XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子系列
摘要：光通信系统机器学习研讨会
本文件中可能会标识某些商业实体、设备或材料，以便充分描述实验程序或概念。此类标识并不意味着美国国家标准与技术研究所的推荐或认可，也不意味着这些实体、材料或设备一定是最适合此目的的。SP 2100 子系列中的出版物是主要由 NIST 科学和技术人员组织的会议论文集。这些论文集以单一文档的形式发布，其中包括会议组织者接受的所有摘要或扩展摘要。本出版物可能包括来自行业、学术界、政府和其他方面的外部观点。本出版物中的观点、建议、调查结果和结论不一定反映 NIST 或美国政府的观点或政策。美国国家标准与技术研究所特别出版物 2100-04 Natl.研究所标准技术规范出版物2100-04，22 页（2020 年 3 月）CODEN：NSPUE2 本出版物可从以下网址免费获取：https://doi.org/10.6028/NIST.SP.2100-04
新泽西州的革命经济
《新泽西革命经历》是新泽西历史委员会在新泽西两百周年纪念委员会的资助下出版的两百周年纪念小册子系列。这套二十六期小册子和两本教师指南旨在让中学生和公众了解美国革命时期该州的历史。有些书名介绍了新泽西革命的各个方面，而另一些书名则展示了殖民时期的重要主题在革命时期是如何发展的；有些书名汇集了现有的学术成果，而另一些书名则介绍了原创研究的发现；有些书名是由专业历史学家撰写的，有些书名是由对新泽西历史的研究超出了业余水平的外行撰写的。由于该系列是面向普通读者的，所以小册子没有脚注，但包含提供进一步阅读建议的书目论文。《新泽西革命经历》是众多个人和机构合作的成果。我代表我个人和小册子的读者，对各位作者为新泽西州历史所做出的贡献表示感谢，对新泽西州美国革命两百周年庆典委员会和新泽西州历史委员会对这个项目的支持表示感谢，对 Trentypo 公司总裁汉克·西蒙在制作这一系列丛书时提出的宝贵建议和给予的合作表示感谢，对历史委员会的工作人员表示感谢：理查德·沃尔德伦，公共项目协调员
神经反馈用于认知增强和干预以及大脑可塑性
在大脑发育的关键时期，神经元的可塑性会在整个生命过程中保持下去。因此，可塑性是大脑发育和学习的基础。可塑性可以通过阅读、音乐、艺术、体育、学习等认知要求高的活动来刺激。与更传统的方法（包括在临床环境中）相比，大脑学习新事件的能力可以得到进一步刺激或增强，这要归功于涉及反复执行精确设计的行为协议的特定训练。这些行为协议通常源自实验室环境，它们在开放环境中的可用性通常通过将它们嵌入到有趣的资源（包括所谓的严肃游戏）中来提高。这些行为协议的一个子系列将行为训练与对生理特征（例如心率（生物反馈）或皮质产生的信号（神经反馈））的实时定向控制相结合，以便参与者可以学会将这种反馈与他们正在产生的行为联系起来。具体来说，神经反馈是一种基于向参与者（无论是患者还是健康志愿者）提供在产生特定行为过程中的大脑功能信息的方法（图 1）。反馈给参与者的这些信息可以是与感兴趣的行为有因果关系的特定大脑区域的直接激活水平，也可以是反映更具体大脑功能的更精细的信息，例如功能连接测量或解码的大脑状态或认知信息。神经反馈已被证明可以触发积极的行为结果，例如缓解广告症状或改善特定的认知功能。这些积极的行为结果依赖于大脑可塑性机制和受试者终生学习的能力。因此，神经反馈被认为是一种
Kerdvibulvec, C. 和 Chen, L. (2020)。新冠疫情期间增强现实和人工智能的力量。在 C. Stephanidis、M. Kurosu、H. Degen 和 L. Reinerman-Jones (Eds.) 中，HCI International 2020 - 最新论文：多模态和智能：第 22 届 HCI 国际会议，HCII 2020，丹麦哥本哈根，2020 年 7 月 19-24 日，会议录 (第 12424 卷，第 467-476 页)。（计算机科学讲义（包括人工智能讲义和生物信息学讲义子系列）；第 12424 卷 LNCS）。施普林格国际出版公司。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-60117-1_34 阿尔斯特大学研究门户中的出版记录链接
摘要。由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的 Covid-19 疫情给世界各地的科学界，包括计算机科学界带来了许多重大挑战。与此同时，随着社交媒体和智能手机在世界各地连通性的提高，计算机科学的兴起，增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 领域最近发展非常迅速。增强现实是一个新兴的物理场景领域，其中物理世界中的事物与虚拟世界混合在一起，而人工智能是一个流行的领域，用于机器模拟人类智能，即被编程为像人类一样观察、思考和理解。本文介绍了 Covid-19 疫情期间增强现实和人工智能的最新发展。首先，我们重点介绍一下最近使用增强现实应对 Covid-19 危机的工具。例如，我们回顾了基于增强现实的用于检测病毒症状的热成像眼镜，以及增强现实在教育任务中的方法，这些方法可以帮助人们有效地克服隔离，进行在线学习。其次，我们讨论了最近使用人工智能智能抗击 Covid-19 大流行的工具的概述。我们的讨论包括用于近似和让人们为预防病毒做好准备的人工智能方法，使用非线性回归网络 (NAR) 预测病毒的大小、长度和结束时间的 Covid-19 疫情预测方法，以及用于估计致命病毒爆发趋势的易感-暴露-感染-移除 (SEIR) 模型。最后，我们提出了增强现实和人工智能之间的优势和有希望的未来整合，以解决 Covid-19 危机后的研究问题。