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低成本、干梳状 EEG 电极与 ... 的集成
本文介绍了一种便捷快速的低成本、弹簧式干式脑电图 (EEG) 电极与研究级传感器盖的集成，以确保电极根据 5% 系统定位。在心理学和神经科学以外的领域，如工程学，对大脑活动的测量越来越感兴趣。人为错误通常是由于注意力不集中、无法完全理解后果或界面设计不足而发生的。需要有效的设计解决方案来结合和识别人类行为和各种类型的反应，以减轻人为错误。生理传感器可用于更好地评估哪种设计以最佳方式满足用户需求。几十年来，脑活动传感器已在脑机接口 (BCI) 社区中得到应用。EEG 是一种非常流行的模式，因为它具有非侵入性和高时间分辨率。先前的研究表明，在预测和分类任务中使用多模态测量比单模态测量具有更高的实验结果性能。因此，我们希望将 EEG 与现有的实验装置相结合，其中包括功能性近红外光谱 (fNIRS)。通过快速原型在设计-构建-测试的循环中开发了一种集成。与目前可用的低成本设备相比，所提出的设置增加了可用的电极位置，并构成了一种实用的低成本方法，用于将 EEG 测量与其他大脑活动传感器（如 fNIRS）相结合。通过两个任务对信号质量进行了概念验证测试，这两个任务显示 EEG 信号中容易检测到的变化：闭眼和眨眼。闭眼会增加 alpha 范围内的峰值幅度，一旦睁开眼睛，这种效果就会逆转。故意在特定间隔内眨眼会在信号中产生特征性眼电图 (EOG) 伪影。两种反应都与文献一致。所提出的解决方案旨在降低将 EEG 作为现有实验设置中的附加模式的障碍，从而提高实验结果的性能。关键词：EEG、fNIRS、原型设计、以人为本的设计、实验
静电梳状驱动微镜的集成电容传感方法
本文开发了一种基于机电调幅的实时电容传感方案，用于检测单轴静电梳状驱动微镜的扫描角度和相位，以实现闭环控制。该方案将一个叠加了高频载波信号的正弦波电压信号施加到微镜的共用梳状驱动器上，用于传感和驱动。对驱动/传感电路在频域和时域进行了全面分析，以消除馈通并最小化信号失真。实验结果表明，使用2.5 V pp 和1 MHz 的载波信号，微镜扫描角度的测量精度达到0.15 ◦，时间延迟可控制在0.47 μs 以内。为了更好地理解微镜的扫描稳定性，还研究了温度变化对微镜相位响应的影响。当温度从 25 ◦ C 变为 35 ◦ C 时，以 3840 Hz 驱动的微镜的测量时间延迟从 0 变为 2.4 μ s。所提出的电容式传感方案可用于同时有效测量静电梳状驱动 MEMS 镜的角位置和相位，而无需添加任何外部元件。
频率梳源的计量：评估从多模到锁模操作的相干性
摘要：自本世纪初以来，频率梳发生器已经重塑了频率计量学和相关领域。自首次实现以来的二十多年里，已经展示了几种在任何光谱区域生成频率梳的其他方法，每种方法都有其独特的特性。这种趋势引发了对定量评估新梳实现与理想梳的接近程度的需求，这一特性在本文中被称为梳状性。我们将简要回顾新型频率梳源这一非常活跃的领域，并针对具体应用描述最近开发的技术，用于定量评估新旧频率梳的关键参数。最后，我们将尝试勾勒出这个新兴研究领域的未来发展方向。
日本人工智能技术：现状与前景
• 充分利用AI，无需工人调整设备，提高制造工序的生产效率。特点1：高速推理：开发了AI控制技术，可与FA设备控制并行进行高速推理。特点2 ：环境适应：学习运转过程中的状态量，适应不断变化的加工环境。特点三：高可靠性：对推理结果的可靠性进行指标化，实现高可靠的AI控制技术。
国际人工智能政策辩论现状
感谢联合国教科文组织世界科学知识与技术伦理委员会（COMEST）成员编写的《关于人工智能伦理可能的标准制定文书的初步研究》，以及特设专家组成员编写的《人工智能伦理建议书》初稿，3
nexogeot_brochure.pdf - 雅马哈
然而，大多数自然产生的声源，例如未放大的歌手或乐器演奏者，从不会向听众呈现多重到达（即梳状滤波器）。因此，人类听觉从未进化到能够解释放大的声音，我们的耳朵与大脑之间的连接也从未适应相对现代的梳状滤波器。此外，即使梳状滤波器看起来相对“精细”且听不清楚，它们仍然很难“听清发生了什么”。对于高频打击乐或人声辅音来说尤其如此。没有电子设备可以解决这种情况。整个系统的 EQ 曲线永远无法真正“拉平”这些峰值和下降。在某些位置和某些频率，均衡实际上会使情况变得更糟。在其他情况下，大概是 FOH，它可能会使它们变得更好。只有真正的系统一致性才能让工程师执行有效的音调调整，这些调整适用于每个座位和每双耳朵。这就是为什么在 NEXO，我们对一致性的追求推动了三年的研发，最终推出了 GEO。我们对结果感到非常自豪。
有效的微孔子频率梳
背景：近年来，聊天机器人在心理健康支持中的使用呈指数增长，研究表明它们可能有效地治疗心理健康问题。最近，引入了称为数字人类的视觉化身。数字人类有能力将面部表情用作人类计算机相互作用的另一个维度。重要的是要研究基于文本的聊天机器人和数字人物之间的情绪响应和可用性偏好的差异，以与心理健康服务互动。目的：本研究的目的是探索由健康参与者测试的数字人类界面和仅使用文本的聊天机器人界面在何种程度上有所不同，使用Betsy（行为，情感，治疗系统和您）使用2个不同的接口：具有拟人化的数字人类，具有拟人化功能和文本单位用户界面。我们还着手探索聊天机器人为心理健康（特定于每个界面）的对话如何影响自我报告的感觉和生物识别技术。方法：我们探索了具有拟人化特征的数字人与仅传统文本聊天机器人通过系统可用性量表感知可用性，通过脑电图的情感反应以及紧密感的情感反应的程度不同。健康的参与者（n = 45）被随机分为2组，这些组使用具有拟人化特征的数字人（n = 25）或仅具有此类特征的仅文本聊天机器人（n = 20）。通过线性回归分析和t检验进行比较。两组的聊天机器人界面的平均值或高于平均水平的可用性评分。结果：纯文本和数字人类群体之间关于人口特征没有观察到的差异。对于仅文本聊天机器人，数字人类界面的平均系统可用性量表得分为75.34（SD 10.01;范围57-90），与64.80（SD 14.14;范围40-90）。女性更有可能报告对Betsy感到恼火。
人工智能医疗设备的现状和未来
任何仪器、设备、器具、软件、材料或其他物品，无论是单独使用还是组合使用，连同任何附件，包括制造商旨在专门用于诊断和/或治疗目的的软件，以及其正确应用所必需的软件，制造商旨在用于人类的以下目的： — 疾病的诊断、预防、监测、治疗或缓解， — 伤害或残疾的诊断、监测、治疗、缓解或补偿， — 解剖或生理过程的研究、更换或修改， — 受孕的控制，并且其在人体内或人体上的主要预期作用不是通过药理学、免疫学或代谢手段实现，但可以通过此类手段辅助其发挥作用
PHYSICAL REVIEW A 110, 042210 (2024) 过程张量...
过程张量是量子梳，描述开放量子系统通过多个量子动力学步骤的演化。虽然有多种方法可以测量两个过程的差异，但必须特别注意确保量词遵循物理上可取的条件，例如数据处理不等式。在这里，我们分析了量子梳一般应用中常用的两类可区分性度量。我们表明，第一类称为 Choi 散度，不满足重要的数据处理不等式，而第二类称为广义散度，满足。我们还将量子信道广义散度的一些其他相关结果扩展到量子梳。最后，鉴于我们证明的性质，我们认为广义散度可能比 Choi 散度更适合在大多数应用中区分量子梳。特别是，这对于定义具有梳状结构的资源理论的单调性至关重要，例如量子过程的资源理论和量子策略的资源理论。