XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分心
使用大脑连接性估计器改善基于EEG的驱动器分心分类
摘要：本文讨论了通过使用大脑连接估计器作为特征来讨论脑电图（脑电图）基于脑电图分散分类的新方法。有超过一年的驾驶经验和平均年龄为24.3的健康志愿者参加了具有两个条件的虚拟现实环境，简单的数学解决问题任务和一项骑行任务，以模仿分心的驾驶任务和一项非分布驾驶任务。独立的组件分析（ICA）是在与额叶，中央，顶，枕骨，左运动和右运动区域相关的六个选定组件的选定时期进行的。Granger – Geweke因果关系（GGC），定向转移函数（DTF），部分定向相干（PDC）和广义部分定向相干性（GPDC）大脑连接估计器用于计算连接性矩阵。这些连接矩阵被用作具有径向基函数（RBF）的支持向量机（SVM）的功能，并将分心和非分布驾驶任务分类。GGC，DTF，PDC和GPDC连接估计器的分类精度分别为82.27％，70.02％，86.19％和80.95％。进行了PDC连接估计器的进一步分析，以确定分散注意力和非分布驾驶任务之间的最佳窗口。这项研究表明，PDC连接性估计器可以为驾驶员分心提供更好的分类精度。
认知分心对脑电信号上肢运动解码的影响
摘要 目的：从脑电信号中解码手部运动对上肢障碍患者的康复和辅助至关重要。现有的从脑电信号中解码手部运动的研究很少考虑干扰因素。然而在实际生活中，患者在使用手部运动解码系统时可能会受到干扰。本文旨在研究认知干扰对运动解码性能的影响。方法：首先利用黎曼流形提取仿射不变特征和高斯朴素贝叶斯分类器（RM-GNBC），提出一种从脑电信号中对认知干扰进行手部运动方向鲁棒解码的方法。然后，利用无干扰和有干扰条件下的实验和模拟脑电数据，比较三种解码方法（包括所提出的方法、切向空间线性判别分析（TSLDA）和基线方法））的解码性能。结果：仿真和实验结果表明，基于黎曼流形的方法（即RM-GNBC和TSLDA）在无认知分心和有认知分心条件下的准确率均高于基线方法，且无认知分心和有认知分心条件下解码准确率的下降幅度小于基线方法。此外，RM-GNBC方法在无认知分心和有认知分心条件下的准确率分别比TSLDA方法高6%（配对t检验，p=0.026）和5%（配对t检验，p=0.137）。结论：结果表明，基于黎曼流形的方法对认知分心具有更高的鲁棒性。意义：本研究有助于开发脑机接口（BCI），以改善现实生活中手部残疾患者的康复和辅助，并为研究分心对其他BCI范式的影响开辟了道路。
在分心编码期间，年轻和老年人的alpha调制
通过α功率调节感觉神经元兴奋性。未能调节α功率并抑制分心信息的老年人在注意力和工作记忆任务中的报道。鉴于编码过程中的α功率可以预测随后的内存性能，因此异常振荡调制可能在与年龄相关的记忆缺陷中起作用。但是，在分散注意力时，在编码目标时，记忆性能或α调制是否存在与年龄相关的差异。在这里，我们表明，年龄较大的成年人和年轻人都能够编码与干扰因素配对的目标，并且在编码预测识别成功过程中的α功率调制水平。即使老年人表现出更高的分心迹象，但这并没有损害其目标信息的情节记忆。另外，我们证明，老年人仅通过增强目标处理和抑制分散处理过程而在高度分散注意力期间仅调节α功率。这些结果表明，年轻人和老年人都能够成功采用相同的抑制控制机制，但是当分散注意力最小的时候，老年人都无法呼吁这些机制。这项研究的发现使我们对整个生命周期编码的记忆的机制有了更多的了解。
2022 年虚拟现实分心治疗报告
对于许多儿童和青少年 (CYP) 来说，住院和接受治疗的经历可能会令人痛苦，有时甚至会成为创伤事件。一些住院的 CYP 会患有某些疾病，需要他们定期去医院，这可能会对他们的心理健康和幸福产生长期影响。Brown 和 Patte (2013) 等研究发现，游戏在医院环境中最重要的功能是它能够分散 CYP 的恐惧和焦虑。游戏对于 CYP 的社会化至关重要，使 CYP 能够一起玩耍，建立社会联系并提供社会支持。探索技术对游戏的价值的研究发现，它提供了提高 CYP 在医院的控制和联系水平的机会 (Tonkin & Etchells, 2014)，同时也是一种很好的分散注意力的方式。Tonkin 和 Etchells (2014) 发现新技术在为 CYP 在医院玩耍提供机会方面具有巨大潜力。
四月是分心驾驶意识月
如需技术支持或报告不安全或不健康情况，请联系 Fort Buchanan ISO，电话：(787) 600-4478，邮箱：usarmy.buchanan.imcom-atlantic.list.safety@mail.mil
分心会削弱食物奖励的目标导向神经反应
1 拉德堡德大学，唐德斯大脑、认知和行为研究所，邮政信箱 9101，奈梅亨，6500 HB，荷兰 2 瓦赫宁根大学及研究中心人类营养与健康部，邮政信箱 8129，瓦赫宁根，6700 EV，荷兰 3 乌得勒支大学图像科学研究所和乌得勒支大学医学中心脑中心，海德堡大道 100，3584 CX，乌得勒支，荷兰
认知分心与工作场所安全
我们都曾听过“注意力不集中”这句话。然而，尽管我们本意很好，但大多数人可能都经历过分心，导致错误或中断手头的任务。不同的力量不断争夺人们的注意力。试图集中注意力在一个甚至几个相关的信息流上可能很困难，并会导致错误。为了增加复杂性，基本的重复和单调也会导致注意力不集中，从而导致错误。因此，在许多工作场所，对抗分心和中断的潜在灾难性影响是一项挑战。这有什么危险？认知分心往往会降低生产力并增加工人犯的错误数量（Ratwani、Trafton 和 Myers，2006 年）。中断对安全尤其有害，因为它们会延长操作员的注意力。许多工作都可能受到影响，但有害影响最常发生在
评估汽车中的认知分心
是造成道路伤亡的重要原因。事实上，美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 估计，注意力不集中导致了警方报告的所有撞车事故的 25% (Ranney、Mazzae、Garrott 和 Goodman，2000 年；Wang、Knipling 和 Goodman，1996 年)。其他估计表明，注意力不集中是造成所有撞车事故的 35% 到 50% 的一个因素 (Sussman、Bishop、Madnick 和 Walker，1985 年)。最近，来自 100 辆车自然驾驶研究 (Dingus 等人，2006 年) 的数据显示，注意力不集中是造成所有撞车事故和险些撞车事故的 78% 的一个因素，使其成为分析中最大的撞车事故单一原因。然而，在每一项分析中，注意力不集中的分类都是一个包罗万象的类别，涵盖了各种现象，包括疲劳、驾驶相关的分心（比如在合并过程中看后视镜）、视线非特异性地偏离前方道路，以及由于车内次要活动而分心。