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World File Search System实验环境
通过张量来保存实验环境...
最近的生物学研究已通过多重和高通量测定法对尺度和粒度进行了彻底的革命。跨多个实验参数（例如扰动，时间和遗传环境）的细胞反应会导致更丰富，更具概括性的发现。但是，这些多维数据集需要重新评估常规方法以进行表示和分析。传统上，实验参数被合并以将数据扁平化成二维矩阵，从而牺牲了由结构反映的关键实验上下文。正如马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）所说的那样，“媒介是信息。”在这项工作中，我们建议实验结构是进行后续分析的介质，并且数据表示的最佳选择必须反映实验结构。我们引入了张量结构化分析和分解以保留此信息。我们认为，张量方法有望成为生物医学数据科学工具包的组成部分。
比较脑电图，凝视和手动运动
人类机器人协作（HRC）依赖于对人类意图的准确和及时认识以确保无缝相互作用。在常见的HRC任务中，已经广泛研究了人身到机器人的对象移交，以计划在对象接收期间的机器人行动，假设人类的对象移交意图。但是，将移交意图与其他动作区分开来，受到了有限的关注。大多数对Han-Dovers的研究都集中在视觉检测运动轨迹上，这通常会导致轨迹重叠时延迟或错误检测。本文研究了人类对物体移交的意图是否反映在基于非运动的生理信号中。我们进行了比较三种数据模式的多模式分析：脑电图（EEG），凝视和手动信号。我们的研究旨在区分HRC环境中的移交预期的动作和非移交动作，从而评估每种形态在预测和之后人类运动开始之前和之后对这些行为进行分类时的表现。我们根据这些方式开发和评估人类意图探测器，比较它们在识别切换意图方面的准确性和时机。据我们所知，这是在人类机器人移交的相同实验环境中系统地开发和测试意图探测器的第一项研究。 我们的分析表明，移交意图可以是据我们所知，这是在人类机器人移交的相同实验环境中系统地开发和测试意图探测器的第一项研究。我们的分析表明，移交意图可以是
可持续能源社区和建筑的政策建议
12 监管沙盒是一种框架，通过提供结构化的实验环境，在适当的情况下，可以在现实环境中在有限的时间内、在监管监督下的有限部分行业或地区内测试创新技术、产品、服务或方法，以确保采取适当的保障措施。13 净计量是一种电力计费机制，允许发电的消费者在账单中将其记为在一定时间段内的任何时间使用的电量，而不是实际使用时使用的电量。14 不平衡结算决定了电力市场运营各方之间的电力交付。
基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中闪烁刺激会引发周期性信号，即稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。它们通常通过回归技术检测，这种技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验，以便在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以牺牲速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，基于无校准回归的方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。对于只有少量校准试验可用的小样本量设置，所提出的方法非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，使用短至一秒的试验。在不同的实验环境下，包括具有认知障碍的实验环境（即具有控制、听力、说话和思考条件的四个数据集），OSTDA 的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好。总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究的管道中唯一可以在所有分析条件下实现最佳结果的管道。2021 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
量子测量与色彩感知：理论与应用
本文的主要目的是将量子测量理论的一些重要元素系统地整合到论文 [6, 3, 7, 5, 4] 中提出的色彩感知数学框架中。该框架描述了一种量子相对论色彩感知理论，该理论基于与 CIE（国际照明委员会）开发的经典比色法中假设的范式完全不同的范式，本质上可以将其归结为物理色彩刺激空间的同色异谱还原，例如，请参阅 [32, 11, 16] 中对该方法的数学导向描述。由于在同色异谱还原过程中光刺激和感知色彩之间的直接联系会丢失，并且人类视觉系统的精细化将这两个概念进一步分开，因此我们决定不考虑物理色彩刺激，而仅基于众所周知的色彩感知经验证据来建立我们的模型。正如我们稍后将详细介绍的那样，这一策略已被重要的科学家所采用。如果不参考实验环境和观察仪器，就无法研究这些经验色彩感知定律，正如逻辑学家 B. Russell 在 [45] 中一针见血地指出的那样：“在日常生活中，当我们谈论桌子的颜色时，我们只指在通常的光线条件下，从普通角度看桌子对普通观察者来说似乎具有的那种颜色。但在其他条件下出现的其他颜色也同样有权被视为真实的；因此，为了避免偏袒，我们不得不否认桌子本身具有任何一种特定的颜色。”理解依赖于实验环境和观察条件的经验证据的需要是引发数学形式化的动机之一
利用生成AI进行图形大数据分析的创新方式
生成AI创建的合成数据可以用于分析图形大数据的多种用途。首先，它有助于数据增强，使研究人员和分析师能够以现实的合成替代方案来补充有限或不完整的数据集[11]。增强过程将培训数据的多样性扩展到机器学习模型中，有助于提高其概括和预测性能。其次，它减轻了与现实世界数据相关的隐私问题，并创建了一个没有与隐私相关的风险的测试和实验环境[12]。这使研究人员能够操纵数据并生成合成图，以探索不同的选项并评估分析技术的鲁棒性。
脑电波：一种无创刺激脑部节律的灵活方法
尽管许多研究表明多种疾病中的脑部节奏异常，但靶向深脑区域的有限手段却限制了驱动大脑节奏的治疗潜力。因此，我们开发了一种无创的毫秒精确的感觉刺激，以驱动脑节律。在这里，我们首次介绍了新开发的开源软件和指令，用于建筑，测试，调试，并使用脑电波（大脑广谱音频/视觉曝光）刺激。我们证明了多种物种和不同实验环境之间的脑电波刺激。这些方法构成了一种可自定义的，开源，可访问和无创的技术，可刺激脑振荡，从而有因果测试节奏的大脑活动如何影响脑功能。
短期噪声暴露对矿工生理影响的实验研究
摘要：煤矿噪声影响人的生理、心理和行为，导致工作失误，增加事故发生率。本研究构建了煤矿噪声模拟实验系统，系统不仅包括实验环境模拟系统和生理指标测试系统，还增加了矿工工作模拟系统。研究不同短时（25 min）噪声水平（60 dB、70 dB、80 dB、90 dB、100 dB）对人体生理（皮肤电导率和心率）的影响。分析表明，噪声强度越强，生理指标出现明显变化的接触时间越短，通过设置不同的噪声并测量人体的皮肤电导率和心率，得出应将噪声水平降至90 dB以减少矿工事故的结论。
评估人工智能的风险和影响 (ARIA) 计划评估设计文档
ARIA（评估人工智能的风险和影响）是一项 NIST 评估驱动的研究计划，旨在开发能够解释人工智能在现实世界中的风险和影响的测量方法。该计划建立了一个实验环境，以收集有关人们在受控的现实条件下使用人工智能时会发生什么的证据。与当前依赖概率和预测的方法相比，ARIA 将能够直接观察人工智能系统行为及其对用户的潜在影响。ARIA 将人与人工智能应用程序配对，在围绕特定人工智能风险设计的基于场景的交互中，并研究结果。来自世界各地的申请提交给 NIST，并根据风险是否在场景中实现以及由此产生的影响的大小和程度进行评估。参与团队将了解他们的应用程序是否可以在测试环境的不同上下文中保持功能。
我们可以信任AI代理吗？机器学习性能和数字角色的相互作用
抽象AI驱动的数字字符（即AI代理）正在将其应用范围扩展到各个字段。但是，对影响AI用户态度的关键因素的研究不足。这项研究研究了机器学习（ML）性能（作为AI代理的行为/智能现实主义）在确定用户信任中的作用。该研究进一步研究了不同形式的数字特征（作为AI代理的现实形式）在ML绩效与信任之间的关系中的相互作用作用。从实验环境中获得的发现提供了对人类互动的新了解，扩大对AI拟人化的学术理解，并为AI驱动的数字字符提出了新的研究方向。结果还将指导商业从业人员开发各种AI服务。关键字：人工智能，机器学习，数字字符，头像，数字人，信任