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直接脑 - 脑 - b2b-communication-t-t-t-by-interface- ...
文学回顾过去的思维（2015年前）Crick [5]断言，科学家在所谓的计算机时代的早期以不同的方式使用了机器和大脑。一种意见是使计算机尽可能聪明。该地区后来被称为人工智能（AI，John Carthy，计算机科学家，1956年）。看来，那些专注于探索大脑互连规则的人做出了最重要的贡献。一种“神经元代数” [6-8]。尽管产生了感官处理的层次视图的电子版本，但在1950年代末，当Boden确定计算机程序实际上可以建模相当复杂的感觉过程，并且该程序的功能可能会随着时间的推移而改变。当前对物体的澄清是该开发工作的直接结果。一个重大突破。看来，后来的模型可以更好地解释了人脑的工作原理，包括真实机制的启示。尽管在人工场景分析等领域的计算机面部识别和发展方面取得了巨大进展，但被称为机器视觉的领域仍需要更多地赶上人们头脑中发生的情况。
基于脑对脑的有趣体验......
脑对脑接口 (BBI) 是一种通过神经成像和神经调节技术的组合促进两个大脑之间直接信息传输的系统。这些系统可以根据另一个用户的神经信号刺激一个用户的大脑。虽然脑机接口经常在人机交互 (HCI) 游戏和游戏社区中讨论，但 BBI 尚未得到充分探索。在本文中，我们通过提出三种类型的“心灵感应游戏体验”来研究 BBI 系统的社交游戏潜力，这些体验基于我们在之前的研究中设计、设计和评估的可穿戴 BBI 系统“PsiNet”。该系统通过脑电图 (EEG) 作为系统输入来测量玩家的神经活动，并使用经颅电刺激 (tES) 作为系统输出来刺激其他用户的相关大脑活动。我们希望这项工作能够激励游戏设计研究人员使用 BBI 系统等神经技术创造新颖的游戏体验。
2025 年Brain Bee 脑科学活动知识大纲
• 儿童障碍性疾病（ Childhood Disorder ） ：了解自 闭 症（ Autism ）、注意缺陷多 动 障碍 （ Attention Deficit Hyperactivity Disorder ）、唐氏 综 合症（ Down Syndrome ）、 阅读 障碍 （ Dyslexia ）等疾病的症状、成因、治 疗 • 上 瘾 （ Addiction ） ： 了解上 瘾 的生理机制； * 导 致上 瘾 的常 见药 品及其引 发 的症状和治 疗 方式， 包括酒精（ Alcohol ）、尼古丁（ Nicotine ）、大麻（ Marijuana ）、 鸦 片（ Opiates ）、 兴奋剂 （ Psychostimulants ）等；探索行 为上瘾（如网络游戏等）的成因及防治方式 • 退行性疾病（ Degenerative Disease) ：了解阿 兹 海默症（ Alzheimer's Disease ）、肌萎 缩侧 索硬化 症（ Amyotrophic Lateral Sclerosis, ALS ）、亨廷 顿综合症（ Huntington's Disease ）、帕金森症 （ Parkinson's Disease ）的症状、成因和治 疗 • 精神疾病（ Psychiatry ）：了解焦 虑 症（ Anxiety Disorders ）、妥瑞氏 综 合症（ Tourette Syndrome ）、抑郁症（ Depression ）、躁郁症 （ Bipolar Disease ）、精神分裂症 （ Schizophrenia ）的症状、成因和治 疗 • 脑损伤（ Illness and Injury ）： 了解 疼痛 （ Pain ）、 癫痫 （ Epilepsy ）、中 风 （ Stroke ）、 * 脑 瘤 （ Brain Tumors ）、 * 多 发 性硬化（ Multiple Sclerosis ）、 * 神 经创伤 （ Neurological Trauma ）的症 状、成因和治 疗 方式 • 脑疾病相关的公共医学：探索如何宣传普及脑疾病预防知识、推动社会对脑疾病患者的关注等 四、 脑研究及技术等
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
工作时发热。 - STEINEL
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当强大的人工智能适得其反时
尽管酒店业的人工智能 (AI) 近期取得了进展，但人们对于其对消费者隐私问题造成的意外后果知之甚少。通过结合定性和定量证据的实证研究，本研究表明，将 AI 定义为“强大”会减少 AI 对数据的控制（研究 3），从而增强隐私问题（研究 1-5）。值得注意的是，这种影响在消费者与人类代理的交互中减少，而在消费者与 AI 的交互中增加（研究 4）。最后，提供隐私保障的干预措施可以减少强大人工智能代理带来的隐私问题，并增强披露数据的意愿（研究 5）。我们的研究结果强调了使用强大 AI 时人机交互中出现的独特问题及其对消费者隐私问题的影响，并为酒店管理者提供了实际意义。
当人工智能成为老板时
远程工作、便携设备（如手机和平板电脑）、可穿戴设备（例如，可以跟踪位置、监测肌肉运动、情绪和健康状况）都导致与工作相关的人工智能不仅出现在工作场所，还出现在我们的家中。这可能导致隐私和家庭生活的侵犯，以及一种工作时间不再有界限的永远在线的文化。
坚韧不拔的时代与地点
问题是什么？40 多年来，PNT 系统一直向公众开放，在此期间，我们作为消费者和整个澳大利亚行业越来越依赖它们。然而，近年来，技术故障和有针对性的网络攻击导致依赖该技术的人员和组织受到越来越多的干扰。例如，2023 年 4 月，当用于提高澳大利亚政府和商业服务定位精度的提供精确定位校正的卫星信号中断时，严重影响了依赖该信号进行精确制导和安全的农业和海事部门。网络攻击还多次试图破坏支持基础设施，导致在军事、消费者和工业应用中定位和指挥人员和基础设施面临挑战。
