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首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。
会话：FN时间：09：30 AM- 12：30 PM-新月教育
iv学期-B.Tech会议：FN时间：09：30 AM -12：30 PM日期 /分支机构29.05.2024 31.05.2024 04.06.2024 06.06.06.06.2024 08.06.06.2024 11.06.06.06.2024 13.06.06.2024 < / div>> 2024 < / div>>
通过无监督域自适应对跨会话记录的神经群体活动进行稳健对齐
尽管使用多电极阵列记录的数据具有高维性，但与行为相关的神经群体活动被认为是固有的低维。因此，使用潜在变量模型预测神经群体记录的行为已被证明是最有效的。然而，随着时间的推移，单个神经元的活动可能会漂移，并且由于植入的神经探针的移动，不同的神经元将被记录下来。这意味着，在某一天训练预测行为的解码器在另一天测试时表现更差。另一方面，有证据表明，行为的潜在动态即使在数月和数年内也可能保持稳定。基于这个想法，我们引入了一个模型，该模型能够从同一动物记录的以前未见过的数据中推断出与行为相关的潜在动态，而无需重新校准解码器。我们表明，无监督域自适应与经过多次训练的顺序变分自动编码器相结合，可以实现对未见过数据的良好泛化，并正确预测传统方法无法预测的行为。我们的研究结果进一步支持了行为相关的神经动力学低维且随时间稳定的假设，并将使脑机接口技术更加有效和灵活地使用。
利用多个不同的脑电图训练课程来改善基于光谱的生物特征验证结果
摘要：大多数基于脑电图的生物特征识别研究报告的结果都是基于信号数据库的，记录的脑电图会话数量有限，使用相同的单个脑电图记录来训练和测试所提出的模型。然而，脑电图信号极易受到干扰、电极放置和临时条件的影响，这可能导致对所考虑方法的评估被高估。我们的研究考察了用作训练会话的不同记录会话数量将如何影响基于脑电图的验证。我们分析了 29 名参与者的原始数据，每人有 20 个不同的记录会话，以及 23 名额外的冒名顶替者，每人只有一个会话。我们将功率谱密度估计的原始系数和转换为分贝刻度的功率谱密度估计系数作为浅层神经网络的输入。我们的研究表明，多个记录会话引入的方差会影响灵敏度。我们还表明，在我们的条件下，将会话数量增加到 8 个以上并不能改善结果。对于 15 次训练，实现的准确率为 96.7 ± 4.2%，对于 8 次训练和 12 次测试，实现的准确率为 94.9 ± 4.6%。对于 15 次训练，在所有攻击尝试中，成功冒名顶替攻击的概率为 3.1 ± 2.2%，但这个数字与使用 6 次记录会话进行训练没有显著差异。我们的研究结果表明，需要将来自多个记录会话的数据纳入基于 EEG 的识别训练中，并且增加测试会话的数量不会显著影响获得的结果。虽然呈现的结果针对的是静息状态，但它们可以作为其他范例的基线。
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。
ISRE 2024程序
研讨会摘要42平行会议1：T1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43平行会话1：T2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46平行会话1：T3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49平行会话1：T4。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52平行会议1：T5。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55平行会话1：T6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58平行会议2：T1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61平行会议2：T2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65平行会议2：T3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69平行会议2：T4。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72
Doty 等人诉 Quantum Metric, Inc. - 1:24-cv-01154
会话重放是重现用户在 Web 或原生移动应用程序上的交互。会话重放可捕获鼠标移动、点击、键入、滚动、滑动、点击等操作。会话重放不是对用户会话的记录。它是基于用户浏览器或应用程序状态变化以及所有底层上下文用户数据重现个人体验。2 16. 更专业的术语来说，每个网站的关键组成部分是文档