XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System唤醒
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
使用深度学习算法
经常出现的皮质唤醒与睡眠呼吸呼吸的人的心血管功能障碍有关。心率变异性（HRV）的变化可以代表与自主神经系统功能障碍相关的病理状况。先前的研究表明，由于皮质唤醒引起的心脏活性变化。然而，很少有研究检查了种族多样化的人群中皮质唤醒和HRV之间的瞬时关联。在这项研究中，我们在动脉粥样硬化数据集的多种族研究中包括了1,069个受试者来自无人看管的多聚会学的全夜心电图信号。采用了一种自动的深度学习工具来注释ECG信号的唤醒事件。通过时间分析对每个唤醒事件的病因（例如，呼吸道或自发）进行了分类。时间结构域HRV和平均心率是根据每个唤醒事件的25 s期间的前，内部和后段和后部段计算的。我们观察到，在唤醒片段的唤醒弹药过程中，心率和HRV升高，这与唤醒病因有关。此外，HRV对皮质唤醒发生的反应因性别和唤醒发生的睡眠阶段而有所不同。女性唤醒引起的更强烈的HRV变异可能会导致唤醒负担与长期死亡率之间的潜在较强的关联。由唤醒引起的REM中过度的突然交感神经升高可能会提供有关睡眠与猝死之间关联的见解。
风力涡轮机的旋转方向是否会影响稳定的大气边界层中的唤醒？
摘要。稳定的地层大气边界层通常以旋转的风向为特征，其中风向随着北半球的身高而顺时针旋转。风涡轮激素通过从圆形形状延伸到椭球。我们通过大型模拟研究了这种拉伸和涡轮旋转方向之间的关系。顺时针旋转，逆时针旋转和非旋转执行器圆盘涡轮机嵌入前体模拟的风场中，没有风向，并且在北半球ekman螺旋中，导致六个组合旋转旋转和风流风条件。唤醒强度，延伸，宽度和偏转取决于Ekman螺旋的子午成分与执行器盘的旋转方向的相互作用，而如果不存在veer，则圆盘旋转的方向仅略微修改唤醒。由于超级碟片旋转的效果，跨度的放大或弱化/重新转换和垂直风组件导致差异。它们也存在于唤醒的流风数和总湍流强度中。在逆时针旋转的执行器盘的情况下，跨度和垂直风组件直接在转子后面增加，从而在整个唤醒中沿相同的旋转方向产生相同的旋转方向，而其强度则下降。可以通过与兰金涡流的流向流动的简单线性叠加来解释负责此差异的物理机制。但是，在顺时针旋转执行器盘的情况下，与流动相比，近唤醒的跨度和垂直风组件被削弱甚至精通。与遥远的尾流相比，这种弱化/回归导致流动旋转强度的下风增加，甚至在近尾流中的不同旋转方向上增加了强度。
生理唤醒和类似睡眠的慢波的药理操作调节持续关注
图1：电子散射时的光子发射途径：（A-B）au/siO 2纳米球的时间平均Cl（橙色）和鳗鱼（紫色）光谱，以及薄的H –BN旋转显示出不同的吸收和发射特征。从这些相关时间平均光谱中，无法识别哪些吸收转变导致发射光。H-BN Cl频谱中≈2eV处的小强度发射是由于衍射光栅引起的4.1 eV缺陷发射的复制品。插图显示纳米球和H bn边缘的图像。cl和鳗鱼光谱已被归一化并垂直转移，以清晰度。（c）固体中的相对论非弹性电子散射事件可以产生不同的激发（垂直紫色箭头）：直接光学跃迁，NBE转换，散装等离子体的激发和核心水平过渡。激发不涉及单个颗粒（激子，散装和表面等离子体等）在基本（F）和激发（E）状态之间表示。这些可以通过不同的途径放松，从而激发了最终的光亮能级和光子发射（垂直橙色箭头）。
通过在线神经反馈调节唤醒可提高人类在要求苛刻的感觉运动任务中的表现
摘要 我们的唤醒状态会显著影响我们在现实世界动态环境中做出最佳决策、判断和行动的能力。耶基斯-多德森定律认为唤醒和任务表现之间存在倒 U 型关系，该定律表明存在一种唤醒状态，对于给定任务中的行为表现而言是最佳的。在这里，我们展示了我们可以使用在线神经反馈将个人的唤醒转向这种最佳状态。具体来说，我们使用脑机接口 (BCI)，它使用脑电图 (EEG) 中的信息来生成神经反馈信号，当个人参与边界回避任务 (BAT) 时，该信号会动态调整个人的唤醒状态。BAT 是一种要求很高的感觉运动任务范例，我们将其作为虚拟现实 (VR) 中的空中导航任务来实现，它创造了认知条件，使唤醒升级并迅速导致任务失败 — 例如错过或撞到边界。我们证明，当提供真实的神经反馈时，任务表现（以受试者在失败前可以导航的时间和距离来衡量）会显著提高。同时测量瞳孔扩张和心率变异性表明神经反馈确实降低了唤醒。我们的工作是 BCI 系统的首次演示，该系统使用在线神经反馈来改变唤醒状态并根据 Yerkes-Dodson 定律提高任务表现。介绍 为什么一手拿着满满一杯咖啡走过一块崭新的地毯看起来是一项如此紧张和困难的任务？如果杯子里装的是水而不是咖啡，或者地毯又旧又破，为什么这项任务看起来不那么艰巨，也不太可能导致洒落？同样的情况也发生在走过平衡木的过程中，如果平衡木距离地面六英寸，我们的表现差异（例如我们穿过平衡木的速度和摔倒的可能性）会大大低于距离地面六十英尺的情况。打个比方，为什么“高风险”会导致“严重错误”？
LC 唤醒促进神经元在睡眠-觉醒周期中维持大脑临界性的作用
致谢。我们感谢 WM Keck 基金会、国立卫生研究院（NIH 拨款 1R01-HL098437）、美以双边科学基金会（BSF 拨款 2012219 和 BSF 拨款 2020020）、海军研究办公室（ONR 拨款 ONR 拨款 000141010078）的支持。 FL 感谢欧盟“地平线”研究与创新计划（根据玛丽居里资助协议编号 754411 和 101066790）、奥地利科学基金 (FWF)（资助编号 PT1013M03318）以及 NextGenerationEU（通过帕多瓦大学 TAlent in ReSearch@University – STARS@UNIPD（项目 BRAINCIP——大脑关键性和信息处理））的支持。
在虚拟现实剧院环境中查看情感图像序列：移动EEG
背景：许多研究已经使用自我报告的数据研究了虚拟现实（VR）经历的情绪，以了解情感的价和唤醒维度。有关价和唤醒的客观生理数据的探索较少。脑电图（EEG）可用于检查情感反应的相关性，例如在虚拟现实环境中的价值和唤醒。在各种研究领域使用，图像能够引起观众的一系列情感反应。在这项研究中，我们在虚拟现实剧院环境中的屏幕上显示带有注释价和唤醒价值的图像序列。了解大脑活动反应与已知价和唤醒评级的情感刺激如何相关，可能有助于更好地理解虚拟现实中的情感处理。
手动
带有“电压保护”的电池，某些锂电池具有车载UVP（电压保护），可断开电池连接，以避免电池变得太深。这禁止充电器检测到电池连接。要绕过这一点，电池充电器需要打开UVP。有两种选项可“唤醒”电池 - 自动和手动。在自动“唤醒”期间，LED将闪烁，直到启动充电程序并用稳定的光线点亮。自动“唤醒”最多可活动5分钟。如果充电器在10分钟后处于待机模式（电源LED正在闪烁），则自动唤醒未成功。尝试手动醒来。要使用手册“唤醒”，请按模式按钮约10秒钟以绕过UVP。在“唤醒”期间，LED将闪烁，直到启动电荷程序并以稳定的灯光点亮。如果手动唤醒不成功，电源LED将在最新10分钟后开始闪烁。断开电池的任何平行负载，然后重试。如果在此之后未启动充电，则可能需要更换电池。
SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。
解码神经反馈调节的认知唤醒状态，以根据耶基斯-多德森定律研究绩效调节
摘要 — 通过调节认知任务中的唤醒来提高人类的生产力是心理学中一个具有挑战性的课题，它具有巨大的潜力，可以改变工作场所以提高生产力，并改变教育系统以提高绩效。在本研究中，我们评估了使用心理学的耶基斯-多德森定律在工作记忆实验中提高绩效的可行性。我们采用贝叶斯过滤方法来跟踪认知唤醒和绩效。具体来说，通过利用在音乐存在的情况下进行工作记忆实验期间记录的皮肤电导信号，我们解码了认知唤醒状态。这是通过将神经冲动发生的速率及其幅度视为唤醒模型的观测值来实现的。同样，我们分别使用正确和错误响应的数量以及反应时间作为二元和连续行为观察来解码绩效状态。我们在期望最大化框架内估计唤醒和绩效状态。此后，我们根据耶基斯-多德森定律设计了一个唤醒绩效模型，并通过回归分析估计模型参数。在这个实验中，音乐神经反馈被用来调节认知唤醒。我们的研究表明，音乐可以作为一种激励模式，影响唤醒并提高工作记忆任务中的认知表现。我们的研究结果对设计未来的智能工作场所和在线教育系统具有重大影响。