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通过视觉神经辅助方法评估动态环境中的注意力监控水平
目的：本研究旨在通过视觉神经辅助方法建立一个框架，用于测量实时动画环境中人类操作员的各种注意力水平。背景：随着自动化和远程操作趋势的不断增长，了解动态环境中的人机交互可极大地帮助提高性能、提高操作效率和安全性。方法：对 20 名参与者进行了两项独立的 1 小时实验，记录了眼动追踪指标和脑电图 (EEG) 的神经活动。实验要求参与者在一组实验中表现出注意力集中的行为，在另一组中表现出注意力不集中的行为。还提取了两个片段（“增加的航班数量”和“相对恒定的航班数量”），以研究参与者相对于飞机数量的视觉行为差异。结果：对于这两项实验研究，注意力行为研究中的受试者的注视次数、注视持续时间、发现的飞机数量和着陆注视的发生率更高，而注意力不集中行为研究中的受试者的零注视帧数更高。在涉及“增加飞行次数”的实验中，与两组中“恒定飞行次数”的实验相比，发现的飞机百分比更高。新建立了三个参数（发现的飞机数量、着陆注视点和零注视点帧数）。由于雷达监控是一种大脑参与活动，因此所有参与者都记录了积极的脑电图数据。还制定了一个新任务参与指数 (TEI) 来预测不同的注意力水平。结论：结果提供了一种精细的量化工具，用于区分实时动态环境中的专注和不专注监控行为，可应用于各个领域。建议：建立定量 TEI 后，为未来研究按区域、基于时间的注意力水平以及与视觉任务参与和管理以及确定要探索的专业水平相关的眼部特征研究铺平了道路。还可以使用提出的 TEI 方法研究与疲劳有关的因素。
自适应机器学习模型：动态环境中实时财务欺诈的概念
自适应机器学习模型正在彻底改变动态环境中的实时财务欺诈预防，从而提供无与伦比的准确性和对不断发展的欺诈模式的响应能力。金融机构面临越来越复杂的欺诈计划的不断威胁，这些计划随着时间的流逝而改变和变化。传统的静态模型通常在解决这些快速变化的威胁方面缺乏，因此需要采用自适应机器学习技术。自适应机学习模型旨在通过从新数据中学习并适应新兴欺诈模式来连续发展。这些模型采用了先进的算法，例如增强学习，在线学习和深度学习，以保持其在检测和预防欺诈方面的有效性。强化学习算法通过从其行动中收到反馈，不断改善其决策过程来优化检测策略。在线学习算法随着新事务数据的可用而逐渐更新模型，以确保模型保持最新和响应速度。自适应机器学习模型的关键优势之一是他们实时处理大量数据的能力。通过利用神经网络和集合学习等技术，这些模型可以分析复杂的数据集，识别微妙的异常并以高精度检测欺诈活动。实时数据处理功能可以立即检测和对可疑交易的响应，从而大大降低了财务损失的风险。自适应模型还结合了异常检测技术，以识别与正常交易行为的偏差。通过不断从最新数据中学习，这些模型可以识别以前看不见的欺诈模式，从而为新颖威胁提供了强有力的防御。此外，可解释的AI（XAI）技术的集成确保了这些模型的决策过程是透明且可解释的，从而促进了信任并遵守监管要求。实施预防实时欺诈的自适应机器学习模型涉及解决诸如数据质量，计算效率和模型解释性之类的挑战。金融机构必须确保获得高质量数据并投资于强大的计算基础架构以支持实时处理。此外，采用可解释的AI技术增强了模型透明度和调节依从性。总而言之，自适应机器学习模型为预防实时财务欺诈提供了动态有效的解决方案。通过不断学习并适应新数据，这些模型为不断发展的欺诈计划提供了弹性的防御，从而增强了财务交易的安全性和完整性。这种适应性方法不仅减轻了财务风险，而且可以增强金融系统的整体可信赖性。
文章：在模拟动态环境中探索自适应人机协作选项的架构框架
摘要：随着系统预期运行环境的日益复杂，自适应人机协作 (HMT) 已成为一个关键的研究领域。虽然心理学和培训文献对人类团队进行了广泛的研究，人工智能研究界也对代理团队进行了研究，但对 HMT 的研究投入相对较新，并受到多项技术进步的推动，例如电生理传感器、认知建模、机器学习和自适应/可适应人机系统。本文提出了一个架构框架，用于研究各种模拟操作环境中的 HMT 选项，包括应对系统故障和外部干扰。本文特别讨论了新技术为机器带来的新角色，并提供了有关自适应人机协作的关键见解。着陆飞机周边安全被用作自适应网络-物理-人系统 (CPHS) 的一个说明性示例。此示例用于说明如何使用 HMT 框架来识别此场景中涉及的不同人机角色。该框架独立于各个领域，可应用于国防和民用自适应 HMT。本文最后提出了推进 HMT 最新技术的建议。
区块链技术对于动态环境中的供应链弹性至关重要吗？供应链整合的作用
这项研究旨在通过经验研究区块链技术（BCT）采用对供应链弹性（SCR）的影响，并具有供应链整合（SCI）（SCI）的中介作用以及环境动态（ED）作为调节器的关键效应。基于印度汽车行业运营的公司收集的数据，使用Smartpls软件使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）测试了拟议的模型。经验结果显示BCT对SCI的积极作用，这反过来影响SCR。重要的是，SCI充当BCT-SCR关系中的一个完整介体，而ED主持了，即，当ED高时，BCT对SCR的影响很强。本研究为在供应链环境中运行BCT的基础提供了基础。它也通过研究SCI如何介导BCT对SCR的影响来有助于SCR研究。此外，本研究发现ED对BCT和SCI之间关系的调节作用。这些结果为汽车制造商提供了有关增强SCR并确保安全供应链操作的方式的见解。
文章 用于探索模拟动态环境中自适应人机协作选项的架构框架
摘要：随着系统预期运行环境的日益复杂，自适应人机协作 (HMT) 已成为研究的关键领域。虽然人类团队在心理学和培训文献中得到了广泛的研究，并且代理团队在人工智能研究界也得到了研究，但对 HMT 研究的投入相对较新，并受到多项技术进步的推动，例如电生理传感器、认知建模、机器学习和自适应/可适应人机系统。本文提出了一个架构框架，用于研究各种模拟操作环境中的 HMT 选项，包括应对系统故障和外部中断。本文特别讨论了新技术使机器的新角色和新颖角色，并提供了有关自适应人机团队的关键见解。着陆飞机周边安全被用作自适应网络物理人系统 (CPHS) 的说明性示例。此示例用于说明如何使用 HMT 框架识别此场景中涉及的不同人类和机器角色。该框架与领域无关，可应用于国防和民用自适应 HMT。本文最后提出了推进 HMT 最新技术的建议。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
根和根际性状，以增强动态环境中的水和养分吸收效率当前的神经药物
摘要：本评论讨论了基因饮食对神经退行性疾病的影响和机制，基于可用的证据。生酮饮食是指高脂，中蛋白和低碳水化合物饮食，导致代谢转向酮症。这篇综述系统地总结了支持这种有效的神经性疾病治疗方法的科学文献，包括对线粒体功能的影响，氧化应激，神经蛋白凋亡，神经炎症，神经炎症和微生物群 - gut-gut-gut-brain-brain轴心。它还强调了生酮饮食对治疗阿尔茨海默氏病，帕金森氏病和运动神经元病的影响的临床证据。最后，它讨论了生酮的常见不良反应。尽管生酮饮食在治疗神经退行性疾病中的完整机制尚待阐明，但其临床疗效吸引了许多新的关注者。酮基因饮食是辅助治疗的良好候选者，但其特定的适用性取决于疾病的类型和程度。
COBL扩散：使用控制屏障和Lyapunov功能在动态环境中基于扩散的条件机器人计划
抽象 - 装备自主机器人，能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是，在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作，以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划，本文提出了Cobl-Diffusion，这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器，用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程，迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性：合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明，COBL扩散会产生平滑的轨迹，使机器人能够到达目标位置，同时保持低碰撞速率，并具有动态障碍。
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
动态大满贯的持续学习观点
摘要。同时进行定位和映射（SLAM）与神经代表性的同时定位和映射（由于表现力的能力和持续学习的创新范式）受到了广泛的关注。但是，在动态环境中部署这种系统尚未得到充分研究。即使对于常规算法，这种挑战也是棘手的，因为涉及的不同观点的观察涉及涉及的几何和光度一致性，而一致性为关节优化相机姿势和地图参数奠定了基础。在本文中，我们最好利用持续学习的特征，并为动态环境提出一个新颖的SLAM框架。虽然过去的努力避免通过利用体验重播策略来避免灾难性遗忘，但我们将忘记视为理想的特征。通过自适应控制重播的缓冲区，可以通过遗忘来缓解移动物体引起的歧义。我们通过引入不断学习的分类器以进行动态观察识别来限制动态对象的重播。神经图和分类器的迭代优化显着改善了在动态环境下的稳健性。对挑战数据集进行的实验验证了提出的框架的有效性。