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用于物体识别的中心空间关系
尽管有越来越多的证据表明，来自背侧视觉通路的输入对于腹侧通路中的物体 29 过程至关重要，但背侧皮质对这些 30 过程的具体功能贡献仍知之甚少。在这里，我们假设背侧皮质计算物体各部分之间的 31 空间关系（这是形成整体形状感知的关键过程）32，并将此信息传输到腹侧通路以支持物体分类。使用 fMRI 33 对人类参与者（女性和男性）进行研究，我们发现顶内沟 34 (IPS) 中的区域选择性地参与计算以物体为中心的部分关系。这些区域 35 表现出与腹侧皮质的任务依赖性功能和有效连接，36 与其他背部区域不同，例如代表异中心关系、3D 形状和 37 工具的区域。在随后的实验中，我们发现后 IPS 的多变量反应（根据部分关系定义）可用于解码与腹侧物体区域相当的物体类别。此外，中介和多变量有效连接分析进一步表明，IPS 可能解释了腹侧通路中部分关系的表征。总之，我们的结果突出了背侧视觉通路对物体识别的特定贡献。我们认为背侧皮层是腹侧通路的重要输入来源，可能支持根据整体形状对物体进行分类的能力。
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Urrutia 等人 2 的文章从品质因数 (FoM) 的角度分析了多种光纤传感结构的性能，品质因数是折射率灵敏度 (RI) 与谐振半峰全宽 (FWHm) 之比。在该工作分析的结构中，必须强调两个结合电磁谐振和光纤的例子。第一个是倾斜光纤布拉格光栅 (TFBG)，其中金属薄膜 3 的应用允许将这些结构的性能提升到 FoM 超过 1000。第二个是损耗模式谐振 (LMR)，它基于高折射率介电材料（通常是金属氧化物 4,5 ）的沉积。探索这种现象的最佳结构是 D 形光纤，其中可以使用保偏光纤 6 或在线偏振器和偏振控制器 7 来分离 TE 和 TM 分量。这种设置可以获得水中每 RI 单位数千 nm 的灵敏度，后一种情况下的 FoM 可达 2000 左右。
同一枚硬币的两面：以用户为中心的设计和电气化使 BCI 适应内部状态
摘要 理想的脑机接口 (BCI) 会根据用户的状态进行调整，以实现最佳的 BCI 性能。通常采用两种 BCI 调整方法：以用户为中心的设计 (UCD) 可满足个人用户的需求和要求。被动 BCI 可以通过在线分析电生理信号进行调整。尽管目标相似，但这些方法很少结合起来讨论。因此，我们为 2021 年第 8 届国际 BCI 会议组织了一个研讨会，讨论这两种方法的结合应用。在这里，我们通过更详细地讨论 UCD 对最终用户以及非最终用户的早期 BCI 开发的实用性来扩展研讨会。此外，我们探索了基于电生理学的在线用户状态适应，涉及意识和疼痛检测。将众多 BCI 用户状态适应方法集成到一个统一的过程中仍然具有挑战性。然而，进一步系统地积累有关评估和整合内部用户状态的具体知识对 BCI 优化具有巨大的潜力。
云中以人为中心范式的混合量子量子式有条件生成网络算法
摘要作为一个新兴领域，旨在弥合人类活动与计算系统之间的差距，以人为中心的计算（HCC），云，边缘，雾对人工智能算法产生了巨大影响。量子生成的对抗网络（QGAN）被认为是具有良好应用前景的量子机学习算法之一，也应改进这些算法以符合以人为中心的范式。QGAN的生成过程相对随机，生成的模型不符合以人为中心的概念，因此它不太适合实际情况。为了解决这些问题，提出了一种混合量子量子经典生成对抗网络（QCGAN）算法，这是一种知识驱动的人类计算机相互作用计算模式。通过在发生器和歧视器中输入条件信息来实现稳定生成过程以及人与计算过程之间的相互作用的目的。发电机使用全面连接的拓扑使用参数化的量子电路，从而有助于在训练过程中调整网络参数。歧视者使用经典的神经网络，该网络有效地避免了量子机学习的“输入瓶颈”。最后，选择了BAS训练集以在量子云计算平台上进行实验。结果表明，QCGAN算法可以在训练和执行以人为中心的分类生成任务后有效地收敛到NASH平衡点。
添加以人为中心的业务方法
C-Suite知道他们面对的是什么。十分之一的首席执行官说，他们的传统增长策略现在已经过时了。2行业中断正在上升，许多行业的许多公司都表现出财务业绩的下降。3 C-Suite还承认，当今的客户期望更多，近四分之三的领导者指出，转移客户需求的破坏性影响有所增加。4对于这些领导者来说，很难摆脱仅依赖数据或历史决策的过程的过程。更努力地放弃了一个神话，即过去发现了未来最好的预测指标。
迈向以人为本的人工智能成熟度模型
本文讨论了人工智能在工作场所的实施，同时提出了以人为本的人工智能成熟度模型，该模型详细阐述了现有的成熟度模型。该大纲涉及当前人工智能实施的典型用例，因此超出了工业领域。核心重点在于基于人工智能的功能，例如提高精度、支持质量控制或决策、保护安全等，这些功能对于某些行业的高科技环境中的各种工作设置都很重要。这种多样性用例还增加了人工智能实施过程中涉及的学科数量，并导致了对以人为本的确切含义和对工作设计的影响的不同且共存的解释。这就是为什么蓝图包括并结合了某些维度和标准，表明如何实现以人为本的人工智能，并探索了蓝图的扇形结构，以便在实施过程中设定与特定情境需求相关的焦点。
评估与大脑相关的以人为中心的因素...
非侵入性大脑 - 计算机界面（BCIS）通常使用电脑造影术（EEG）为单独使用个人的NEU Rodication Active访问增强和替代（AAC）通信设备提供手段，而无需进行身体互动（BCI-AAC；例如，J。S。S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S.，J。S。S. Brumberg等人，2018年）。通过脑电图的这种联系规定了个人拥有可靠的身体移动形式来访问交流的要求。目前，尚无临床路径方式（评估，选择，提供和保险资金）用于BCI-AAC设备的临床使用，尽管有些设备有些人开始逐渐获得COM（例如，Intendix Speller，G.TEC Medical Engineering），突显了涉及BCI-AAC涉及临床临床实践的需求。然而，尽管正在进行的研究重点是改善BCI-AAC对辅助技术设备的访问（例如，Gosmanova等人，2017年； Thompson等，2014； Zickler等，2011），BCI-AAC Paradigms仍然很大程度上利用了定制的软件和显示用于ET范围的靶向靶向神经系统识别。定制的BCI-AAC软件与现有的AAC设备和范例之间缺乏一致性可能会阻碍AAC干预在整个疾病过程中的联系，从而增加了Indi Vidual的情感斗争和学习需求，并要求通过学习多种形式的AAC（Blain-Moraes et al。 2006）。例如，随着运动障碍的进度，可能需要一个人在过渡到BCI-AAC之前使用眼睛凝视或开关访问在市售的AAC系统中进行束缚和导航（Pitt，Brumberg，Pitt等，2019）。
以人为本的教育人工智能
人工智能 (AI) 的兴起和发展并非偶然。人工智能对人类的影响越大，我们就越需要了解它。本文探讨了人工智能的使用研究，以评估新的设计方法和工具，这些方法和工具可用于推进人工智能研究、教育、政策和实践，以改善人类状况。人工智能有潜力教育、培训和提高人类的表现，使他们更好地完成任务和活动。人工智能的使用可以从许多方面增进人类福祉，例如通过提高食品、健康、水、教育和能源服务的生产力。然而，由于算法偏见和缺乏治理而导致的人工智能滥用可能会阻碍人权，并导致就业、性别和种族不平等。我们设想人工智能可以发展成为以人为本的人工智能 (HAI)，这指的是从人类的角度考虑人工智能，考虑人类的状况和背景。目前关于人工智能技术的大多数讨论都集中在人工智能如何提高人类的表现上。然而，我们探索人工智能也能抑制人类状况，并提倡技术与人文研究人员进行深入对话，以从各个角度提高对人类人工智能的理解。
以人为本的教育人工智能
人工智能 (AI) 的兴起和发展并非偶然。人工智能对人类的影响越大，我们就越需要了解它。本文探讨了人工智能的使用研究，以评估新的设计方法和工具，这些方法和工具可用于推进人工智能研究、教育、政策和实践，以改善人类状况。人工智能有潜力教育、培训和提高人类的表现，使他们更好地完成任务和活动。人工智能的使用可以从许多方面增进人类福祉，例如通过提高食品、健康、水、教育和能源服务的生产力。然而，由于算法偏见和缺乏治理而导致的人工智能滥用可能会阻碍人权，并导致就业、性别和种族不平等。我们设想人工智能可以发展成为以人为本的人工智能 (HAI)，这指的是从人类的角度考虑人工智能，考虑人类的状况和背景。目前关于人工智能技术的大多数讨论都集中在人工智能如何提高人类的表现上。然而，我们探索人工智能也能抑制人类状况，并提倡技术与人文研究人员进行深入对话，以从各个角度提高对人类人工智能的理解。
以人为本的人工智能治理结构
6. 领导层对安全的承诺 7. 以安全为导向的招聘和培训 8. 广泛报告故障和险情 9. 内部审查委员会对问题和未来计划的审查 10. 与行业标准实践保持一致 独立监督对行业的可信认证