研究发现,频繁使用 GPS 导航辅助会对空间学习产生负面影响。在提供此类服务中的寻路指示的同时有效显示地标可以促进空间学习,因为地标可作为认知锚点帮助导航者构建和学习环境。然而,简单地在移动地图上添加地标可能会消耗额外的认知资源,从而对移动地图用户在导航过程中的认知负荷产生不利影响。为了解决这个潜在问题,我们通过实验设置了本研究,以调查在逐向指示期间在交叉路口一次显示在移动地图上的地标数量(即 3 个、5 个和 7 个地标)如何影响虚拟城市环境中地图查阅期间的空间学习、认知负荷和视觉空间编码。使用地标识别测试、路线方向测试和相对方向判断 (JRD) 来测量环境的空间学习。通过分析不同频带的功率调制以及事件相关脑电位 (ERP) 的峰值幅度,使用脑电图 (EEG) 评估认知负荷和视觉空间编码。行为结果表明,当移动地图上显示的地标数量从 3 个增加到 5 个时,地标和路线学习会得到改善,但描绘 7 个地标时空间学习并没有进一步受益。EEG 分析表明,与 3 个和 5 个地标条件相比,7 个地标条件下额中央导联的相对 θ 功率和顶枕导联的 P3 幅度增加,这可能表明 7 个地标条件下的认知负荷增加。移动地图上地标数量越多,枕骨导联的 θ ERS 和 alpha ERD 越大,表明视觉空间编码越好。我们得出的结论是,在遵循路线时可视化的地标数量可以支持地图辅助导航过程中的空间学习,但存在潜在界限——只有当显示的可视化地标数量不超过用户的认知能力时,地图上的可视化地标才有利于用户的空间学习。这些结果进一步揭示了地图辅助导航空间学习过程中认知负荷和视觉空间编码背后的神经元相关性。我们的发现也有助于神经自适应地标可视化的设计
保持平衡是一项非常重要的技能,支持许多日常生活活动。认知运动干扰 (CMI) 双任务范式已经建立,用于识别复杂的自然运动任务(如跑步和骑自行车)的认知负荷。在这里,我们使用无线、智能手机记录的脑电图 (EEG) 和运动传感器,参与者要么站在坚实的地面上,要么站在走扁带上,要么执行听觉异常任务(双任务条件),要么同时不执行任何任务(单任务条件)。与站在地面上相比,我们预计复杂平衡的 P3 事件相关电位 (ERP) 成分对目标声音的幅度会降低,延迟会延长,与单任务平衡条件相比,双任务的幅度会进一步降低。此外,我们预计在执行并发听觉注意任务时,走扁带时的姿势会更大。二十名年轻、经验丰富的走扁带者执行了听觉异常任务,默数一系列经常出现的标准音调中出现的罕见目标音调。结果显示,在两种运动条件下,P3 拓扑和形态相似。与我们的预测相反,我们既没有观察到 P3 振幅显著降低,也没有观察到在走扁带期间延迟显著增加。出乎意料的是,我们发现与双任务相比,在没有额外任务的情况下,走扁带时的姿势摇摆更大。此外,我们发现参与者的技能水平与 P3 延迟之间存在显著相关性,但技能水平与 P3 振幅或姿势摇摆之间没有相关性。这种结果模式表明,对于技能较低的个体,干扰效应存在,而技能水平较高的个体可能表现出促进效应。我们的研究增加了一个不断发展的研究领域,表明在不受控制的日常生活情况下获得的 ERP 可以提供有意义的结果。我们认为,个人 CMI 对 P3 ERP 的影响反映了平衡任务对未经训练的个体的难度,这会利用原本可用于听觉注意力处理的有限资源。在未来的工作中,对同时记录的运动传感器信号的分析将有助于确定在自然、不受控制的环境中执行运动任务的认知需求。
图3。ERP分析及其结果的概述。 A. 在受试者S3中表现出由听觉刺激(红点)或按钮按(绿点)引起的诱发电势的位置。 B. 在听觉刺激(左)和位置A1和M1的纽扣刺激期间ECOG活动的时间课程及其跨审判平均值。 位置A1处的单次试验ECOG响应在刺激发作处进行相锁定,并表现出与跨审判平均值相同的N1,P1和P2分量。 相比之下,位置M1处的单次试验ECOG响应在运动开始时没有相锁,因此在所有试验中,平均没有诱发的电位。 相反,在所有试验中的平均水平造成了缓慢的皮质潜力。 C。位于A1-3和M1-2的平均AEP(左侧的红色痕迹)和MRP(右侧的绿色痕迹)及其在受试者S3中的平均值。 所有听觉位置均表现出清晰的N1,P1和P2组件,并且所有运动位置均具有突出的慢速皮质潜力。 D.来自受试者S3位置A1和M1的ERP的时间课程,在两个不同的频带(<3 Hz和3-40 Hz)中。 AEP的特征成分由3-40 Hz频段捕获。 相反,只有在<3 Hz频段中才能看到MRP中的缓慢负电位。 E.基线(-400至0 ms)和ERP(分别为0至400毫秒)周期(分别为顶部和底部)的<3 Hz和3–40 Hz频段(分别为top和底部)的3–40 Hz频段,在所有与任务相关的位置和所有受试者中都计算出来。 基线活性主要由3-40 Hz带功率组成(P <0.001,配对t检验)。ERP分析及其结果的概述。A.在受试者S3中表现出由听觉刺激(红点)或按钮按(绿点)引起的诱发电势的位置。B.在听觉刺激(左)和位置A1和M1的纽扣刺激期间ECOG活动的时间课程及其跨审判平均值。位置A1处的单次试验ECOG响应在刺激发作处进行相锁定,并表现出与跨审判平均值相同的N1,P1和P2分量。相比之下,位置M1处的单次试验ECOG响应在运动开始时没有相锁,因此在所有试验中,平均没有诱发的电位。相反,在所有试验中的平均水平造成了缓慢的皮质潜力。C。位于A1-3和M1-2的平均AEP(左侧的红色痕迹)和MRP(右侧的绿色痕迹)及其在受试者S3中的平均值。所有听觉位置均表现出清晰的N1,P1和P2组件,并且所有运动位置均具有突出的慢速皮质潜力。D.来自受试者S3位置A1和M1的ERP的时间课程,在两个不同的频带(<3 Hz和3-40 Hz)中。AEP的特征成分由3-40 Hz频段捕获。相反,只有在<3 Hz频段中才能看到MRP中的缓慢负电位。E.基线(-400至0 ms)和ERP(分别为0至400毫秒)周期(分别为顶部和底部)的<3 Hz和3–40 Hz频段(分别为top和底部)的3–40 Hz频段,在所有与任务相关的位置和所有受试者中都计算出来。基线活性主要由3-40 Hz带功率组成(P <0.001,配对t检验)。AEP的P1和N1组件由3-40 Hz带功率(P <0.001,配对t检验)组成,而MRP的主要由<3 Hz频带功率组成(P <0.001,配对t检验)。F.功率(顶部)和3-40 Hz频段中的AEP(底部)的形状,用于试验最高(实心)且最低(虚线)的第10个百分位数的固定力(计算每个任务相关位置,平均所有位置和受试者的平均)。较高的刺激性功率会导致AEP中较高的N1振幅(p <0.05,t检验,fdr校正了n = 22)。G.功率(顶部)和MRP的形状(底部)。前刺激功率不会显着影响MRP的形状(p <0.05,t检验,fdr校正了n = 15)。
鉴于任何组织中人类GIS/图像分析师数量有限,其时间和组织资源的使用很重要,尤其是考虑到大数据应用方案,当组织可能被大量地理空间数据淹没时。目前的手稿专门用于实验研究的描述,概述了人类计算机共生的概念,其中计算机执行任务(例如在大图像数据集上的分类),以及,依次进行分析,人类通过脑电脑接口(BCIS)进行分析,以对机器学习困难的这些图像进行分类。添加BCI分析是利用大脑更好地回答问题的能力:“该图像中的对象是要寻找的对象吗?”为了确定这种系统的可行性,对监督的多层卷积神经网络(CNN)进行了训练,以检测卫星图像数据中的“船”和“无船”之间的差异。然后将一个预测层添加到经过训练的模型中,以输出给定图像在这两个分类中的每个分类中的概率。如果概率在以0.5为中心的高斯分布的平均值的一个标准偏差之内,则将它们存储在单独的数据集中,以使用Psyhopy实施的快速串行视觉呈现(RSVP),使用低成本的情绪“ Insigh” EEG BCI BCI HEADSET对人类分析师实施。在RSVP阶段,可以顺序证明每分钟数百张图像。以这样的速度,人类分析师无法就每个图像中的内容做出任何有意识的决定。但是,耳机仍然可以检测到潜意识的“ aha-moment”。这些时刻的发现是通过事件相关电位(ERP)(特别是p300 ERP)的说明来解析的。如果生成了p300 ERP来检测船,则相关图像将移至其应有的指定数据集;否则,如果尚不清楚图像分类,则将其预留在另一次RSVP迭代中,其中每次都会增加分析师观察每个图像的时间。如果分类在大量的RSVP迭代后仍不确定,则所讨论的图像将位于其较大图像场景的网格矩阵中。然后将相邻的图像添加到网格上的图像中,然后将其添加到演示文稿中,以通过扩展的视野为分析师提供更多上下文信息。如果分类仍然不确定,则提供了视野的最终扩展。最后,如果以某种方式不确定图像的分类,则将图像存储在存档数据集中。
外骨骼和矫形器经常用于促进运动障碍患者的肢体运动,因为它们可以使用脑电图 (EEG) 信号整合镜像疗法等经典治疗方法(Kirchner 等人,2013 年;Kirchner 和 Bütefür,2022 年)。除了触发外骨骼辅助外,EEG 还可用于推断运动意图(Kirchner 和 Bütefür,2022 年),这已被证明对于成功的神经康复至关重要(Noda 等人,2012 年;Hortal 等人,2015 年)。此外,EEG 还可用于推断人类观察或与之交互的机器人行为的主观正确性,正如 Iturrate 等人(2015 年)和 Kim 等人(2017 年、2020 年)在多篇论文中所证明的那样。为了验证辅助设备的正确性,深入了解患者感受到的支持水平非常重要。具体而言,必须评估患者是否感觉到机器人辅助系统所犯的错误。对于某些辅助设备,支持可以通过视觉观察到,并且可以根据从 EEG 信号中检测到的 ErrP 验证和调整主观正确性(Batzianoulis 等人,2020 年)。但是,对于患者佩戴的机器人,例如主动外骨骼或主动矫形器(Kirchner 和 Bütefür,2022 年),患者可能看不到但能感觉到不正确的行为。因此,研究外骨骼或矫形器中不正确行为的触觉检测是否会引发与视觉观察到的行为类似的事件相关电位 (ERP) 是有意义的。这些信息可用于纠正患者感知到的不正确行为[有关此已发布数据集的初步结果以及关于利用不同模式传输错误信息的进一步讨论,请参阅 Kim 和 Kirchner (2023)]。在脑电图研究中,当观察到错误行为(Iturrate 等人,2010 年;Kim 和 Kirchner,2013 年)、收到指示错误事件的反馈(Holroyd 和 Coles,2002 年)或在交互过程中发生错误(Kim 等人,2017 年)时,就会引发所谓的错误相关电位 (ErrP)。Chavarriaga 等人 (2014 年) 对此进行了全面的综述。此外,通过检测 ErrP 从脑电图中推断错误具有挑战性,因为它需要对相关模式进行异步分类(Kim 等人,2023 年)。这种异步分类通常会导致大量假阳性,因为与系统的交互时间较长或任务执行时间延长(Omedes 等人,2015 年;Spler 和 Niethammer,2015 年;Lopes-Dias 等人,2021 年)。在大多数研究中,视觉刺激用于诱发错误相关电位 (ErrPs)(例如,van Schie 等人,2004 年)。虽然一些研究
产品供应路线AI是一个物流和供应链优化平台,旨在通过先进的人工智能和数据科学彻底改变供应链的效率。该平台专注于冷藏物流和食品供应链空间内的路线优化。通过使用AI驱动的解决方案,供应路线AI可帮助公司优化旅行推销员问题(TSP),车辆路由问题(VRP)和背包问题,包括所有运输方式,包括空中,公路,海上和铁路。平台为供应链,预测维护,需求预测,冷链监控和可持续性见解提供实时可见性。最初的重点将放在冷藏物流以及食品和农业供应链上。这是一个可腐烂的商品需要优化的路由和有效温度管理以减少浪费并确保及时交付的领域。业务模型供应路线AI将以软件即服务(SaaS)模型运行。根据公司供应链的规模和性质,该软件的定价将为分层。这些竞争对手包括传统的物流软件和较新的AI驱动平台。使用实时GIS数据和预测性见解的使用比大多数竞争对手提供了更深的知名度。市场分析供应路线AI的市场机会在于物流,供应链优化和基于AI的解决方案在冷链物流,食品和农业供应链领域中。-ai:到2030年,该地区预计将达到138亿美元,生长期为37.3%。Revenue will be generated through: -Subscription fees: Based on the number of vehicles, warehouses, and routes managed -Custom consulting services: For larger clients requiring tailored solutions, Supply Route AI will provide data science, optimization services, and AI models -API integration: Charging for real-time data integration with existing ERPs (Enterprise Resource Planning Systems), inventory management, and IoT (Internet of Things) sensors for temperature monitoring竞争供应路线AI将参与非常竞争的景观,它必须与其他公司区分开来。-SAP整合业务计划:供应链管理的传统但高度集成的解决方案(https://www.sap.com/products/scm/scm/scm/integrated-business-planning.html) - tive:竞争对手:冷链物流领域的竞争对手,为基于IOT的基于IoT的求解服务,以提供IOT的基于IOT的求解解决方案(httpps ementing netrovering forethering netterning forethering netroge foreftering netroge foreftering netroge forey.com a a a a a)。和卡车运输的供应链可见性(https://convoy.com/)-Project 44:一个带有高级可见性和运输跟踪解决方案的实时物流数据平台(https://www.project444.com/)供应路由AI通过整合多个优化问题(TSP,vrp,vrp,knapsact),与型号和食物群体和食物群体和餐厅和餐厅及其冷藏群通过整合了自身来区分本身。更多的公司将投资于自动化,预测分析和基于AI的决策。- 食品和农业供应链:食品物流市场预计目前将从2027年增长到1660亿美元增加到1600亿美元。将越来越关注减少食物浪费并采用基于AI的策略。- 冷存储物流市场:几年前,全球冷链市场的价值为2340亿美元,预计将以17.1%的复合年增长率增长,这是对易腐商品和临时敏感货物的需求驱动的。鉴于这些趋势,通过满足冷链物流部门的需求并利用AI进行路线优化和供应链的可见性来供应路线AI捕获市场份额。
脑电图 (EEG) 是对大脑中神经元放电产生的电活动的连续测量。这涉及在头皮的多个位置放置金属电极,以毫秒级的时间分辨率记录电压波动。然后可以处理这些记录以产生电活动的频谱分析或生成事件相关电位 (ERP),该电位表示对任务或刺激的平均反应。如今,EEG 因其非侵入性和易用性而成为学术界和医疗专业人士最流行的神经科学工具之一 [1]。最近,几家公司开发了消费级 EEG 设备。这些设备小巧、无线且设置精简,对新手研究人员或希望在传统实验室环境之外收集数据的人特别有吸引力 [2]。更重要的是,消费级设备比研究级设备便宜,为资金有限的人提供了一种经济实惠的神经生理数据收集方式。由于其可访问性,消费级 EEG 已在不同领域用于各种用途。软件工程师和计算机科学家使用消费级脑电图收集高分辨率时间序列数据。然后处理这些数据以创建或优化机器学习和信号处理算法[3-5]。反过来,这些算法可以与设备结合使用,开发脑机接口(BCI)系统。工程和机器人领域的专家可以训练机器实时响应神经数据中的模式[6]。同步后,人类用户可以配置BCI来控制多种电子设备,包括轮椅[7]、无人机[8]、智能家居[9-11]和网络浏览器[12]。临床医生报告称,他们使用该技术进行神经反馈疗法[13]、促进学习[14]、评估患者睡眠质量[15、16],并确定情感状态[17-20]。科学家越来越多地使用消费级设备来收集神经数据,以解决各种理论和实践研究问题 [2, 21, 22]。消费级 EEG 研究的激增启发了一些非系统性综述(见表 1)。例如,一些综述比较了单个消费级 EEG 设备与非 EEG 生物传感器在癫痫检测 [23]、BCI 系统 [24] 和压力识别 [25] 领域的性能。其他综述则在单个领域比较了多个消费级 EEG 设备 [2, 21, 26 – 28]。例如,Dadebayev 等人 [29] 的综述重点是情绪识别;Asl 等人 [30] 专注于困倦检测,Khurana 等人 [31] 专注于神经营销。其中最全面的评论之一考虑了大约 100 项“精心挑选”[22]的研究,这些研究使用了四种消费级设备——NeuroSky MindWave、Emotiv EPOC+、interaXon Muse、和 OpenBCI 神经耳机——在认知、BCI、教育研究和游戏开发领域。虽然这些非系统性评论提供了对某些 EEG 设备领域特定功能的见解,但目前关于这个主题的文献充其量是零散的。事实上,令人惊讶的是,到目前为止,还没有对目前可用和常用的消费级 EEG 设备的研究相关用途进行系统范围审查。因此,本文的目的是绘制大量使用消费级 EEG 来收集
全世界有超过 5500 万人患有阿尔茨海默病 (AD),这是最常见的神经退行性疾病,而根据世界卫生组织的数据,预计到 2050 年这一数字将达到 1.39 亿例 (S. Report, 2021)。然而,AD 的病因及其临床前阶段,如轻度认知障碍 (MCI) 和主观认知衰退 (SCD),仍不清楚,也没有提出有效的治疗方法 (Petersen 等人,2001;Albert 等人,2011;Stewart,2012;Bessi 等人,2018;Yue 等人,2021),尽管早期发现这些病症具有重要的科学意义。每年,10% 到 15% 的 MCI 患者会发展为 AD,预计超过一半的 MCI 患者会在 5 年内发展为 AD(Gauthier 等人,2006 年;Tarnanas 等人,2015 年)。然而,由于危险性和副作用较低,一些非药物方法也被提出。另一方面,尽快发现认知功能下降以阻止认知功能障碍和 AD 的进展仍然是科学的重中之重。因此,脑电图 (EEG) 因其在识别早期认知能力下降方面的优势而得到广泛研究,它似乎是这方面的一种潜在方法,因为它提供了一种非侵入性且简单的工具,可早期检测整个 AD 谱系中的大脑活动异常(Lazarou 等人,2019a、2020 年)。脑电图 (EEG) 已被用作诊断 AD 的工具,并且已采用多种技术来检测 AD 患者的脑电图异常。在这个方向上,考虑到先前的研究通过探索大脑频率、ERP 或基于图论的大脑连接组更高级指标(Lazarou et al. 2019b, 2020)阐明了 EEG 的临床重要性,这可以提高我们对认知能力下降早期阶段人类大脑复杂组织的理解。关于脑电波,EEG相关研究表明,与正常老年受试者相比,认知障碍者在静息态活动期间,delta和theta功率增加,而alpha和beta活动功率则降低(Aftanas和Golocheikine,2001;Lal和Craig,2002;Aftanas和Golocheikine,2003;Lutz等,2008;Foxe和Snyder,2011;Wells等,2013;Snyder等,2015;Tsoneva等,2015;Deolindo等,2020;Bentley等,2022;Lazarou等,2022)。最近的科学数据表明,特定的EEG标记物与转化预后相关。这些标记是增加的 theta/gamma 比率,alpha 频率的降低,这似乎与转化为 AD 有关。此外,在 MCI 和 AD 受试者中,静息状态下的后 delta 和 alpha EEG 节律似乎对 AD 神经退行性过程更为敏感(Osterrieth,1944 年)。Babiloni 等人在他们的工作中提出了以下假设:在 MCI 和 AD 患者中,由于整个疾病的皮质萎缩,脑电图节律存在异常。他们的研究结果表明
在线健康 84% 的公司已在使用 ERP:了解 3 条提示,了解如何安全轻松地进行过渡 远程医疗 实施带有人工智能的 ERP 来管理公司的 5 大竞争优势 它在你的手机上 智能工厂:将 ERP 迁移到云端是促进业务发展的关键 移动赌场 研究表明,疫情加速了巴西企业的数字化转型进程 数字骗局 Drex、开放式金融、人工智能:金融科技如何驾驭当前生态系统 巴西的 IT 使用情况 FGVcia 的研究显示,42% 的巴西公司使用云进行处理 数字设备 在美国,发展来自铁路;在巴西,数字化转型应通过技术和教育来实现 应用时代 巴西的 IT 使用:研究显示,巴西人均数字设备使用量超过两台 互联家庭 FGVcia 年度调查显示,巴西使用的数字设备数量达到 4.24 亿台 面向世界的窗口 巴西的数字化和数字化转型:推动增长和创新 数字时代的挑战 FGV 调查显示,巴西人均数字设备使用量超过 4.24 亿台 了解什么是 ERP FGV 调查显示,巴西人均数字设备使用量超过两台 EAESP VPN 已成为过去 混合工作模式:租用笔记本电脑或个人电脑是成功的关键 什么是数字信任 巴西加速数字化转型:FGVcia 2023 年调查的主要结果 什么是数字信任 Getulio Vargas 基金会的一项研究发现,巴西有 2.49 亿部手机 元宇宙和数字包容性 屏幕前的生活是现实,但孩子们在现实世界中需要关注 后数字时代的教育 使用手机可以提高新研究指出,记忆能力不会变差 在互联网上发展并出现 研究表明,巴西公司将其 2022 年收入的 9% 分配给技术 巴西的技术画像 改还是不改,这是一个问题:如何判断你的手机已经到了使用寿命的尽头 智能手机比人还多 查看对巴西教育产生影响的五大技术举措 ERP 市场中的公司 无线连接:了解 Wi-Fi 6 和对 Wi-Fi 7 的期望 有益于健康的技术 可持续发展专家 Luiz Xavier 解释三星巴西的 Re+ 计划 免费软件赢了又消失了 在过去 2 年里,小公司是迁移到云端最多的公司 2100 年的世界会是什么样子?数据科学的使用如何影响巴西金融市场 企业 IT 使用情况研究 研究表明,疫情加速了企业的数字化转型 新愿景中的数字化信心 巴西企业着眼于数字化,加大技术支出 移动保险:应用程序现已可用 电脑、笔记本电脑、平板电脑或智能手机:哪种设备功能最强大 云处理的潜力 大规模裁员并没有减少对技术专业人员的需求 技术如何改变日常生活?云数据保护革命:ZTNA 取代 VPN Excel:掌握该工具的 10 个技巧 FGV 表示,巴西公司将其 2022 年收入的 9% 分配给技术 坚持大师还是人工智能?研究表明,在巴西,每售出一台电视机,就会售出 3.3 部手机。巴西每个居民拥有两台数码设备。自第一部手机诞生 50 年以来:了解该设备迄今为止的演变过程。儿童和在线生活:极限在哪里? FGV 研究显示,巴西人均智能手机拥有量达 1.2 部 全国拥有 4.62 亿台数字设备 他们放弃了智能手机:如何过上不那么互联的生活 没有识字就没有完全的数字包容 后疫情时代,新技术和工作方式得到巩固 如何让 IT 运营变得智能化? FGV的梅里莱斯:谁先破译手机密码,谁就能赚大钱 2023年企业将如何使用AI?亚马逊的区块链:创造公共价值并促进可持续发展 数字时代的 5 大消费趋势 通过 BI 进行集成管理:支持所有运营领域的决策 企业如何利用分析智能 巴西在拉丁美洲的数据处理投资中处于领先地位 巴西的智能手机数量比人口还多 将 ERP 迁移到云端是促进业务发展的关键 5 个保护自己免受金融诈骗的提示 研究表明,巴西是世界上数字化程度最高的国家之一 数字安全:你需要知道的一切 巴西有超过 4.7 亿台活跃设备连接到互联网 企业最常使用哪种系统? FGV 的一项调查显示,巴西的智能手机数量比人口还多 银行业的技术趋势 生死攸关:为什么数字化转型对企业至关重要?技术改变了就业市场 到 2025 年,巴西一半的数据处理将在云端进行 如何利用技术推动业务增长 42% 的巴西公司使用云进行处理 银行必须在技术上投资 451 亿雷亚尔 公司正在克服集成技术系统的挑战 为什么系统集成很重要?研究表明,手机是巴西访问互联网的主要方式,什么是物联网以及它是如何工作的? IT 合作伙伴在数字化转型过程中的重要性 巴西公司面临的数字安全挑战 20 个销售数字产品和服务并赚钱的想法 巴西消费者更喜欢智能手机而不是个人电脑 21 世纪的工作:学会区分职业和个人生活 IT 投资至关重要且不能推迟 FGV 调查显示,巴西的智能手机数量已超过人口数量 技术革命改变了工作方式 FGV 调查:巴西人均数码设备数量超过 2 台 使用手机有助于学习还是阻碍学习? 2023 年已经发生的 10 大新兴技术趋势 网络安全:打击数字欺诈的途径 研究表明,软件即服务在巴西正在增长 2023 年的主要 IT 趋势是什么? 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许多研究探索了使用各种技术来分析和理解大脑活动的使用,尤其是与阿尔茨海默氏病等神经系统疾病有关。在2005年和2006年,研究人员使用近似熵(一种规律性的量度)分析了患有阿尔茨海默氏病的患者的脑电图(EEG)背景活动。他们发现这种方法可能有助于区分阿尔茨海默氏症患者和没有病情的患者。随后的研究基于这些发现,使用其他技术(例如自动互信息分析)来检查阿尔茨海默氏病患者的脑电图数据。这些研究强调了机器学习和其他计算方法的潜力,以提高诊断准确性并确定与此疾病相关的大脑活动模式。研究人员还使用功能性近红外光谱(FNIRS)来研究与平衡任务相关的大脑活动,并发现此方法可用于评估运动图像和平衡功能。此外,研究还探索了认知功能与其他医学状况(例如慢性阻塞性肺疾病(COPD))之间的关系。这些发现突出了评估这些疾病患者时考虑认知功能的重要性。上面提到的研究表明,使用各种技术分析脑活动并了解神经系统状况的潜力。**关于脑电图和神经科学的研究**研究人员近年来探索了脑电图(EEG)和神经科学的各个方面。研究研究了在过滤,理论不变性和实际应用下Granger因果关系的行为(Barnett等,2011)。其他人检查了感觉运动β振荡的作用(Barone等,2021),解释了脑电图α活性(Bazanova等,2014),并使用EEG研究认知发展(Bell等,2012)。此外,研究人员还从认知的角度讨论了在物理教育中的使用(Bernhard,2007年)。理论上,平均参考方法是为诱发的潜在研究(Bertrand et al。,1985)和脑电图作为研究脑功能的一种工具的理由(Bertrand et al。,1985)。其他研究的重点是使用Prep Pipeline(Bigdely-Shamlo等,2015)和功能性近红外光谱学(Brigadoi等,2014)中的大规模EEG数据(Bigdely-Shamlo等,2015)和运动校正技术。也已经研究了不同重新引用方法对EEG信号的影响(Choi等,2019)。此外,研究人员还探索了脑电图在神经科学中的应用,包括它在理解认知大脑电位中的使用(Blackwood等,1990),功能性近红外光谱在疼痛研究中(Caumo等,2022),以及缺乏癫痫发作对脑功能的影响(Buchheim等人(Buchheim等)。参考文献: * Barnett L,Seth AK(2011)Granger因果关系在过滤下的行为:理论不变性和实际应用。j Neurosci方法201(2):404–419。* Barone J,Rossiter HE(2021)了解感觉运动β振荡的作用。前系统神经科学15:51。* Bazanova OM,Vernon D(2014)解释EEG Alpha活动。Neurosci Biobehav Rev 44:94-110。* Bell MA,Cuevas K(2012)使用脑电图研究认知发展:问题和实践。J Cogn Dev 13(3):281–294。* Bernhard J(2007)人类,意图,经验和学习工具:从后认知理论到在物理教育中使用技术的一些贡献。AIP CONC PROC 951:45–48。 * Bertrand O,Perrin F,Pernier J(1985)地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。 脑电图临床神经生理学诱发电位62(6):462–464。 * Biasiucci A,Franceschiello B,Murray MM(2019)脑电图。 Curr Biol 29(3):R80 – R85。 * Bigdely-Shamlo N,Mullen T,Kothe C,Su KM,Robbins KA(2015)Prep Pipeline:用于大规模EEG分析的标准化预处理。 前神经内cri醇9:1-19。 * Blackwood DHR,Muir WJ(1990)认知脑电位及其应用。 BR J Psychiatry 157(S9):96–101。 * Brigadoi S,Ceccherini L,Cutini S,Scarpa F,Scatturin P,Selb J,Selb J,Gagnon L,Boas DA,Cooper RJ(2014)功能性近红外光谱中的运动文物:用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。 神经图85 pt 1(0 1):181–191。 * Buchheim K,Obrig H,Pannwitz WV,MüllerA,Heekeren H,Villringer A,Meierkord H(2004)成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。 Neurosci Lett 354(2):119–122。 Neurobiol Physiol Psychol疼痛:319–335。AIP CONC PROC 951:45–48。* Bertrand O,Perrin F,Pernier J(1985)地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。脑电图临床神经生理学诱发电位62(6):462–464。* Biasiucci A,Franceschiello B,Murray MM(2019)脑电图。Curr Biol 29(3):R80 – R85。* Bigdely-Shamlo N,Mullen T,Kothe C,Su KM,Robbins KA(2015)Prep Pipeline:用于大规模EEG分析的标准化预处理。前神经内cri醇9:1-19。* Blackwood DHR,Muir WJ(1990)认知脑电位及其应用。BR J Psychiatry 157(S9):96–101。* Brigadoi S,Ceccherini L,Cutini S,Scarpa F,Scatturin P,Selb J,Selb J,Gagnon L,Boas DA,Cooper RJ(2014)功能性近红外光谱中的运动文物:用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。神经图85 pt 1(0 1):181–191。* Buchheim K,Obrig H,Pannwitz WV,MüllerA,Heekeren H,Villringer A,Meierkord H(2004)成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。Neurosci Lett 354(2):119–122。Neurobiol Physiol Psychol疼痛:319–335。* Caumo W,Bandeira JS,Dussan-Sarria JA(2022)连接皮层,功能光谱和疼痛:功能和应用。这篇文章和研究论文的集合探讨了脑电图(EEG)的各个方面,一种非侵入性的脑成像技术。研究检查了脑电图在评估认知功能中的不同应用,特别是在阿尔茨海默氏症类型的轻度老年痴呆症患者中。文章涵盖了一系列主题,包括脑电图源分析,使用脑电图对认知进行建模以及使用神经认知措施来评估隐式学习。其他论文讨论了功能近红外光谱(FNIRS)的数据处理技术,该技术用于研究运动控制研究。此外,在脑电图分析,信号分析和测量以及电生理频率条比比率测量中,还有关于过滤方法的研究。一些文章还集中于特定的认知领域,例如基于计算机的任务期间的日常认知和工作记忆负载。其他论文研究了使用神经认知措施评估教育环境中隐性学习的潜在和挑战。总的来说,这些研究证明了脑电图在理解人脑功能和行为中的多功能性和应用,尤其是在阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的背景下。本文回顾了与阿尔茨海默氏病及其对大脑活动的影响有关的各种研究,尤其是与疾病严重程度有关的研究。列表还包括有关脑电图分析,分类和特征提取的研究。一项研究发现,与皮质下血管痴呆的人相比,患有阿尔茨海默氏病的个体在日常作用中表现出差异。另一项研究调查了不对称额叶活性在动机中的作用,这表明这种不对称性在方法和撤回行为中起着重要作用。此外,NASA开发的关于任务负荷指数(TLX)的研究发现,它可用于衡量认知工作量及其对大脑活动的影响。本文还讨论了功能性近红外光谱(FNIRS)在研究脑功能中的使用,尤其是与运动和姿势任务有关。此外,研究探索了健康和病理衰老中脑振荡,功能连通性和信号复杂性之间的关系。此外,研究还研究了基于脑电图的功能性脑连接性基于图理论的建模的应用,该建模可用于分析神经经济学。本文还涉及用于功能性脑成像及其潜在应用的近红外技术的开发。最后,提供了对脑电图测量的神经生理基础的综述,强调了了解该技术的基本机制以准确测量大脑活动的重要性。提供的清单包括各种研究和出版物,这些研究和出版物对我们对大脑功能,神经生理学和认知过程的理解做出了重大贡献。这些技术已用于研究诸如严重抑郁症,阿尔茨海默氏病和癫痫病等神经系统疾病。研究人员,例如江经,琼斯(Jones EG),坎德尔(Kandel ER)和卡里姆·H(Karim H),探索了大脑皮层中的神经递质等主题,睡眠阶段分类,工作记忆缺陷和基于皮质任务的最佳最佳滤波器选择。其他研究检查了功能近红外光谱(FNIRS)在体育活动(例如平衡等体育活动中)的使用。此外,Karnik S,Kessels RPC和Khan RA等研究人员还研究了脑电图数据的信号处理技术,包括去除系统活动和最佳滤波器选择。该列表还包括有关使用FNIRS的EEG复杂性,正常衰老和痴呆症的工作记忆下降以及基于神经反馈的干预措施的研究。这些发现有助于我们对神经过程,认知功能以及用于大脑功能评估的创新技术的发展。一些著名的研究人员,例如Klein F,Klonowski W和Kohl SH,已经发表了有关FNIRS信号处理的工作,EEG复杂性的熵测量以及基于神经反馈的干预措施。总的来说,提供的参考文献突出了通过使用EEG,FNIRS和NEUROFEFFACK等创新技术来深入了解大脑功能,认知过程和神经机制的持续努力。最近的研究采用了各种方法来分析脑信号,例如脑电图(EEG),功能性近红外光谱(FNIRS)和与事件相关电位(ERP)。研究人员还探索了使用机器学习算法从大脑信号中检测这些情况的使用。多元多尺度方法已应用于分析EEG信号中的复杂数据模式。研究表明,该方法可以有效地检测诸如严重抑郁症之类的疾病。此外,研究人员还使用了内核本特征滤清器 - 银行通用空间模式(K-EB-CSP)来对脑电图进行分类并预测神经系统条件。生物医学多处理器与无线通信系统的集成使高级监控系统用于床边使用。研究人员还采用了同时进行脑电图-FMRI来评估神经系统疾病患者的功能性脑活动。此外,研究还研究了神经血管耦合的病理生理学,这对于了解神经和血管信号如何相互作用至关重要。已将皮质和丘脑网络中的缓慢振荡作为一种机制,是一种基于各种神经系统条件的机制。总的来说,这些研究表明了多模式方法分析脑信号和了解神经系统疾病的重要性。注意:我从释义文本中删除了参考文献,作者和出版物详细信息,以使其更简洁。如果您需要有关任何研究或参考的特定信息,请告诉我!进行了以下文章和研究与大脑功能,神经回路和认知神经科学有关: *进行了有关功能性近红外光谱法(FNIRS)的研究,以研究轻度认知障碍患者的脑功能连通性。*进行了脑电图数据的快速傅立叶变换(FFT)的研究,以分析频谱。*另一项研究使用FNIRS检查了运动伪影对FNIRS信号的影响,并提出了基于小波变换和红外热力计视频跟踪的校正程序。*对脑电图(EEG)频谱图及其在重症监护中的应用以及脑电图谱图的介绍。*一篇评论文章讨论了认知神经科学的原理及其在临床环境中的应用,包括使用FNIRS进行认知研究。此外,各种研究都使用脑电图和FNIRS研究了大脑功能,包括: *关于脑电图信号的相互信息分析的研究发现,睡眠期间皮质相互依存的年龄相关变化。*一项验证研究检查了通过电话管理的认知评估电池的使用。这些研究和评论有助于我们对脑功能,神经回路和认知神经科学的理解,并强调了FNIRS和EEG在临床环境中的潜在应用。提供的参考文献讨论了神经科学的各个方面,包括大脑衰老,神经变性和脑电图(EEG)。提供的列表包括对与脑部计算机界面,神经科学和认知功能有关的各种学术文章的参考。研究利用不同的技术,例如脑电图(EEG),磁脑摄影(MEG),功能性近红外光谱(FNIRS)以及其他方法来研究大脑活动,连通性和认知过程。此过程确定了称为认知障碍的潜在问题。The articles cover topics such as: * Changes in spectral power in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment * Evolution of primate executive function and strategic decision-making * Clinical neurophysiology of aging brain and neurodegeneration * Filtering techniques for ERP time-courses * Deep learning-based EEG analysis for various applications * Event-related potentials (ERPs) and their role in neuroscience * Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for prolonged disorders of consciousness * Ictal fNIRS and electrocorticography study of supplementary motor area seizures * Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography (MEG) * Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging * Simultaneous acquisition of EEG and fNIRS during cognitive tasks for开放访问数据集 *脑震荡后的视觉运动技能恢复 *性别相关的差异 *在工作记忆任务绩效期间,中等睡眠丧失对神经生理学信号的影响 * EEG在测量认知储备中的作用这些参考在这些参考中的作用提供了对神经科学的各个方面的见解,包括大脑功能,Aging和NeuroDgeneration。研究人员探索了脑电图信号的各个方面,包括信号特征,独立组件分析和复杂性分析。他们还研究了振荡活性在脑电图/ERP分析中对象表示,相干性和相位差异中的作用。一些研究着重于特定应用,例如驾驶员嗜睡检测系统,轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。认知障碍在老年人中更为普遍,但不是衰老的自然部分。其他人调查了功能近红外光谱的使用来评估医疗模拟工具期间的认知变化,并确定使用静息状态脑电图的轻度认知障碍的个体。此外,该列表还包括对可穿戴的EEG-FNIRS技术,FNIRS的优化技术以及用于EEG信号获取的改进方法。文章还涵盖了概念谬论,以映射识别时间过程和混合生物收购硬件的优势。总体而言,研究旨在提高我们对脑功能,认知和神经系统疾病的理解,并开发用于诊断,治疗和康复的创新技术。一组研究人员在一次年度关于医学与生物学工程国际工程会议(EMBC)上介绍了他们的发现。研究探讨了功能性近红外光谱(FNIRS)和脑电图(EEG)的使用来分析脑活动。一项研究证明了使用一般线性模型如何提高单审分析和分类精度。另一项研究评估了人工神经网络(ANN)和Hjorth参数在区分心理任务方面的有效性。研究人员还介绍了有关脑电图源定位的研究,包括偶极子位置,方向和噪声对准确性的影响。此外,一项研究分析了阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍患者的脑电图复杂性。认知测试通过评估思维,学习,记忆,判断和语言等各个方面来评估大脑功能。其他研究集中在FNIRS应用上,例如评估神经变性生物标志物,以早日鉴定轻度认知障碍,并分析静息氧合水平和痴呆症与任务相关的变化。该会议还介绍了轻度认知障碍患者的工作记忆任务期间关于血液动力学分析的研究,以及用于早期诊断轻度认知障碍的功能连通性分析。存在不同的测试来检测这些问题,通常涉及简单的任务,例如回答问题或重复单词列表。各种医疗条件可能会导致它,其中一些可能是可以治疗的,例如尿路感染,抑郁症和药物副作用。然而,像阿尔茨海默氏病一样由痴呆症引起的认知障碍无法治愈并随着时间的流逝而恶化。虽然仅认知测试无法诊断出根本原因,但它可以揭示需要进一步研究的大脑功能的潜在问题。医疗保健提供者使用测试结果来确定患有认知障碍的患者的最佳行动方案。所使用的测试包括: - 蒙特利尔认知评估(MOCA) - 微型精神状态检查(MMSE) - 迷你cog-蒙特利尔认知评估(MOCA)测试这些评估通常用于筛查老年人的老年人对轻度认知障碍(MCI)(MCI),以记忆问题和日常活动困难的情况。MCI无法治愈,但随着时间的推移,其症状可能会改善或保持稳定。在进行认知测试之前,不需要特殊准备,并且该程序没有任何风险。认知障碍的迹象包括: - 忘记任命 - 经常丢失事物 - 难以回忆熟悉的单词 - 努力保持专注于对话 - 增加烦躁和焦虑小型精神状态考试(MMSE) - 简短的认知测试是小型认知状态考试(MMSE)是一项短暂的认知测试,是一个短的认知测试,需要大约10分钟才能完成10分钟。它评估了基本认知功能,包括日期识别,向后计数以及识别铅笔或手表等日常对象。Mini-COG测试甚至更快,持续了大约3分钟,涉及回忆三个单词的列表,并用特定的手绘制一个时钟。结果将提供一个分数,这可能表明正常或受损的大脑功能。尽管有正常的测试分数,但建议与您的提供商讨论替代测试。相反,如果测试结果显示出比正常的得分低,则可能表明认知障碍。在这种情况下,您的医疗保健提供者可能会将您转介给神经科医生进行进一步评估,并可能进行更广泛的神经心理学测试。这些详细的评估将评估解决问题的技能,决策能力和整体大脑功能。此外,可以命令其他测试排除导致认知能力下降的潜在条件。您的治疗计划将取决于您的病史,体格检查结果和认知测试结果。如果您被诊断出患有无法治愈的疾病,则通过药物和生活方式的改变来管理症状可以帮助随着时间的推移降低大脑功能的损失。