摘要。作为视觉变压器(VIT)的核心,自我注意力在建模长期空间相互作用方面具有很高的多功能性,因为每个查询都聚集在所有空间位置。尽管VIT在视觉任务中实现了有希望的表现,但自我注意力的复杂性与令牌长度相关。将VIT模型适应需要高输入分辨率的下游任务时,这会导致挑战性问题。前瞻性艺术试图通过引入稀疏的注意力(例如空间减少关注和窗户注意力)来解决这个问题。这些方法的一个常见点是,在计算注意力重量的情况下,所有图像/窗口令牌都连接在一起。在本文中,我们发现注意力重量与造成的计算冗余之间存在很高的相似性。为了解决这个问题,本文引入了新的关注,称为部分注意力,该问题通过减少注意图中的冗余信息来更有效地学习空间相互作用。我们注意力中的每个查询只与一小部分相关令牌相互作用。基于部分关注,我们提出了一个高效而通用的视觉变压器,名为Partialformer,该变压器在视觉任务之间的准确性和计算成本之间达到了良好的权衡。例如,在Imagenet-1K上,PartialFormer-B3超过1.7%的TOP-1准确性,同时节省25%的GFLOPS,而焦点T则超过0.8%,同时节省了30%的GFLOPS。
1 哈尔滨工业大学电子信息工程学院,哈尔滨 150001,中国;zahid.rasheed@hit.edu.cn(ZR);yk_ma@hit.edu.cn(Y.-KM)2 嘉泉大学计算机工程系,韩国城满区 13120 3 天际线大学学院计算机学院,沙迦大学城,沙迦 1797,阿拉伯联合酋长国;mahmoudalkhasawneh@outlook.com 4 应用科学私立大学应用科学研究中心,安曼 11931,约旦 5 贾达拉大学研究中心,贾达拉大学,伊尔比德 21110,约旦 6 卡西姆大学公共卫生与健康信息学学院健康信息学系,卡西姆 51452,沙特阿拉伯; ssmtiery@qu.edu.sa 7 沙特阿拉伯阿卜哈 61421 哈立德国王大学应用医学科学学院基础医学科学系;mabohashrh@gmail.com * 通信地址:inam.fragrance@gmail.com
类似游戏的虚拟现实(VR)测试,适合8至16岁的人。模拟包括一个类似家庭的环境,用户执行日常生活任务。神经系统绩效指标以及头部和手动运动与典型发展的人群的数据进行比较,以识别与ADHD相关的执行功能缺陷。有一个不需要VR耳机的EFSIM测试的Web版本。它是为远程测试而设计的,可以在没有医疗保健专业人员的情况下进行。
意识到感知或思想,事物或一个人的注意[4]。学生注意力障碍的可能因素缺乏压力管理,缺乏关注,身体问题,生活方式,外部因素,例如环境噪音等。[5]缺乏睡眠也会损害包括注意力(6]的学术成功的功能,其功能的重要因素。焦虑是一种令人恐惧和不安的感觉,其特征是由于忧虑,张力,颤抖,躁动,不安,难以集中以及增加呼吸和心律。最常见的焦虑原因是父母,同伴压力,创伤,药物滥用和社交媒体的高期望[7]。当人们试图达到受他人的遗嘱判断,失败,自我怀疑或对失败的期望影响的目标时,我们还会看到焦虑[8]。大脑健身运动是保罗和盖尔·丹尼森(Paul and Gail Dennison)在1970年代由26种活动组成的干预措施。它通过特定的运动,过程和程序集,改善了协调,重点,学术,集中,记忆,写作和阅读等领域[9]。当我们面对挑战时,可以使用这些活动,并且所有学习障碍都可以发布。根据大脑体育馆的文献,大脑活动沿三个维度定义:1。横向尺寸(刺激)2。聚焦维度(版本)3。这些活动建立了身体与大脑之间的神经路径和联系,促进电磁的流动中心维度(放松)[10]用于刺激这些维度的26个活动被描述为横向性维度的中线运动,有助于整合大脑和身体的左侧和右侧,以延长尺寸的活动,将注意力集中在范围内,有助于他们加强在脑中,以使其在大脑和大脑的能力之间进行锻炼,并在大脑的背景下进行连接,并在diiN上进行连接。放松系统并帮助人们处理信息。
引入集中注意力通常涉及在已知位置识别刺激。另一种类型的注意力,分类搜索涉及确定刺激的位置,其次是其识别。在选择反应时间任务中已经测量了这两种类型的注意力。[1,2]以及测量选择性注意力,这些任务还测量了关注的平均反应时间,误差和关注度(偶尔出现非常长的反应时间)。此外,它们测量了信息处理的阶段,例如新信息和响应组织的编码。[3]从这些任务中得出了三个主要注意力的指标。第一个措施是两个任务之间的差异(空间不确定性很少:SPUL)。第二个测量了注意力集中(Eriksen效应,Erik)。第三个在分类搜索任务中测量的,比较了在相同或不同位置在连续试验中发生的刺激的影响(位置重复效应,PREP)。
我们在本文中介绍了 SA-DQAS,这是一种新颖的框架,它通过自注意机制增强了基于梯度的可微量子架构搜索 (DQAS),旨在优化量子机器学习 (QML) 挑战的电路设计。类似于句子中的单词序列,量子电路可以看作是包含量子门的占位符序列。与 DQAS 不同,每个占位符都是独立的,而 SA-DQAS 中的自注意机制有助于捕获放置在电路中占位符上的每个操作候选者之间的关系和依赖信息。为了评估和验证,我们对作业车间调度问题 (JSSP)、最大割问题、量子化学和量子保真度进行了实验。加入自注意可以提高所得量子电路的稳定性和性能,并改进其结构设计,具有更高的噪声弹性和保真度。我们的研究首次成功结合了自注意与 DQAS。
保持笔记本方便。您可能想在访问之间想到问题时写下问题。您从医生那里收到的一些信息可能很难掌握。考虑将值得信赖的家人或朋友带到您的约会。他们可以支持您并帮助记笔记。
短视频平台的普及性已经无缝融入了日常生活,但我们必须认识到它们对身心健康的潜在负面影响。先前的研究已经发现过度消费短视频会对注意力行为产生不利影响,但其背后的神经机制仍未被探索。在本研究中,我们旨在调查短视频使用对注意力功能的影响,通过注意力网络测试(ANT)来测量。共招募了48名参与者,其中包括35名女性和13名男性,平均年龄为21.8岁。使用手机短视频成瘾倾向问卷(MPSVATQ)和自我控制量表(SCS)评估短视频使用行为和自我控制能力。在完成ANT任务期间记录脑电图(EEG)数据。相关性分析显示,MPSVATQ与反映前额叶区域执行控制的θ功率指数之间存在显著的负相关关系(r=-0.395,p=0.007),而使用静息态EEG数据的θ功率指数则没有观察到这一结果。此外,还发现MPSVATQ与SCS结果之间存在显著的负相关(r=-0.320,p=0.026)。这些结果表明,手机短视频成瘾倾向的增强会对自我控制产生负面影响,并削弱注意力功能领域的执行控制。这项研究揭示了短视频消费带来的不良后果,并强调了制定干预措施以减轻短视频成瘾的重要性。
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 患者的脑电波模式可能会发生改变,这可以通过定量脑电图测量。一种市售系统,即基于神经精神脑电图的 ADHD 评估辅助系统,可测量脑电图的静息 θ/β 比率。该技术正在接受评估,以协助诊断临床怀疑患有 ADHD 的青少年和儿童的 ADHD。背景注意力缺陷多动障碍是儿童、青少年和成人中常见的一种疾病,其特征是普遍的注意力不集中和/或多动冲动症状,导致工作、学校或家庭环境中至少 2 个领域的损伤。兴奋剂药物可减轻与 ADHD 相关的症状,但人们担心可能会过度诊断和过度开药。目前,ADHD 的临床诊断是通过访谈和标准问卷评估行为症状和损伤。由于核心症状不具特异性,因此诊断可能具有挑战性。它们可能存在于其他精神疾病中(例如学习障碍、品行障碍或情感障碍),或由环境影响(例如缺乏纪律)导致。此外,ADHD 是一种具有多种亚型的异质性疾病,并且经常与其他精神疾病共存。过去几十年来,已经有大量研究探讨 ADHD 患者的 EEG 衍生脑电波模式是否与非 ADHD 患者不同。EEG 模式通常分为 4 个频率范围,delta(<4 Hz)、theta(4-7 Hz)、alpha(8-12 Hz)和 beta(13-25 Hz)。关于 ADHD 脑电波模式的研究最大的焦点是 ADHD 患者的 theta 波活动是否增加以及 theta/beta 比率是否增加。基于神经精神脑电图的 ADHD 评估辅助 (NEBA®) 系统是一种特定的 QEEG 系统,它使用位于中央中线位置(在国际 10-20 EEG 系统中称为位置 CZ)的电极测量 EEG 的静息 θ/β 比率。QEEG 使用计算机分析,将时间域数学变换到频域(快速傅立叶变换),以确定每个频率的总功率。然后可以根据 4 个频率范围的总功率计算波形的相对功率。NEBA 系统使用专有截止值根据静息 θ/β 比率生成 ADHD 可能性的估计值。建议使用 NEBA 系统来确认临床诊断或支持对患有 ADHD 的儿童和青少年进行进一步检测。该系统不用于评估临床医生对 ADHD 的诊断为阴性的患者,并且系统在这种情况下不会生成解释性报告。也有人提出,临床医生的诊断印象加上 NEBA 系统生成的结果可能会降低过度诊断的可能性
人们倾向于通过碎片化阅读获取信息。但这种行为本身可能导致注意力分散,影响认知能力。要解决这一问题,有必要了解碎片化阅读行为如何影响阅读者的注意切换。本研究首先收集了包含6个主题词、60个句子的网络新闻作为实验材料,定义文本相异度,用于测量基于文本内容差异的注意切换程度,并进行基于P200的脑电图实验。结果发现,即使阅读了整体内容相同的碎片化文本内容,文本相异度较低的文本内容,人们在后续的认知任务中工作记忆容量更大、工作记忆负荷更低,对认知能力的负面影响更小。此外,文本内容的概念或工作记忆表征差异引起的注意切换可能是影响碎片化阅读行为中认知能力的关键因素。研究结果揭示了认知能力与碎片化阅读、注意转换之间的关系,为文本相异性研究方法开辟了新的视角。本研究为如何降低新媒体平台上碎片化阅读对认知能力的负面影响提供了一些参考。