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World File Search System时间流
关于 kairos 时间在 chronos 时间中的存在
图片列表：图 1. 双向时间流模式图 2. 时间流不同但时空共享图 3. 线性时间 chronos 和 kairos 时间图 4. 单一实体在 chronos 中的存在通过 kairos 在时间单位中的存在
基于脑波的XR媒体交互AI评估模型的开发
本研究提出了使用主观和客观方法评估 XR 交互环境中的用户体验和情感的实验方案。首先，我们从用户体验和评论中提取了 XR 环境中引发的各种情感形容词。然后，我们对这些形容词进行聚类，以确定代表 XR 环境潜在情感的基本维度。为了量化这些维度，我们使用以 EEG 数据为中心的 DNN 模型对 XR 用户的情绪状态进行分类。我们在对根据 XR 内容的时间流和属性而变化的情绪状态进行分类时获得了约 91.7% 的准确率。我们的研究结果表明，情感维度的特定属性可以进一步阐明动态 XR 环境中的情感体验。此外，我们的结果可用于实时监控 XR 用户的体验并增强 XR 交互中的临场感。
通过关注NeuroMarket的旅行网站中的目光跟踪来识别客户偏好
摘要可以通过基于神经科学和营销的交集的引入神经营销来检查他们对产品的视觉关注，可以分析与决策相关的人的心理和行为。本研究旨在通过通过在线度假预订网站调查其偏好和感兴趣的领域来确定影响消费者对旅行产品的决策的因素。在这项实验研究中，对四十年代的30名男性参与者进行了眼睛跟踪，并提取了对刺激的目光数据，并在问卷调查中与他们的选择进行了比较。该研究解决了以下研究问题：“关于客户偏好的领域，视觉关注会受到影响？”是否研究了有关空间产品的视觉信息的变化影响产品的偏好和决策。由于根据空间偏好的顺序分析了眼睛跟踪区域的结果，图像3（M = 782.65）包含室外空间的偏好率最高，其次是家具和网络信息。关于初始浓度，在时间流中，最快的浓度始于刺激2（4.21s），但浓度升高的时间是在刺激3（16.28s）处。视觉感知数据是根据个人喜好确定注视运动浓度的时间差的验证过程。分析了问卷调查，反映消费者有意识的偏好的相关性，以及凝视的数据，显示出无意识决策的数据。
TICS意见第2023条意识BJH V6最终
标题：迈向对意识的多元神经生物学理解作者：Biyu J.纽约大学Grossman医学院的神经科学研究所，纽约，纽约10016电子邮件：biyu.jade.he@gmail.com;网站：http：//www.med.nyu.edu/helab/; Twitter：@biyuhe关键字：意识；有意识的内容；视觉意识；有意识的感知；先验知识；刺激歧义；意识状态；国家空间。 意识的抽象理论通常基于以下假设：一个统一的神经生物学说明将解释不同类型的意识意识。 然而，最近的发现表明，即使在单一模态中，例如有意识的视觉感知，解剖位置，与意识意识相关的神经活动的时间流和信息流也因外部和内部因素而异。 这表明寻找意识的通用神经相关性可能不会富有成果。 我认为，意识科学需要一种更多元化的方法，并提出了一个新框架：联合决定性理论。 该理论可能能够为有意识，意志，记忆，情感和思想以及它们综合经验的各种有意识的内容提供不同的脑电路机制。 致谢这项工作得到了美国国家科学基金会（BCS1753218和Grant BCS1926780）的支持，国立卫生研究院（R01EY032085），Templeton世界慈善基金会（TWCF0567和TWCF-20222-30264）和IRMA THECRIAST of MACTARIAST B.纽约大学Grossman医学院的神经科学研究所，纽约，纽约10016电子邮件：biyu.jade.he@gmail.com;网站：http：//www.med.nyu.edu/helab/; Twitter：@biyuhe关键字：意识；有意识的内容；视觉意识；有意识的感知；先验知识；刺激歧义；意识状态；国家空间。意识的抽象理论通常基于以下假设：一个统一的神经生物学说明将解释不同类型的意识意识。然而，最近的发现表明，即使在单一模态中，例如有意识的视觉感知，解剖位置，与意识意识相关的神经活动的时间流和信息流也因外部和内部因素而异。这表明寻找意识的通用神经相关性可能不会富有成果。我认为，意识科学需要一种更多元化的方法，并提出了一个新框架：联合决定性理论。该理论可能能够为有意识，意志，记忆，情感和思想以及它们综合经验的各种有意识的内容提供不同的脑电路机制。致谢这项工作得到了美国国家科学基金会（BCS1753218和Grant BCS1926780）的支持，国立卫生研究院（R01EY032085），Templeton世界慈善基金会（TWCF0567和TWCF-20222-30264）和IRMA THECRIAST of MACTARIAST B.额外的感谢，请感谢Anil Seth，两位匿名审稿人，以及NYU感知和大脑动态实验室成员，他们就手稿的早期草案提供了宝贵的反馈。
通过良好的生成流量
我们制定了良好的连续时间生成流量，用于学习通过F-差异的近端正规化在低维歧管上支持的分布。wasserstein-1近端运算符调节f- ddiverences可以比较单数分布。同时，Wasserstein-2近端运算符通过添加最佳运输成本（即动能惩罚）来使生成流的路径正规化。通过均值野外游戏理论，我们表明这两个接近物的组合对于配制良好的生成流量至关重要。可以通过平均场游戏（MFG）的最佳条件，汉密尔顿 - 雅各布（HJ）的系统以及向前连续性偏微分方程（PDE）的最佳条件进行分析，其解决方案表征了最佳生成流。对于在低维流形的学习分布中，MFG理论表明，Wasserstein-1近端解决了HJ终端状况，而Wasserstein-2近端是针对HJ动力学的，这既是相应地向后的PDE系统，都可以很好地置于范围内，并且是一个独特的范围。这意味着相应的生成流也是唯一的，因此即使在学习在低维流形的高维分布方面，也可以以强大的方式学习。通过对持续时间流的对抗训练来学习生成流，这绕开了对反向模拟的需求。我们证明了我们的方法生成高维图像的功效，而无需诉诸自动编码器或专业体系结构。
训练的海马形成的生成模型...
生成模型的进步最近彻底改变了机器学习。与此同时，在神经科学中，长期以来一直认为生成模型是动物智能的基础。了解支持这些过程的生物学机制有望阐明生物学和人工智能之间的关系。在动物中，海马形成被认为可以学习和使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们介绍了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于输入时间流的Helmholtz机器。我们模型的一个新成分是，快速的theta波段振荡（5-10 Hz）门是整个网络中信息流的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以准确地渗透高维感觉环境的潜在状态，并产生逼真的感觉预测。此外，它可以通过开发匹配以前的理论建议并在环境之间的环境传递此结构来学会通过开发环形连接结构来学习集成的路径。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个生物学上合理的局部学习规则下捕获了各种海马认知功能。
身体不满意的时间感知和互感相互作用 bimsa：使用内存处理加速长序列对齐 转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索 psilocybin导致性别，时间和剂量依赖性变化
此外，在帕金森氏病，抑郁症，躁郁症，焦虑症和精神分裂症等精神病和神经系统疾病中观察到的时间感知的扭曲仍然知之甚少（Teixeira等，2013）。例如，患有抑郁症的人通常集中于过去的过去经历，并且经常报告时间似乎缓慢甚至感觉已经停止了（Ren等，2023）。同样，患有帕金森氏病的患者也倾向于感知时间更慢。另一方面，焦虑会引起时间的加速感知，尤其是在高压力和唤醒时期（Holman等，2023）。患有注意力缺陷多动障碍的人可能会感觉到时间比实际的时间更快或慢（Ptacek等，2019）。Stanghellini等。发现，精神分裂症患者可能将时间的看法描述为缺乏连续性，而感到彼此断裂的时刻（Stanghellini等，2016）。这可能表现为即时时间流的损失，使事件感到孤立和无关，这有助于组织日常活动和维持社交互动的困难。因此，时间感知的研究不仅是理解人类认知的基础，而且对实用应用具有巨大的潜力，这些应用可能会对个人和社会福祉产生积极影响，并且对于诊断和治疗各种精神病学和神经疾病具有实际意义。
VUCA时代供应链管理的历史演变：可持续，大量和数字供应链管理
技术的日益影响正在将业务流程与经典含义区分开来。在这项研究中，基于世界上的业务流程现在包括波动性，不确定性，复杂性，歧义（VUCA）等组成部分，在不同因素的影响下，在VUCA作为流程过程的概念下，讨论了供应链中的新方法。影响世界的不同重要发展，例如政治发展，数字化转型，流行病和自然灾害，使经典供应链功能障碍。对文献的回顾表明，在VUCA时代，精益，敏捷，灵活和绿色（Larg）的供应链和数字供应链的历史发展并未相互解决。在当今有关供应链的研究中，缺乏对供应链新组成部分的知识导致在经典链中的理解中进行研究，这阻止了反映现实世界的应用。在这方面，在研究范围内，揭示了供应链管理，工业革命及其相互作用的历史发展。因此，它将有助于新的研究，以了解从过去到现在的供应链管理的发展，并专注于正确的问题。已经保留了历史完整性，并通过审查有关供应链管理和工业革命的文献获得了发展，并且这些发展彼此相关，并且在表中介绍了历史发展过程。此外，所有概念都在文献的支持下进行解释，并且每个发展均以这个方向为阶段的时间流表示。已经确定，文献中这种进化发展缺乏理论解释。本文中提供的信息揭示了整个供应链管理的发展，并将有助于发展专业观点。
基于AI的两流基于CNN的手势识别SY
手势，一种非语言交流的形式，涵盖了可见的身体动作，例如手动运动，面部表情或其他身体部位，以传达特定的信息，无论是或旁边还是语音。与不传达特定信息的非语言提示不同，手势可以传达广泛的情感和思想，例如批准，感情，蔑视或敌意，并且经常与口头语言一起使用以增强意义。某些手势，尤其是手势，可以像言语一样行事，在文化中具有固定的含义，但在不同文化中，甚至在同一文化中的子社区中都有很大变化。这种文化特殊性使得对手势的分类充满挑战，尤其是随着时间的流逝，例如从模仿传统手机到平坦手掌表示智能手机的“呼叫我”手势的转变。传统的用于控制PowerPoint演示文稿的系统，例如键盘，鼠标和演示文稿单击器，表现出明显的限制。这些设备要求主持人保持靠近演示设备，限制他们的运动，并且由于需要手动操作控制设备，因此通常会中断与观众的互动。此外，这些方法可能不精确，并且可能遭受滞后或错过的命令。现有的手势识别算法也因准确性，实时性能和对各种环境的适应性而挣扎。这些问题强调了一种更直观和免提的解决方案的必要性，该解决方案利用了AI和深度学习等先进技术来改善演示控制。人工智能（AI）涵盖了模仿人类认知功能（例如解决问题和学习）的系统，以及在面部和语音识别，决策和翻译等领域的应用。机器学习（AI的子集）涉及通过经验改善的算法。深度学习是机器学习中的一个专业领域，它使用具有多层的神经网络以受人脑启发的方式处理数据，从而识别图像，文本和声音中的复杂模式。卷积神经网络（CNNS）是一种深度学习模型，在分析视觉数据，通过卷积和合并层从数据中学习特征的能力来区分自己。在视频分析的上下文中，两流网络体系结构用于捕获空间和时间组件。这涉及通过单独的卷积神经网络（Convnet）流进行处理静止的框架和光流信息，然后通过晚期融合技术组合。空间流提取有关场景和对象的信息，而时间流则通过光流动位移捕获运动信息。此体系结构增强了识别