。对于2-S决策窗口，在现实世界中的混响条件下，平均达到84.1％。所提出的CMAA网络不仅可以比常规线性模型实现更好的性能，而且还优于最先进的非线性方法。这些结果和数据可视化表明，CMAA模型可以通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整交互作用和融合交叉模式信息，以提高AAD性能。
利用脑电图通道注意力检测听觉注意力
摘要 — 听觉注意检测 (AAD) 试图从多人说话场景（例如鸡尾酒会）中的 EEG 信号中检测出被关注的语音。由于 EEG 通道反映了不同大脑区域的活动，因此面向任务的通道选择技术可以提高脑机接口应用的性能。在本研究中，我们提出了一种软通道注意机制，而不是硬通道选择，通过优化听觉注意检测任务来导出 EEG 通道掩模。神经 AAD 系统由神经通道注意机制和卷积神经网络 (CNN) 分类器组成。我们在公开数据库上评估了所提出的框架。对于 64 通道 EEG，我们在 2 秒和 0.1 秒决策窗口下分别实现了 88.3% 和 77.2%；对于 32 通道和 16 通道 EEG，我们在 2 秒决策窗口下分别实现了 86.1% 和 83.9%。所提出的框架在所有测试用例中都远远优于其他竞争模型。
个人关注
offfccr（s）/officiol（s）con·officrcr（s）/officiCd（s）可以通过空中t：pertorm air（s）/tour（s）/tour（s）的pert feft011n j〜 y（s）/tour（s），由pertorm air t：s pertorm os t：s Heir intftement int int ftflement（s）按照他们的群体为单位。 对于所有offlcar（s）的条件，即所有官方 /官方（s）的条件。 ，直到部门（S）/Speeial Head（S） - 。 bepartment（S）/Spaciol Secrctary（S）。 权限可能会〜Sccretory（S）。 相关给定的许可MOY'。 由有关的adtninfStrative秘书和为此。 行政秘书和高级官员。 offfcer（s）上方的ronk，许可。 由首席许可给予，由首席分部给予。 drstl.v：分泌物的tlon，没有目的之间的分泌物：t0urs在TCSKEN的目的下进行。 semfnclr（s）/ wotkshop（s）/ semfnar（s）/ Workshop（s）/ troining（j）和其他（s）。 在c〜（s）中。 。 trainfng（s）'和其他（S）。 cose（s）。offfccr（s）/officiol（s）con·officrcr（s）/officiCd（s）可以通过空中t：pertorm air（s）/tour（s）/tour（s）的pert feft011n j〜 y（s）/tour（s），由pertorm air t：s pertorm os t：s Heir intftement int int ftflement（s）按照他们的群体为单位。对于所有offlcar（s）的条件，即所有官方 /官方（s）的条件。，直到部门（S）/Speeial Head（S） - 。bepartment（S）/Spaciol Secrctary（S）。权限可能会〜Sccretory（S）。相关给定的许可MOY'。由有关的adtninfStrative秘书和为此。行政秘书和高级官员。offfcer（s）上方的ronk，许可。由首席许可给予，由首席分部给予。drstl.v：分泌物的tlon，没有目的之间的分泌物：t0urs在TCSKEN的目的下进行。semfnclr（s）/ wotkshop（s）/ semfnar（s）/ Workshop（s）/ troining（j）和其他（s）。在c〜（s）中。。trainfng（s）'和其他（S）。cose（s）。
神经发育中的注意（和）实验室
和实验室重视路易斯维尔大学所有学生的各种经验和背景，并致力于为所有成员提供包容性的实验室经验。我们鼓励历史上代表性不足或被边缘化的本科生申请。职位：Andrew Lynn博士在NeuroDeveledompent Lab的注意力中的研究助理（RA）。RAS可以自愿，获得课程学分或参加联邦工作研究
增强持续关注
在关键事件中短期内综合复杂和丰富信息的能力从未如此重要。闭环控制和动机控制理论合成了，以提供开发原型框架以证明BCI在关键企业活动中的可行性和价值的基础。在这项试验研究中，通过使用生态有效的任务通过实验室实验对BCI进行了实施和评估。结果表明，技术伪像允许用户在执行任务时积极地调节持续的关注。在BCI辅助的条件下，持续注意水平被证明更高。 此外，这种增加的认知反应似乎与任务增加的行动增加和任务误差的降低有关。 该研究以讨论未来的研究方向及其在企业中的应用。持续注意水平被证明更高。此外，这种增加的认知反应似乎与任务增加的行动增加和任务误差的降低有关。该研究以讨论未来的研究方向及其在企业中的应用。
通过通道注意力和自我注意力实现基于脑电图的情绪识别
摘要 —基于脑电图 (EEG) 的情绪识别是脑机接口领域的重要任务。最近，许多基于深度学习的情绪识别方法被证明优于传统方法。然而，提取用于脑电图情绪识别的判别性特征仍然具有挑战性，大多数方法忽略了通道和时间上的有用信息。本文提出了一种基于注意机制的卷积循环神经网络 (ACRNN)，以从脑电信号中提取更多判别性特征并提高情绪识别的准确性。首先，所提出的 ACRNN 采用通道注意机制来自适应地分配不同通道的权重，并使用 CNN 提取编码脑电信号的空间信息。然后，为了探索脑电信号的时间信息，将扩展的自注意力集成到 RNN 中，以根据脑电信号的内在相似性重新编码重要性。我们在 DEAP 和 DREAMER 数据库上进行了广泛的实验。实验结果表明，所提出的 ACRNN 优于最先进的方法。
