XiaoMi-AI文件搜索系统
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利用脑电图、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷影响的多模态研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据，研究任务负荷对绩效的影响。还获得了对问卷的定期回复。目标是确定最能预测任务绩效的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码排序。必须将五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集了参与者的反应，包括 32 个脑电图 (EEG) 数据通道、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用了 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，大多数活动发生在额叶和顶叶区域。这些伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和精神负荷增加。根据单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作量水平具有最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（综合起来）。意义。在与任务相关的活动中，许多模态都会发挥作用。如果适当分组，其中许多模态可以提供有关任务绩效的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务绩效的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用 EEG、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。还会获得对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项模仿邮政编码分类的基于计算机的视觉搜索任务。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时伴有更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作量有关，而紧张成分则表明更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作量增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 提供了最多的
通过模态混合和深度监督进行脑部疾病诊断的多模态连接组的不完全学习
近年来，多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息，大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能，但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习，这浪费了大量的单模态数据。此外，大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中，我们提出了一种模态混合数据插补方法，通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外，为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声，我们引入了一个具有深度监督的双边网络，以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词：脑连接组，不完全学习，深度监督，脑功能障碍，缺失模态
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
治疗性超声增强免疫检查点抑制剂治疗
免疫检查点抑制剂（ICI）旨在通过中断抑制性信号通路并促进免疫介导的恶性细胞的消除来振兴抗肿瘤免疫反应。尽管ICI治疗改变了癌症治疗的景观，但只有一部分患者获得了完全反应。聚焦超声（FUS）是一种非侵入性的，非离子的，深层穿透性局灶性疗法，具有改善ICIS在实体瘤中的效率的巨大潜力。已经与ICIS合并了五种FUS模式，以探索其在临床前研究中的抗肿瘤作用，即高强度集中超声（HIFU）热消融，HIFU高温，HIFU机械消融，超声处理超声波化的微型破坏（UTMD）和SondrodyNamnamnalnamnalnamnalnannalnanS塞治疗（SD）。通过这些FUS模式增强抗肿瘤免疫反应，这表明了FUS作为改善ICI治疗的转化癌症治疗方式的巨大希望。在这里，本评论总结了FUS模式与ICIS结合的这些新兴应用。它讨论了每种FUS模态，每个组合策略的实验方案，诱导的免疫作用和治疗结果。
起草第一份几内亚 - 比索双年展透明度报告（BTR1）
AFOLU Agriculture, Forest and Other Land Uses AP Paris Agreement APs Protected Areas BM World Bank BTR Biennial Transparency Report BUR1 First Biennial Update Report CMGB Guinea-Bissau City Council ETF Enhanced Transparency Framework FIT Intertropical Front FREL Forest Emissions Reference Line GACMO Greenhouse Gas Reduction Cost Model GHG Greenhouse Gases GEF Global Environment Fund GTT Technical Working Group INA National Environmental Institute IPCC Intergovernmental Panel on Climate Studies IPPU Industrial Process and Product Use LULUCF Forest and Other Land Use MABAC Ministry of Environment, Biodiversity and Climate Action MPGs Modalities, Procedures and Guides MRV Monitoring, Reporting and Verification System NDC Nationally Determined Contribution SDGs Sustainable Development Goals OMVG Organisation for the Recovery of the River Gambia NEEAP National Energy Efficiency Action Plan NREAP National Renewable Energy行动计划PGRU-GB几内亚 - 比索城市废物管理计划GDP国内生产总值可持续能源投资计划SNE国家发展计划联合国联合国发展计划PNUE联合国环境计划RSU固体城市废物UNFCCC联合国气候变化框架
biol/psyc3322：大脑和行为-UT Arlington
办公时间：每个星期二上午9：30-10：30在ERB，434室。欢迎学生提出问题，并就课程学习的询问和问答互动。请注意：如果有人要求在“ Microsoft团队”或会议时间而不是办公时间举行虚拟会议，请预约。Course Information Section information: BIOL/PSYC3322-001 Time and Place of lectures and exams: 8:00-9:20 AM at the SEIR198 every Tue & Thu This is an on-campus (“face-to-face”) class (For a full definition of the course modalities, please go to www.uta.edu/academics/courses-and-schedules).所有讲座和考试均在SEIR198举行。注意：最终考试的日期和时间（考试3）是根据“ UTA最终考试时间表”安排的（https://www.uta.edu/administration/registration/registrar/calendar/calendars/final-考试）。课程内容的描述：本课程将对控制动物和人类行为的大脑机制的基础生理过程进行全面审查。主题将包括解剖结构，分子基础，感觉和运动系统，神经递质，激素，饥饿控制，口渴，温度，情绪障碍和精神分裂症等。学生学习成果：在课程结束时，学生的期望：1）描述大脑如何控制和调节人类的行为，以及2）了解相关的大脑机制。教科书和其他课程材料A.教科书：生物心理学，由James W. Kalat编辑，第14版（ISBN：
计算机研究 - NSF PAR
自主机器人车辆（即无人机）可能会对搜索和救援 (SAR) 产生变革性影响。本文致力于研究可穿戴界面，通过该界面，人类可以与多架无人机组队。我们引入虚拟无人机搜索游戏，作为创建混合现实模拟的第一步，供人类练习无人机组队和 SAR 技术。我们的目标是 (1) 评估无人机的输入模式，这些模式源于设计空间的迭代缩小，(2) 改进我们的混合现实系统，用于设计输入模式和培训操作员，以及 (3) 收集有关参与者如何社交体验他们使用的虚拟无人机的数据。在我们的研究中，17 名参与者以平衡的顺序使用两种输入模式（手势条件、点击条件）玩游戏。结果表明，参与者在手势条件下表现最佳。参与者发现多重控制具有挑战性，未来的研究可能会包括对设备和游戏的更多训练。参与者感觉自己与无人机组成了一个团队，并发现它们具有中等代理性。在我们未来的工作中，我们将把这个测试扩展到更外部有效的混合现实游戏。
跨模态引导辅助多模态学习与双重注意用于 MRI 脑肿瘤分级
摘要 — 脑肿瘤是全球最致命的癌症之一，在儿童和老年人中非常常见。早期准确识别肿瘤类型和等级对于选择精准治疗方案起着重要作用。不同序列的磁共振成像 (MRI) 协议为临床医生提供了识别肿瘤区域的重要矛盾信息。然而，由于数据量大且脑肿瘤类型多样，人工评估既耗时又容易出错。因此，MRI 自动脑肿瘤诊断的需求尚未得到满足。我们观察到单模态模型的预测能力有限，其性能在不同模态之间差异很大，而常用的模态融合方法会引入潜在的噪声，导致性能显着下降。为了克服这些挑战，我们提出了一种新的跨模态引导辅助多模态学习，并采用双重注意来解决 MRI 脑肿瘤分级任务。为了平衡模型效率和功效之间的权衡，我们使用 ResNet Mix Convolution 作为特征提取的主干网络。此外，还应用双重注意分别捕获空间和切片维度中的语义相互依赖性。为了促进模态之间的信息交互，我们设计了一个跨模态引导辅助模块，其中主要模态在训练过程中引导其他次要模态，这可以有效地利用不同 MRI 模态的互补信息，同时减轻可能的噪声的影响。在 BraTS2018 和 BraTS2019 数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性，其性能大大优于基于单模态的方法和几种最先进的多模态方法，在两个数据集上的 AUC 分别为 0.985 ± 0.019 和 0.966 ± 0.021。