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咬合大小的视频，重点教育
心力衰竭专家面临最新的挑战，并为患者提供最佳的循证护理。忙碌的从业者越来越多地利用在线资源进行自我指导的学习。融合了多媒体和其他技术，心脏病允许学习者专注于特定主题，从而使教育更容易适应繁忙的时间表。
观点：人工智能视频分析增强临床评估：概述
观察是临床医学实践的基本组成部分。对神经科医生来说，观察运动尤为重要。帕金森病、多发性硬化症、中风、癫痫等疾病会以独特的方式影响人的运动。在某些情况下，患者声音的变化也包括在内——声音的变化是由言语运动的变化引起的。临床医生对特征性异常的检测及其严重程度的判断在诊断和预后评估或治疗反应中都起着核心作用。然而，这种做法依赖于有限的经验丰富的专家资源。此外，这些专家受到人类视觉判断的限制，无法可靠或准确地检测和测量运动中的细微变化 (Williams 等人，2023 年)。
使用游戏视频的重复演示的互联网游戏障碍游戏玩家的渴望测量：静止状态脑电图研究
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
用于学习的生成式人工智能：探究合成学习视频的潜力
摘要。生成人工智能 (AI) 的最新进展引起了全世界的关注。Dalle-2 和 ChatGPT 等工具表明，以前被认为超出 AI 能力范围的任务现在可以通过各种新方式增强创意媒体的生产力，包括通过生成合成视频。本研究论文探讨了使用 AI 生成的合成视频为在线教育环境创建可行教育内容的实用性。迄今为止，研究 AI 生成的合成媒体在现实世界中的教育价值的研究有限。为了解决这一差距，我们研究了在在线学习平台中使用 AI 生成的合成视频对学习者的内容获取和学习体验的影响。我们采用了混合方法，将成人学习者 (n = 83) 随机分配到两个微学习条件之一，收集学习前和学习后的评估，并调查参与者的学习体验。控制条件包括传统制作的讲师视频，而实验条件包括具有逼真的 AI 生成角色的合成视频。结果表明，两种条件下的学习者从学习前到学习后都表现出显着的进步 (p < .001)，两种条件之间的收益没有显着差异 (p = .80)。此外，学习者对传统视频和合成视频的看法没有差异。这些研究结果表明，AI 生成的合成学习视频有可能成为在线教育环境中通过传统方法制作的视频的可行替代品，使高质量的教育内容在全球范围内更容易获得。
Molly Butler / Media Matters TikTok 的算法正在放大 COVID-19 和疫苗错误信息 18 个视频被推送到我们的“为你推荐”页面，获得了超过 57
虽然其中一些视频传播了新的错误信息，但旧阴谋论的循环利用是我们账户中收到的视频的一致主题。例如，关于联邦紧急事务管理局 (FEMA) 建造集中营的恐吓性叙事已经流传了十多年，它们被改编为新冠疫情时代的内容，并在 TikTok 上大行其道。标签“femacamps”的观看次数为 750 万次，我们反复看到 TikTok 视频，声称联邦紧急事务管理局 8 月 11 日的紧急广播测试将激活接种疫苗者的“终止开关”（观看次数为 42,000 次），联邦紧急事务管理局的营地将用于实施戒严令（观看次数为 95,000 次），联邦紧急事务管理局将建立一个“未接种疫苗者的拘留营”（观看次数为 290 万次）。这些可预见但毫无根据的叙事可能会导致人们对一个旨在在危机时期提供帮助的机构产生恐慌、恐惧和不信任，而 TikTok 显然没有采取任何行动来遏制它们。
神经科学与企业社会责任：使用脑电图评估与环境问题相关的品牌视频的有效性
摘要：大多数评估品牌 CSR 活动有效性的研究都集中在通过自我报告问卷收集数据的基础上得出结论。虽然这些研究为评估 CSR 沟通方法的有效性提供了见解，分析了所传达的信息、使用的沟通渠道以及信息接收者的显性大脑反应，但它们缺乏完全概括传达环境信息的问题的能力，因为它们没有考虑接收者的隐性大脑反应。因此，本研究旨在通过基于神经科学的评估，从接收者的隐性自我的角度研究与环境问题相关的 CSR 视频通信的有效性。为了检查隐性大脑感知，使用了脑电图 (EEG)，并通过三个被确定为对人类行为影响最大的指标来分析收集的数据。这三个指标是情绪价、大脑参与度和认知负荷。这项研究针对希腊塞萨洛尼基的千禧一代进行，记录了他们对七个品牌商业视频的隐性大脑反应。这七个视频是针对环境问题的 CSR 活动的一部分。同时，收集了参与者的自我报告结果，以比较显性和隐性大脑反应。这项研究的主要发现之一是，显性和隐性大脑反应不同，以至于未来必须考虑 CSR 视频通信的大脑友好性，以确保成功。研究结果为未来有效的 CSR 通信的创建过程、概念化、设计和内容提供了见解，涉及环境问题。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
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利用共享神经模式解码自然视频的动态情感反应
本研究探索了使用短暂情感事件（观看情感图片）中的共享神经模式来解码自然体验（观看电影预告片）中的扩展动态情感序列的可行性。28 名参与者观看了国际情感图片系统 (IAPS) 中的图片，并在单独的环节中观看了各种电影预告片。我们首先通过 GLM 分析定位双侧枕叶皮层 (LOC) 对情感图片类别有反应的体素，然后根据他们在观看电影预告片时的反应对 LOC 体素进行受试者间超对齐。超对齐后，我们在情感图片上训练受试者间机器学习分类器，并使用这些分类器解码样本外参与者在图片观看和电影预告片观看期间的情感状态。在参与者中，神经分类器识别图片的效价和唤醒类别，并跟踪观看视频期间自我报告的效价和唤醒。总体而言，神经分类器生成效价和唤醒时间序列，跟踪从单独样本获得的电影预告片的动态评级。我们的发现进一步支持了使用预先训练的神经表征来解码自然体验期间的动态情感反应的可能性。