XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感官
神经生理机构在莱索感官中 -
通过研究感觉感知和整合的神经生理机制，我们获得了对多感官大脑复杂性的宝贵见解。了解大脑如何处理和整合感官信息可以增强我们对人类感知的理解，并为开发有关感官相关疾病的干预措施打开门。继续在该领域的研究将揭开神经生理机制的进一步奥秘，并导致令人兴奋的发现，对我们对人脑的理解产生了深远的影响。
具有基于双峰电阻感官输入的人工串扰的仿生触觉特征的感官皮肤
生物生物体中的触感是一种依赖各种专业受体的教师。这项研究中介绍的双峰传感皮肤，结合了将皮肤归因于机械和热感受器功能的软电阻复合材料。模仿不同自然受体在皮肤层的不同深度中的位置，可以实现软电阻式组合的多层布置。然而，信号响应的大小和刺激的定位能力随双峰皮肤的较轻压力而变化。因此，采用了一种基于学习的方法，可以帮助您对4500探针的刺激进行预测。类似于人脑中的认知功能，两种类型的感觉信息之间的感觉信息的串扰使学习体系结构可以更准确地预测刺激的定位，深度和温度。使用8机械感受器和8个热感应感应元素的定位精度为0.22 mm，温度误差为8.2°C，对于较小的元素间距离实现了。将双模态感测多层皮肤与神经网络学习方法结合起来，使人造触觉界面更接近地模仿生物皮肤的感觉能力。
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
多感官 VR 训练：野外研究
通过多感官刺激增强虚拟现实 (VR) 可带来更真实、更切实的 VR 体验。它与临场感 [ 3 、 4 ]、任务绩效 [ 2 ] 和体验质量 [ 7 ] 的提高有关。研究多感官刺激作用的一个特殊应用领域是针对警察或医疗急救人员等具有挑战性的职业的 VR 培训 [ 5 ]。在这些高风险的职业领域中，来自环境的多感官信息通常在评估人们所处的各种情况和环境中起着至关重要的作用。例如，在看到火之前，人们通常会闻到火的气味——这说明了“传统”VR 在这些训练情况下的局限性。在我正在进行的论文项目中，我旨在研究有形和多感官 VR 的预期效果，主要关注其在具有挑战性的职业的 VR 培训中的使用。在我的研究过程中，我探索了各种用于温度、气味甚至疼痛反馈的多感官设备（第 2 部分中描述），以及它们在警察和医疗急救人员的实际 VR 培训课程中的效果。特别是
建立感官友好型疫苗诊所
感官友好型诊所的益处 自闭症和医疗保健体验：由于各种原因，医疗保健访问可能会给自闭症儿童带来身体和心理上的压力（Sadatsafavi 等人，2015 年）。自闭症儿童比神经正常儿童更不灵活，日常生活的干扰会导致焦虑突然增加（Amorim 等人，2020 年）。医疗保健访问会打乱孩子的日常生活，从而导致痛苦并导致负面行为（Bultas 等人，2016 年；Wood 等人，2019 年）。明亮的灯光、嘈杂且陌生的声音、漫长的等待时间和拥挤的候诊室、与陌生人的相遇、陌生的气味、使用陌生的物体或工具、快节奏的相遇以及不舒服的触觉都可能导致在医疗保健访问期间过度刺激（Bultas 等人，2016 年；Wood 等人，2019 年；Sadatsafavi 等人，2015 年）。如何让医疗保健体验更具感官友好性：评估医疗保健环境中感官适应效果的研究发现，让医疗保健体验更具感官友好性可以改善自闭症儿童的体验，并使访问更有成效（Bultas 等人，2016 年；Sadatsafavi 等人，2022 年）。通过改变诊所环境、改变护理提供流程、改变医疗保健提供者的行为以及提供感官支持和准备材料，可以使诊所对自闭症患者更加感官友好 (Bultas 等人，2016 年；Sadatsafavi 等人，2022 年)。
S1 代表皮质小人范围内外的多感官环境和躯体位置
最近的文献表明，触觉事件在初级体感皮层 (S1) 中的表现超出了其长期确定的拓扑结构；此外，S1 受视觉调节的程度仍不清楚。为了更好地描述 S1，在触摸前臂或手指时记录了人类电生理数据。条件包括视觉观察到的物理触摸、没有视觉的物理触摸和没有物理接触的视觉触摸。从这个数据集中得出两个主要发现。首先，视觉强烈调节 S1 区域 1，但前提是触摸有物理元素，这表明被动触摸观察不足以引起神经反应。其次，尽管在假定的 S1 手臂区域记录，但神经活动在物理触摸期间代表手臂和手指刺激。手臂触摸的编码更强烈和具体，支持 S1 主要通过其拓扑组织编码触觉事件的想法，但也更普遍地涵盖身体的其他区域。
Ozuem，Wilson，Willis，Michelle和Howell，Kerry（2022）主题分析而没有悖论：感官和背景。定性市场研究：iOzuem，Wilson，Willis，Michelle和Howell，Kerry（2022）主题分析而没有悖论：感官和背景。定性市场研究：i
在大多数现存研究中，主题分析已成为一种规范性方法。这种新兴的定性方法已应用于有关社会和组织问题，知识管理和教育的一系列研究。尽管使用了广泛的用途，但研究人员在其有效性方面却有分歧。许多人选择定量方法作为替代方法，而有些不同意是什么是主题分析的确定框架和过程。因此，我们通过强调基于本体论和认识论立场的特定方法学方法来为主题分析提供一定程度的有效性。
将大脑发育侵入感官编码的测试模型
抽象动物可以区分无数的感觉刺激，但也可以从学习的经验中概括。您可能可以区分同事的最喜欢的茶，同时仍然认识到与咖啡相比，所有茶都显得苍白。在检测，歧视和概括之间的权衡是感觉处理的每一层固有的。在开发过程中，特定的定量参数被连接到感知电路，并设置了可塑性机制播放的竞争环境。系统神经科学的主要目标是了解电路的材料特性如何定义逻辑操作（计算）以及这些计算对生存的好处。生物学的基本方法以及进化的机制 - 是在系统内更改单元或变量的方法，并询问这如何影响有机功能。在这里，我们利用我们对发育接线机制的了解来修改果蝇中的硬性电路参数，并评估功能和行为后果。通过改变膨胀层神经元（Kenyon细胞）的数量及其树突复杂性，我们发现输入数量（但不是单元格数）可以选择气味的选择性。当Kenyon细胞扩张减少和增强Kenyon细胞数时，保持简单的气味歧视性能。引入了不同的双遗嘱人，通过支持先天与学习解释的平行电路来处理化学感觉信息（Ghosh等，2011; Marin等，2002; Miyyamichi等，2011; Sosulski等，2011; Sosulski等，2011; Tanaka等，Tanaka等，2004; Wong et al。天生处理的电路依赖于不同细胞类型的发展规格，这些细胞类型以刻板的观念连接在一起，以将感觉输入与进化选择的行为反应联系起来（Chin等，2018; Clowney等，2015;Fişek和Wilson，2014;fişek和Wilson，2014; jefferis et al; 2014; Troemel等人，1997年；相比之下，专门用于学习解释的地区似乎更像是在计算机计算机中，相同的电路图案重复了数千或数百万次（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969; Marr，1969; Minsky; Minsky，1952年，n.d.）。这样的重复组织允许电路以学习解释的电路，以便像开关板一样运行，并有可能将任何可能的感觉表示（呼叫者）连接到任何可能的行为输出（接收器）。学习区域的开发涉及与能够接收广泛感觉输入并与驱动多个潜在行为输出的神经元联系的大量神经元的规范（Luo，2021）。有生物体识别刺激和了解其含义的潜力的定量接线参数取决于构成学习电路的神经元的发育认同。神经元从输入到输出的转换取决于其电路中的接线结构及其电生理特性。动物甚至可以感觉到什么？它可以互相区分哪种刺激？它可以从不同上下文中提取一般功能吗？感觉之间的比率动物如何感知任意刺激 - 那些未刻在基因组中的含义的刺激 - 它可以学到的东西取决于其关联学习回路的建筑和生理细节。“膨胀层”是在关联学习回路中观察到的一个常见基序，其中神经元接收有关一组感觉通道的信息将组合连接到更大的突触后细胞集（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969）。这些层都在具有集中大脑的每个主要动物中都发现，其中包括脊柱，小脑和海马；节肢动物蘑菇体；以及头足动物并行叶系统。从1970年代小脑的Marr-Albus理论开始，已经假设扩展编码以执行模式分离。