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眼动追踪训练可改善患有注意力缺陷多动障碍的儿童的抑制控制
摘要：脱抑制是注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 儿童的常见症状。本研究考察了计算机化眼动追踪训练对改善 ADHD 儿童抑制控制的效果。研究对象为 32 名 ADHD 儿童（平均年龄 = 8.4 岁）。一半的参与者在两周内接受了 240 分钟的眼动追踪训练（即实验组），而另一半则未接受任何训练（即对照组）。训练后，实验组在神经心理学抑制测试中表现出显著改善，例如在 Flanker 测试的不一致条件下反应时间更快、类别流畅性和五点测试中设计更独特、儿童色彩追踪测试第 2 次追踪中完成时间更快。对照组在这些测试中均未表现出显著变化。我们的研究结果支持使用眼动追踪训练来改善 ADHD 儿童的抑制控制。
遗伝子组换え技术の最新动向2024年2月
植物澳大利亚遗传技术监管机构寻求对植物修饰的小麦和大麦的现场测试的意见。澳大利亚遗传技术监管机构（OGTR）正在寻求对遗传修改的小麦和大麦的现场测试的意见，该测试是由阿德莱大学提交的，目的是越来越多。现场测试将在2024年5月至2029年1月之间的一个地点进行，最高年度面积为2公顷。现场测试地点是南澳大利亚州轻型区域委员会。该田间测试中生长的转基因小麦和大麦不用于人类食物或牲畜饲料。监管机构已为本申请准备了风险评估和风险管理计划（RARMP），并欢迎在决定是否签发许可之前就与人类健康和环境安全有关的问题进行书面提交。提交DIR 201的截止日期为2024年3月12日。有关更多信息，请访问以下网站。 DIR 201的OGTR网站识别马铃薯根生长和耐旱的基因，良好的根系对于植物生长至关重要。在大米中，称为OSDRO1的基因控制根发育。云南农业大学的研究人员想找出称为STDRO2的类似基因在根系构建中是否起着相似的作用。这些发现发表在《园艺植物杂志》杂志上。通过编辑CRISPR-CAS9基因组，研究人员开发了在STDRO2基因中突变的土豆。这导致土豆植物长，植物高，植物高和沉重的块茎，尤其是在干旱条件下。这些变化与植物激素生长素有关。该突变改变了根中生长素的运输，从而改善了根部生长和抗旱性。结果表明，STDRO2是马铃薯根生长和耐旱性的关键基因，可以帮助开发新方法来改善马铃薯作物。有关此研究的更多信息，请访问以下网站：开发基于CRISPR的生物传感器的园艺植物杂志，用于转基因玉米
眼动追踪可以用来研究协调员的工作
在加拿大，结冰条件下，必须对地面上的飞机进行除冰。当机场具备合适的设施时，可同时为多架飞机除冰。交通和移动协调员必须管理除冰小组、飞行员和相关人员之间的合作活动。沟通失败是造成事故的首要原因。本文将展示眼动追踪对于研究飞机地面除冰活动期间通信故障的相关性。为此，进行了非详尽的文献综述，重点关注眼动追踪对于交通和运动协调员任务现场研究的实用性。它基于在科学数据库中进行的研究，目的是提取证明或不证明现场眼动追踪有用性的文章。事实证明，眼动追踪可以识别个人的观察反应，评估个人的注意力水平以及承受的心理负荷。所收集的数据可与补充问卷（如 NASA-TLX）结合起来，以评估对工作量的看法。眼动追踪最终可以确定交通和运动协调员与除冰人员之间沟通失败的原因。
用科学探索注意力缺陷多动障碍！
辛辛那提儿童医院医疗中心的研究人员希望向患有 ADHD 的青少年传授更安全的驾驶技能。他们测试了一项程序，该程序教导青少年司机限制长时间看路。这项名为“FOCALplus”的程序将基于计算机的培训与驾驶模拟器相结合。模拟器让他们可以在虚拟环境中练习所学知识。当他们将视线移开两秒或更长时间时，模拟器会发出警报，立即反馈他们的视线。
多电飞机作动系统架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
医学实践中的眼动追踪技术
眼睛跟踪技术已成为医学领域的宝贵工具，在各个学科中提供了广泛的应用。本观点文章旨在详细概述眼睛跟踪技术在医疗实践中的多种应用。总结了最新的研究发现，本文探讨了眼睛跟踪技术在提高诊断准确性，评估和改善医疗绩效以及改善康复结果方面的潜力。此外，它突出了眼睛跟踪在神经病学，心脏病学，病理学，手术以及康复中的作用，为各种医疗条件提供了客观措施。此外，本文讨论了自闭症谱系障碍，注意力/多动障碍（ADHD）（ADHD）和人类计算机在医疗模拟和培训中的相互作用的效用。最终，这篇观点文章强调了眼睛跟踪技术对医学实践的变革性影响，并向未来的发展方向提出了持续的发展和整合。
CGHS 黑洞模拟动镜及其... - DR-NTU
摘要：Callan–Giddings–Harvey–Strominger 黑洞的光谱和温度与平坦时空中的加速反射边界条件相对应。beta 系数与移动镜模型相同，其中加速度在实验室时间内呈指数增长。黑洞中心由完全反射的规律性条件建模，该条件使场模式发生红移，这是粒子产生的源头。除了计算能量通量外，我们还找到了与黑洞质量和引力模拟系统中的宇宙常数相关的相应移动镜参数。推广到任何镜像轨迹，我们推导出自力（洛伦兹-亚伯拉罕-狄拉克），一致地将其和拉莫尔功率与纠缠熵联系起来，从而引发了对信息流加速辐射的解释。将镜面自力和辐射功率施加到特定的CGHS黑洞模拟动镜上，揭示了渐近热平衡过程中视界信息的物理特性。
基于EEG的眼动运动使用大脑–
摘要：对眼动和视觉状态的歧视是研究的一流领域，迫切需要非手动的基于EEG的轮椅控制和导航系统。本文提出了一种新型系统，该系统利用脑部计算机界面（BCI）来捕获人类受试者的电子摄影（EEG）信号，而眼睛运动并随后通过应用随机森林（RF）分类算法将其分为六个类别。rf是一种合奏学习方法，它构建了一系列决策树，每棵树都会在其中进行类预测，而类别预测数量最多的类成为模型的预测。根据受试者眼睛的位置定义了拟议的随机森林脑 - 计算机界面（RF-BCI）的类别：开放，闭合，左，左，右，向上和向下定义。RF-BCI的目的应用作基于EEG的控制系统，用于驱动机电轮椅（康复设备）。已使用包含来自10名不同患者的219个记录的数据集对所提出的方法进行了测试。BCI实施了EPOC Flex头盖系统，其中包括32个盐毡传感器，用于捕获受试者的EEG信号。每个传感器每秒捕获了四个不同的脑波（Delta，Theta，Alpha和Beta）。然后，将这些信号分为4秒的窗户，每条记录512个样品，并为每个EEG节奏提取频带能量。实验结果表明，与获得6级分类的其他方法相比，RF算法的表现优于其他方法和高度准确性（85.39％）。将所提出的系统与幼稚的贝叶斯，贝叶斯网络，K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），支持向量机（SVM），J48-C4.5决策树和袋装分类算法进行了比较。此方法利用了从Epoc Epoc Flex可穿戴式录制设备中获得的高空间信息，并成功检查了该设备用于BCI轮椅技术的潜力。