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注意力
主题：经济战略成果 1d) 支持可为当地创造理想就业机会的新企业/投资 尽管 MFEP 打算创造 300 个本地就业机会并鼓励本地赞助，但汤斯维尔等南部郡县可能会获得大部分经济利益。 MFEP 在最近的社区咨询中明确表示，由于固有风险，将不会使用 Mt Fox 公路，所有交通将通过 Harvey's Range 前往 MFEP 现场。这意味着，除非达成其他协议，否则劳动力将从这个接入点而不是 Hinchinbrook 招募。 要素：多样性 N/A 要素：旅游业 N/A 要素：基础设施 N/A 要素：农村地区 1) 农村用途是农村地区的优先事项 提交人请求理事会就“电池存储设施”用途作为农村规范的相关性提供建议。
注意力经济
注意力经济 1 的概念最早由赫伯特·西蒙在 20 世纪 60 年代末提出，他将信息过载问题描述为经济问题。然而，随着互联网的兴起，内容（供应）变得越来越丰富，并且可立即获得，注意力成为信息消费的限制因素，这一概念也变得越来越流行。见附件 2 1 。虽然可访问信息的供应量持续快速增长——数字数据大约每两年翻一番——但对信息的需求却受到我们所能给予的稀缺注意力的限制。事实上，总的可用注意力受到可访问信息的人数 2 和一天中固定的小时数以及对我们的时间和注意力相互冲突的需求的限制。达文波特和贝克（2001）首先将“注意力经济学”定义为一种信息管理方法，将人类注意力视为稀缺商品，并应用经济理论解决各种信息管理问题 3 。我们越来越多地生活在“注意力经济”而不是“信息经济”中。
注意力的政治经济学
“注意力耗尽是一种新的、更微妙的折磨形式”，加布里埃尔·塔德（1902）曾经写道。这一观察与以往一样具有现实意义。事实上，人类注意力在数字时代所面临的日益增长的压力已成为 21 世纪道德焦虑和文化想象的一个主要来源——伦理、政治和经济话语和实践都围绕这一问题展开。虽然对人类注意力的局限性和使用的关注可以说是现代性本身的一个显著特征（参见 Crary 2001），但近年来，其公众关注度急剧上升。Shoshanna Zuboff（2019）的著作《监控资本主义时代：在权力新前沿为人类未来而战》广受欢迎，其他关于广告的“注意力盗窃”（Wu 2017）和说服性设计“注意力奴役”（Williams 2018）的著作也广受欢迎。注意力也日益成为社会行动主义的舞台。起源于硅谷的人文科技中心 (CHT) 认为，数字技术中说服性设计的过度使用导致了一系列问题，包括“注意力持续时间缩短、两极分化、文化愤怒化、大众自恋、选举操纵、[和]对技术的沉迷”(Lerman 2019)。因此，CHT 认为这种“数字注意力危机”是“气候变化的文化等价物”(Harris & Raskin 2019)。
注意力——数字技术如何影响我们的注意力、关注点和学习方式
已记录的个人风险包括对心理健康的影响，特别是年轻人的心理健康；虚假信息的泛滥；以及对外包信息的过度依赖。个人层面的影响累积起来，体现在社会层面的担忧中，例如情感两极分化——被定义为不信任政治光谱另一端的人的倾向——以及由于虚假信息活动而对公共健康造成的风险。虽然数字技术不是造成这些担忧的唯一原因，但它们发挥的作用是巨大的。更新个人信念和参与建设性讨论的良好能力是公民参与的关键要素，因此也是健康民主的关键要素。这些技能依赖于一系列认知过程，而这些过程现在受到技术快速而广泛的扩散的影响。随着个人和社会福祉面临的风险变得越来越明显，探索这一问题的紧迫性也随之增加。
利用脑电图通道注意力检测听觉注意力
摘要 — 听觉注意检测 (AAD) 试图从多人说话场景（例如鸡尾酒会）中的 EEG 信号中检测出被关注的语音。由于 EEG 通道反映了不同大脑区域的活动，因此面向任务的通道选择技术可以提高脑机接口应用的性能。在本研究中，我们提出了一种软通道注意机制，而不是硬通道选择，通过优化听觉注意检测任务来导出 EEG 通道掩模。神经 AAD 系统由神经通道注意机制和卷积神经网络 (CNN) 分类器组成。我们在公开数据库上评估了所提出的框架。对于 64 通道 EEG，我们在 2 秒和 0.1 秒决策窗口下分别实现了 88.3% 和 77.2%；对于 32 通道和 16 通道 EEG，我们在 2 秒决策窗口下分别实现了 86.1% 和 83.9%。所提出的框架在所有测试用例中都远远优于其他竞争模型。
注意力网：通过基于脑电图的测量系统监测学生的注意力类型
摘要 - 学生的关注是揭示其目标，意图和兴趣的必不可少的输入，这对于从心理学到互动系统的众多研究领域被证明是无价的。但是，大多数现有的对注意力进行分类的方法都无法对其复杂的性质进行建模。为了弥合这一差距，我们提出了一种新型的卷积神经网络方法，它利用脑电图（EEG）数据将注意力分为五个状态：选择性，持续，持续，分裂，交替和放松状态。我们通过标准的神经心理学任务收集了20个受试者的数据集，以引起不同的注意状态。我们提出的模型在此配置下的平均跨学生精度为92.3％（SD = 3.04），非常适合最终用户应用程序。我们基于转移学习的方法将模型个性化为个别受试者有效地解决了脑电图信号中个体可变性的问题，从而提高了对现实世界应用程序模型的性能和适应性。这代表了基于脑电图的分类领域的重大进步。实验结果表明，注意力集优于受试者独立和受试者依赖性设置中流行的EEGNET基线（P值<0.05），尽管我们的数据集有局限性，但仍证实了我们提出的方法的有效性。这些结果强调了使用脑电图数据对注意力分类的注意力的有希望的潜力。索引术语 - eeg，注意，情感计算，认知参与评估
基于注意力的量子断层扫描
摘要 随着量子系统平台的快速发展，噪声量子态的多体量子态重建问题成为一个重要挑战。人们对使用生成神经网络模型来解决量子态重建问题的兴趣日益浓厚。在这里，我们提出了“基于注意力的量子断层扫描”（AQT），这是一种使用基于注意力机制的生成网络进行量子态重建的方法，它可以学习噪声量子态的混合态密度矩阵。AQT 基于 Vaswani 等人（2017 NIPS）在“注意力就是你所需要的一切”中提出的模型，该模型旨在学习自然语言句子中的长程相关性，从而超越以前的自然语言处理（NLP）模型。我们不仅证明 AQT 在相同任务上的表现优于早期基于神经网络的量子态重建，而且证明 AQT 可以准确地重建与 IBMQ 量子计算机中实验实现的噪声量子态相关的密度矩阵。我们推测 AQT 的成功源于它能够对整个量子系统中的量子纠缠进行建模，就像 NLP 的注意力模型能够捕捉句子中单词之间的相关性一样。