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基于机器学习的操作员分析瞳孔反应，以评估临床超声成像中的认知工作量
简介：瞳孔测量，眼瞳直径的测量，是一种公认的客观形态，与认知工作量相关。在本文中，我们分析了超声成像算子的瞳孔响应，以评估其认知工作量，并在进行常规的胎儿超声检查时被捕获。我们的实验和分析是在自然临床环境条件下使用远程眼球跟踪获得的现实世界数据集进行的。方法：我们的分析管道涉及仔细的时间序列（时间序列）提取，通过回顾性将瞳孔直径数据与在多模态数据采集设置中相应的超声扫描视频中捕获的任务匹配。接下来是学生直径预处理和PU胎儿反应序列的计算。对操作员瞳孔响应（胎儿心脏与胎儿大脑）与操作员专业知识（新资格的与经验丰富的操作员）之间分布的探索性统计分析进行了比较。机器学习将被探索以将时间序列自动分类为具有经典（浅层）模型的时间，频谱和时频特征，并将其经验分类为相应的超声处理任务和操作员体验，以及卷积神经网络作为深度学习模型。结果：提取的瞳孔响应的初步统计分析显示，不同的超声任务和操作员专业知识的显着差异，表明每种情况下的认知工作量不同，如通过划分测量。对于超声检查任务分类和操作员经验分类，曲线（AUC）值（AUC）值（AUC）值分别为0.98和0.80，在曲线（AUC）值（AUC）值下实现了接收器的操作。结论：我们得出结论，我们可以在超声操作员执行常规扫描时成功地评估瞳孔直径变化的认知工作量。机器学习允许使用瞳孔响应序列作为操作员的认知工作量的索引来歧视执行的超声检查任务和扫描专业知识。高认知工作量可以降低操作员的效率并限制其决策，因此，客观评估认知工作量的能力是迈出这些对运营商在生物医学应用（例如医学成像等生物医学应用中）产生影响的第一步。
使用fnirs
使用FNIRS测量值的基于内存的工作负载分类已被证明是现实的适应性BCI的理想方法，用于测量人类工作量水平。6在本文中，我们研究了与n个背任务不同条件相对应的FNIR的分类问题（即需要受试者连续记住最后的n∈F1; 2; 2; 3; 3; ：： g快速变化的字母或数字）。我们在前额叶皮层（PFC）上进行了FNIRS测量，已发现这是通过正电子发射断层扫描和功能磁共振成像的与记忆相关任务的相关区域。7，8文献中的大多数n返还分类研究基于对fnirs信号的监督方法，并基于主题内部（即，在单个主题的数据获取的一次试验中）。9 - 11虽然这些研究表现出令人鼓舞的结果，但对于可以适应具有广泛生理条件的不同用户的界面系统而言，受试者和会话依赖的系统是不现实的。为了在BCI中使用，必须基于经验会议（会话逐句对齐）和跨主题（主题对准）基于FNIRS数据的工作负载分类。存在一些挑战，可以使用FNIRS数据妨碍精确的工作负载分类。我们在下面概述了它们，并提出了减轻它们的方法。第一个挑战是本文的主要重点，是处理n-back任务分类的逐项和主题变化。这些问题与机器学习中所谓的域适应性有关。12 - 14更具体地说，来自不同会话或不同主题的数据称为属于不同域，并且跨不同域（数据属于的会话或主题）的数据分布的变化被视为域移动。15由于这种现象，我们从一个领域学到的知识不能直接应用于另一个领域。为了解决这个问题，最佳运输理论和方法的最新进展（OT）16和度量测量空间比对17 - 19可用于将数据与已知标记的n个返回条件从一个会话或一个主题到同一主题或其他主题中的另一个会话的未标记的数据与未标记的数据对齐。尽管已将OT应用于具有潜在性能的域适应性，但是20，21当不存在两个空间之间的有意义的距离概念时，但是两组用于对齐的数据不共享相同的度量空间时，它会受到一定的限制。例如，对于会话逐一比对，由于信噪比较差（SNR），从两个会话中删除了一些FNIRS通道的数据。这将导致两个会话的数据嵌入两个域中的不同维度。幼稚的解决方案是从另一个会话中删除相应的通道，以确保两个会话具有相同的维度。但是，这是导致信息丧失的缺点。第二个挑战是FNIRS信号中的运动伪像。fnirs中的运动伪影通常是由于实验过程中头皮中任何源或检测器的耦合变化。31在本文中，我们提出，使用Gromov - Wasserstein（G-W）18，22和Fused Gromov - Wasserstein（FG-W）Barycenter 23将减轻此问题，并为FNIRS n-BACK任务分类的范围跨域提供算法。这会导致突然增加或减少测得的光强度，并可能影响测得的FNIRS信号。从机器学习的角度来看，运动伪影检测和校正有助于消除主题行为（抽搐，头部移动等）的任何误导性相关性分类模型从FNIRS数据中学到了什么。例如，分类模型可以识别当受试者由于受试者的头部移动而在测量信号中检测到测量信号中的峰值时，将受试者按下按钮作为需求，而不是从脑信号中检测实际的血液动力学反应。已提出了许多方法，灵感来自统计信号处理方法，例如自适应过滤，独立组件分析（ICA）和时频分析，以删除或纠正FNIRS信号中的运动伪影。24 - 30这些技术中的大多数都取决于使用辅助参考信号（例如，加速度计等）或自相间通道，或需要对运动伪影特征和清洁的FNIRS信号的特征进行某些假设。在本文中，我们使用基于稀疏优化的现成方法来自动检测和去除尖峰和台阶异常，即瞬时伪影还原算法（TARA）。
使用英特尔® 人工智能分析工具包和第三代至强可扩展处理器加速深度学习工作负载
英特尔® TensorFlow 优化 与 Google 合作，TensorFlow 使用英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 的原语直接针对英特尔® 架构 (IA) 进行了优化。通过设置与 CPU 相关的配置 (--config=mkl) 编译的最新 TF 二进制版本已作为工具包的一部分包含在内。
Kubernetes 原生两级资源管理，适用于 AI 工作负载
• 优先级 • 服务类别 • 配额 • 任务、作业、用户、组织、服务……？ • 您在哪个级别排队、分配资源、抢占…… • 当 1000 个 POD 处于待处理状态时，您的调度程序会发生什么情况？
基于自导向学习的云资源管理工作负载预测模型
工作负载预测在智能资源扩展和负载平衡中起着至关重要的作用，可最大限度地提高云服务提供商的经济增长以及用户的体验质量 (QoE)。人们发现了多种方法来估计未来的工作负载，并且机器学习被广泛用于提高预测准确性。本文提出了一种自导向工作负载预测方法 (SDWF)，该方法通过计算最近预测中的偏差来捕捉预测误差趋势，并将其应用于提高进一步预测的准确性。该模型采用基于黑洞现象的改进启发式方法来训练神经元。通过六种不同的真实世界数据轨迹评估了所提出方法的有效性。将该模型的准确性与使用不同最先进方法（包括深度学习、差分进化和反向传播）的现有模型进行了比较。与现有方法相比，均方预测误差的最大相对减少量高达 99.99%。此外，还采用 Friedman 和 Wilcoxon 符号秩检验进行统计分析，以验证所提出的预测模型的有效性。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
工作顺利：在繁重工作期间保持心理健康的秘诀作者：Theresa Newlove 博士，R.Psych（心理健康中心主任）
工作顺利：在繁重工作期间保持心理健康的技巧作者：Theresa Newlove 博士，R.Psych（心理健康、安全和健康主任）随着 COVID-19 疫情的不断发展，PHSA 员工不得不适应不断变化的情况，并且在许多情况下要处理更重的工作量。以下是一些帮助在紧张工作期间管理压力、改善情绪和保持弹性的技巧：1. 短暂休息当事情变得过于紧张时，退一步思考。短暂的休息，例如喝茶、呼吸新鲜空气或只是将目光从电脑上移开几分钟，都可以让大脑得到必要的休息。短暂的休息也能缓解姿势压力。2. 使用正念技巧正念是一种经临床验证的工具，可减轻压力、保持弹性并减少反应性。它甚至可以加强我们大脑中的神经连接，从而促进自我意识和精神控制。观看这段两分钟的视频，了解 Vo 博士的 STOP 正念技巧，了解正念示例。阅读 PHSA 的正念资源。 3. 呼吸 深呼吸三次可以产生神奇的效果，让你头脑清醒。现在就试试吧！ 4. 优先考虑社交，尤其是通过视频进行虚拟社交 与同事或关心你的人进行社交互动，无论时间多么短暂，都是舒缓神经系统和缓解压力的有效方法。当我们与支持我们的人交往时，我们大脑中的神经元会产生镜像效应，帮助我们采取更平静的情绪。 保持身体距离的散步会议 对于不需要使用电脑的会议或会议部分，可以在户外散步时用手机进行会议对话。如果你和同事一起散步，一定要保持身体距离。 5. 保持活跃 身体活动可以对心理健康产生重大的积极影响，缓解压力，提高记忆力，帮助提高睡眠质量。查看 Curtis Health 在线健身
基于时间线分析的飞行员心理负荷预测
摘要 背景：飞机座舱是高度密集的人机交互系统，其设计直接影响飞行安全。目的：为优化复杂飞行任务中的显示界面设计，本研究旨在提出一种动态概念框架和时间线任务分析方法，用于量化心理负荷预测模型中心理负荷的动态时间效应和任务类型影响因素。方法：整合基于注意力资源配置的多因素心理负荷预测模型，建立心理负荷动态预测模型。通过记录嵌入式子任务执行数据、美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）主观评价和眼动追踪，开展人机工效学仿真实验。结果：结果表明，该预测模型在不同模拟界面和复杂任务下均具有良好的预测精度和有效性，实现了对飞行员心理负荷状态的实时监控。结论：综上所述，可以应用预测模型和实验方法，通过优化显示界面和调整飞行任务，避免飞行员在整个飞行阶段的超负荷。
使用...进行海军学员学院心理负荷分析
海军学院的学员为开展教育活动开展了丰富多彩的活动。这些活动特别容易受到身体和心理上的摩擦，尤其是在日常和培养活动中，这一阶段的活动被认为会导致学员承受过多的心理负担，这可能导致学员无法继续接受教育。因此，本研究将使用主观工作量评估技术 (SWAT) 方法确定海军学院被怀疑是造成问题的因素之一，即心理因素或心理工作量。之所以选择 SWAT 方法，是因为它更容易应用，并且在结果的有效性和准确性方面具有一些优势，因此机构期望的学员表现为：Tanggap、Tanggon 和 Trengginas。本研究的结果表明，在某种程度上，一些子活动的心理工作量很高。一级心理负荷最高为 69,0（RPS 活动），二级为 83,4（高级初级发展），三级为 77,6（高级初级发展）。此外，本研究还表明，一级、二级、三级和四级之间的心理负荷在学院开展每项活动时存在显著差异。关键词：主观工作负荷评估技术 (SWAT)、心理负荷、学员。1. 引言
通过深度学习框架中的转移动态自动编码器进行基于生理信号的心理工作负荷估计
通过神经生理信号评估人机系统中操作员的心理工作负荷 (MW) 对于防止操作员性能不可预测的下降至关重要。 然而，生理信号的特征与之前时间步骤的历史值相关，并且其统计特性因个体和心理任务类型而异。 在本研究中，我们提出了一种新的转移动态自动编码器 (TDAE) 来捕捉脑电图 (EEG) 特征的动态特性和个体差异。 TDAE 由三个连续连接的模块组成，称为特征过滤器、抽象过滤器和转移 MW 分类器。 特征和抽象过滤器引入动态深度网络，将相邻时间步骤的 EEG 特征抽象为显着的 MW 指标。 转移 MW 分类器利用在情绪刺激下记录的源域 EEG 数据库中的大量 EEG 数据来提高模型训练稳定性。 我们在两个目标 EEG 数据库上测试了我们的算法。分类性能表明 TDAE 明显优于现有的浅层和深层 MW 分类模型。我们还研究了如何选择 TDAE 超参数，并发现通过适当的过滤顺序可以实现其准确性优势。© 2019 Elsevier B.V. 保留所有权利。