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World File Search System任务需求
状态相关神经对 fMRI 连接估计的影响
功能性磁共振成像 (fMRI) 信号的时空结构为了解人类大脑功能和功能障碍的网络基础提供了宝贵的窗口。尽管一些跨区域时间相关性模式（功能连接 (FC)）在个体和物种之间表现出高度的稳定性，但人们越来越认识到 FC 的测量值可以在一系列时间尺度上表现出显着变化。此外，FC 可以与实验任务需求和与唤醒、意识和感知、认知和情感状态以及大脑与身体相互作用相关的持续神经过程共同变化。越来越多的人认识到这些相互关联的神经过程会调节 FC 测量，这为使用 FC 研究大脑功能带来了挑战和新机遇。在这里，我们回顾了影响 fMRI FC 的神经效应量化的最新进展，并讨论了这些发现在 fMRI 研究的设计和分析中的广泛影响。我们还讨论了如何更全面地了解影响 FC 测量的神经因素，以解决文献中明显的不一致之处，并从 fMRI 研究中得出更易于解释的结论。
整合脑电图和EMG以减少身体需求
摘要 - 我们提供了一个混合脑机界面（BMI），该界面（BMI）整合了基于视觉诱发电位（SSVEP）的脑电图和面部EMG，以改善多模式控制并减轻辅助应用中的疲劳。传统的BMI仅依赖于脑电图或EMG具有固有的局限性 - 基于EEG的控制需要持续的视觉焦点，导致认知疲劳，而基于EMG的控制会随着时间的流逝引起肌肉疲劳。我们的系统在脑电图和EMG输入之间动态交替，使用EEG检测9.75 Hz的SSVEP信号，以及从脸颊和颈部肌肉中检测到14.25 Hz和14.25 Hz和EMG，以根据任务需求优化控制。在虚拟乌龟导航任务中，混合系统达到了与仅EMG的方法相当的任务完成时间，而90％的用户报告说减少或相等的物理需求。这些发现表明，多模式BMI系统可以增强可用性，减少应变并改善辅助技术的长期依从性。索引术语 - 基于EEG的接口，EMG处理和应用，脑机界面
朝着实时识别大型大脑状态，以改善大脑状态依赖性刺激
在过去的几十年中，系统神经科学为人类认知和行为对神经元网络的形成的依赖提供了证据，这些神经元网络暂时将分布的大脑区域响应于外部刺激和 /或任务需求（Gonzalez-Castillo和Bandettini，2018年，2018年），同样相当相关的网络（在2011年），并在2011年的corbect和corbert and corbect and conters和其他工作。最近，已经提供了证据证明内部状态（即交付外部输入时的大脑的潜在特性或活动）的想法，影响了大脑如何处理任务（Bradley等，2022）。看来，响应和任务性能是持续的潜在大脑状态和刺激处理之间非线性相互作用的结果（Huang等，2017），在时间和空间中不同状态之间的浮雕决定了与行为相关的大脑可变响应（Zagha和McCormicmick，2014）。在此框架中的一个相关示例是（Taghia et al。，2018）的工作，在sec- ond/seaceend暂时尺度上使用功能性磁共振成像（fMRI），提出了一种计算方法，以识别大型潜在大脑状态，并提出deter-
在心理工作量研究中使用多属性任务电池：范围评论
摘要。多属性任务电池（MATB）是一种软件，可以说是在许多人体工程学/人为因素研究中使用的软件，包括在心理工作量的主题中。但是，尚未系统地跟踪该著名计划在各种研究中的使用。此外，可能会认为，迫切需要对MATB进行的重要评估，以便未来的研究人员和用户在计划使用MATB进行研究或实验时可以考虑几个关键因素。本文的目的是全面识别和审查在已发表的研究中使用MATB软件的使用。可以通过实现两个目标来实现此目标：（1）系统发现文献数据库中已发表的论文，以及（2）根据相关主题对研究进行分类。在本文中，仔细筛选其资格后，包括31篇文章进行分析。我们的范围评论发现，MATB是一个有益的程序，用于创建多任务环境，航空是使用最多的领域。该程序还广泛用于精神工作量的研究，尤其是通过产生各种刺激，最终导致任务需求或困难。此外，要成功使用MATB，研究人员必须意识到一些操作问题和批评。
神经人体工程学方法用于脑力负荷、参与度和人类表现
在安全关键行为的背景下，对认知表现的评估和预测是任何关注人类操作员的学科的关键问题。大多数研究都集中在心理工作量的测量上，但尽管对该主题进行了数十年的研究，但这一构想仍然难以实施。神经人体工程学的最新进展扩展了我们对不同操作领域的神经认知过程的理解。我们提供了一个框架来解开那些支撑任务需求、唤醒、心理工作量和人类表现之间关系的神经机制。这种方法主张针对那些在绩效效率降低之前的特定心理状态。在包含任务参与和唤醒的二维概念空间中，识别和映射了许多不良的神经认知状态（走神、努力放弃、坚持不懈、注意力不集中现象）。我们认为，监测前额叶皮层及其失活可以指示从正常操作状态到受损状态的一般转变，在这种情况下，绩效可能会下降。我们确定了专门解释这些状态的神经生理学、生理学和行为标记。然后，我们提出了一种神经适应性对策类型，以缓解这些不良心理状态。
非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放
GPT系列的成功证明，GPT可以从序列中提取一般信息，从而使所有下游任务受益。这促使我们使用预训练的模型来探索DNA序列中的隐藏信息。但是，DNA序列分析中的数据和任务需求是复杂性和多样性，因为DNA相关数据包括不同类型的信息，例如序列，表达水平等，而目前尚无专门为这些特征设计的模型。在此，我们提出了DNAGPT，这是一种从9种的超过100亿个碱基对进行预训练的广义基础模型，可以对任何DNA序列分析任务进行微调。我们的模型可以同时处理或输出DNA序列和数字。此外，我们独特的令牌设计使用户可以根据自己的任务要求设计提示，从而适用于任何类型的任务。我们已经评估了我们的分类，回归和生成任务的模型。我们证明了DNAGPT受益于预训练，因此可以为任何下游任务带来绩效提高。我们的模型不仅是基因组分析领域的新尝试，而且为在生物学中应用基础模型提供了新的方向。
NOAA 组学战略
'组学方法，从 DNA 测序到小分子分析，正被用于满足各种关键任务需求。'组学测量可以指示生态状态，监测可用于通过测量生物多样性、种群分布、食物网功能和生物丰度来告知和跟踪管理行动的有效性。诸如“环境 DNA”（eDNA）分析之类的创新技术可以使用单个海水或沉积物样本来表征从微生物到哺乳动物的生命形式，而无需使用缓慢的分类和计数方法。需要更详细生物信息的任务应用包括：维持渔业；发展水产养殖；对抗有害和入侵生物；改善海产品取证和可追溯性；发现药物和其他有益化合物；保护脆弱物种和栖息地，如珊瑚，它们为鱼类提供了重要的栖息地并促进了旅游经济。'组学方法与自主采样相结合，提供了一种应对船舶和劳动力成本上升的方法。对组学信息的需求推动了计算需求的增加，进一步激发了这里描述的机构重点。
对策中心（CCM）
2019 财年，该中心完成了 45 项测试与评估活动。其大部分测试与评估工作都集中在联合紧急作战需求声明 (JUONS) 上，以支持 ASE 活动。该中心主要参与 JUONS 测试，帮助满足了紧急任务需求，从而成功将关键设备部署到战区，并因此为“更致命的力量”做出了贡献。2019 财年，该中心参与了 DEW 测试与评估活动，派遣工程师和科学家协助项目办公室进行数据收集、减少和分析，并提供定制测试仪器和设备来收集数据。该中心还为服务机组人员部署前培训提供了逼真的便携式防空系统 (MANPADS)、便携式靶场威胁模拟器 (PRTS) 和高功率便携式靶场威胁模拟器 (HPRTS) 威胁环境。在这些活动过程中，该中心对 29 多个国防部系统或子系统进行了测试支持和分析，并报告了结果。该中心还为工作组、任务组和项目办公室提供了主题专家 (SME)。在开展测试活动的同时，该中心不断改进其 T&E 能力和测试方法。
建筑物的体现碳排放
许多研究检查了认知健康的老年人以及患有轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病（AD）的执行功能（EF）的能力。当前，没有用于测试特定EFS的标准接受协议；因此，研究人员使用了他们的首选工具，这导致了整个研究特定能力的下降评估的差异。因此，对于评估EF下降的最敏感测试，需要指导。对2000年至2022年之间发表的最新文献进行了评估评估健康健康的老年人和MCI和AD的个人的EF研究。重点放在EF的双重任务，抑制，转移或切换以及工作内存更新。审查了许多任务及其结果。特别重要的是，适用于同一参与者的任务的结果存在差异。这些各种EF评估工具表明，由于衰老过程和神经退行性条件（例如MCI和AD），有效地识别EF能力下降的差异。本综述在使用特定人群中的特定EF任务（包括任务需求和刺激因素）以及比较整个研究中的分支结果时都需要考虑各种因素。
传感器、电子设备和电子战
目标。为空中和海上平台开发和演示高度稳定的红外搜索和跟踪 (IRST) 传感器和信号处理技术。具体来说，该 DTO 将致力于开发下一代带有主动激光附件的 IRST 系统技术，该技术将吸收海军舰载 IRST、E2C 监视 IRST 和 BMDO/海军无人机助推阶段拦截 (UAV-BPI) 等先前开发中吸取的经验教训。大面积红外焦平面阵列 (IRFPA)（国防部电子计划）、多维信号处理（服务）、集成无源/有源光学孔径（海军）和机电稳定技术（服务/行业）的最新进展，再加上从先前工作中获得的技术基础，构成了系统构建块。正在进行的研究旨在开发高效的“即插即用”系统架构，以便以经济高效的方式将传感器特性扩展到平台和任务需求。例如，该系统的主动激光元件只能集成在宙斯盾和 E2C 等平台的系统中，这些平台需要精确跟踪远距离火控距离。这种架构的驱动因素是尽可能降低系统成本和复杂性，并减轻未来系统改进需要时集成新兴技术的高昂成本和风险。