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注视AI
2000年代初期，专家们推测，就像蒸汽机和互联网一样，人工智能（AI）会改变世界。随着AI革命的途径，超级计算机在处理大量数据并支持各种应用程序中的AI开发时在旅途中发挥了重要作用。在本期超级计算的亚洲问题中，我们涵盖了AI在两个关键领域的存在：医疗保健和气候。从药物开发到疾病诊断，世界各地的医疗保健系统将通过高性能计算（HPC）和AI的力量提高（医疗保健的加速进步，第10页）。为了告知气候政策和基础设施计划，政府寻求气候建模，该领域旨在在HPC的帮助下每年获得更精确的范围（气候模型的关键，第30页）。HPC支持大语模型中的AI进步，药物发现和气候预测，但AI反过来支持更快，更有效的超级计算机的发展。，对于鸟类对超级计算机与AI之间关系的眼光，我们的封面故事突出了HPC促进的五个主要AI突破（AI，第16页）。最后，我们以Super Computing Asia的第一个访谈资料（定义AI的未来，第24页）来考虑AI的未来。瑞士国家超级计算中心机器学习的首席建筑师Torsten Hoefler教授讨论了该领域的主要机遇和挑战，以及协作和教育的重要性。
眼睛注视辅助操作
人机协作的一个关键挑战是构建一个系统，平衡自主机器人行为的实用性和直接人类控制的好处。这种平衡对于辅助操作系统尤其重要，辅助操作系统有望帮助残疾人更轻松地控制安装在轮椅上的机械臂来完成日常生活活动。为了提供有用的帮助，机器人必须了解用户的目标和任务偏好。我们的见解是，系统可以通过监控用户的自然目光注视行为来增强这种理解，因为心理学研究表明，目光注视对任务具有响应性且相关。在这项工作中，我们展示了如何使用目光注视来增强辅助算法。首先，我们分析遥控机器人操作过程中的目光注视行为，并将其与文献中关于手工操作的结果进行比较。然后，我们开发了一个管道，将原始目光注视信号与任务上下文相结合，为学习算法构建丰富的信号。最后，我们提出了一种新颖的目光注视用法，即机器人通过检测用户何时认为机器人的行为有问题来避免危险行为。
注视眼动的实际应用...
在各种各样的研究环境中，微扫视和其他注视眼球运动的记录为实际问题提供了见解和解决方案。本文，我们回顾了有关注视眼球运动（尤其是微扫视）在应用和生态有效场景中的文献。最近的技术进步使得在观察者执行各种任务时，可以在现实世界中进行非侵入式注视眼球运动记录。因此，注视眼球运动测量已在多种现实世界场景中获得，例如与驾驶员疲劳、宇航员前庭感觉剥夺和精英运动员训练等有关。本文，我们介绍了注视眼球运动研究的实际应用的最新进展，研究了其未来的潜在用途，并讨论了在现有眼球运动检测技术中加入微扫视测量的好处。当前证据支持将注视眼球运动测量纳入现实世界环境，作为开发新的或改进的眼球运动评估工具的一部分。随着价格实惠的高速、高空间分辨率眼动仪变得越来越普遍，注视眼球运动测量在现实世界中的应用只会变得越来越大、越来越广泛。
人类注视辅助人工智能：综述
人类被一个充满信息的复杂世界所包围。人类如何才能生存而不被淹没？视野内通常有数百到数千个物体和其他类型的信息，但是我们的感官和认知能力是有限的。幸运的是，并非所有物体或信息都与我们当前的议程或长期生存目标有关。通过进化和学习，人类逐渐开发出选择信息的策略。这被称为选择性注意。随着人工智能 (AI) 从简单的数字世界迁移到复杂的现实世界，AI 代理面临着同样的挑战：它们如何从充满信息的世界中选择重要信息？给定的计算模型（无论是生物的还是数字的）的容量都是有限的。因此，注意力选择对于确保将资源投入到关键组件上是必要的。由于人类会主动寻找所需的信息，因此凝视可以揭示潜在的注意力模式 [Posner and Petersen，1990]。人类在视野中央 1-2 度的视觉中心具有高敏锐度（即，在手臂长度处覆盖手指的宽度），而周边的分辨率则逐渐降低。他们学会了在正确的时间将中央凹移动到正确的位置，以处理与任务相关的重要视觉刺激 [Borji and Itti，2014；Hayhoe，2017]。这种选择性注意机制
脑部疾病的注视诱人的眼神训练
1 I.R.C.C.S. Istituto Auxologico Italiano神经科学和神经科学实验室，20149年意大利米兰； federica.solca@gmail.com（F.S. ）; silviatorre.psy@gmail.com（S.T。 ）; f.verde@auxologico.it（F.V. ）; n.ticozzi@auxologico.it（n.t。 ）; e.aiello@auxologico.it（E.N.A. ）; vincenzo@silani.com（V.S. ）; b.poletti@auxologico.it（b.p。） 2“丽塔·李维尼·蒙塔尔西尼”，都灵大学神经科学系，意大利10126都灵； s.tagini@auxologico.it 3 I.R.C.C.S. di Neurologia e Neuroriabilitazione, Ospedale San Giuseppe, 28824 Piancavallo, Italy 4 Department of Pathophysiology and Transplantation, Dino Ferrari Center, University of Milan, 20122 Milan, Italy 5 Department of Health Sciences, Aldo Ravelli Center for Neurotechnology and Experimental Brain Therapeutics, International Medical School, University of Milan, 20122年意大利米兰； roberta.ferrucci@unimi.it 6神经病学诊所III，助理Santi Paolo e Carlo，20142年意大利米兰7 istituto di Ricovero e Cura a Carattere Sciente（IRCCS）意大利米兰； gabriella.pravettoni@unimi.it 9欧洲肿瘤学研究所，IRCCS，20141年意大利米兰10博士学位课程，神经科学博士学位课程，米兰 - 比科卡医学与外科学院，20126年蒙扎大学，意大利 *通信：l.carelli@carelli@auxologico.it.ithe fossed of possodect of possod of disors disors of disors disors。 ‡这些作者对这项工作也同样贡献。1 I.R.C.C.S. Istituto Auxologico Italiano神经科学和神经科学实验室，20149年意大利米兰； federica.solca@gmail.com（F.S.）; silviatorre.psy@gmail.com（S.T。）; f.verde@auxologico.it（F.V.）; n.ticozzi@auxologico.it（n.t。）; e.aiello@auxologico.it（E.N.A.）; vincenzo@silani.com（V.S.）; b.poletti@auxologico.it（b.p。）2“丽塔·李维尼·蒙塔尔西尼”，都灵大学神经科学系，意大利10126都灵； s.tagini@auxologico.it 3 I.R.C.C.S.di Neurologia e Neuroriabilitazione, Ospedale San Giuseppe, 28824 Piancavallo, Italy 4 Department of Pathophysiology and Transplantation, Dino Ferrari Center, University of Milan, 20122 Milan, Italy 5 Department of Health Sciences, Aldo Ravelli Center for Neurotechnology and Experimental Brain Therapeutics, International Medical School, University of Milan, 20122年意大利米兰； roberta.ferrucci@unimi.it 6神经病学诊所III，助理Santi Paolo e Carlo，20142年意大利米兰7 istituto di Ricovero e Cura a Carattere Sciente（IRCCS）意大利米兰； gabriella.pravettoni@unimi.it 9欧洲肿瘤学研究所，IRCCS，20141年意大利米兰10博士学位课程，神经科学博士学位课程，米兰 - 比科卡医学与外科学院，20126年蒙扎大学，意大利 *通信：l.carelli@carelli@auxologico.it.ithe fossed of possodect of possod of disors disors of disors disors。‡这些作者对这项工作也同样贡献。
驾驶员困倦对注视相关脑电位的影响
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-162944 注意：引用本作品时，请引用原始出版物。Ahlström, C., Solis-Marcos, I., Nilsson, E., Akerstedt, T., (2020), The impact of driver sleepiness on fixation-related brain potentials, Journal of Sleep Research , 29(5), e12962. https://doi.org/10.1111/jsr.12962
使用目光注视训练自适应肌电接口
肌电接口在消费者和健康应用中前景广阔，但目前它们受到不同用户之间性能差异和任务间通用性差的限制。为了解决这些限制，我们考虑在操作过程中不断适应的接口。尽管当前的自适应接口可以减少受试者之间的差异，但它们在任务之间的通用性仍然很差，因为它们在训练期间使用了特定于任务的数据。为了解决这一限制，我们提出了一种新范式，使用自然眼球注视作为训练数据来调整肌电接口。我们招募了 11 名受试者，使用从前臂肌肉测量的高密度表面 EMG 信号在 2D 计算机光标控制任务上测试我们提出的方法。我们发现我们的凝视训练范式和当前的任务相关方法之间的任务性能相当。这一结果证明了
在眼睛注视跟踪中的调查以控制光标运动
计算机科学与工程系教职员工1学生，计算机科学与工程系2,3,4,5 Vidya Vikas工程技术研究所，印度卡纳塔克邦迈索鲁，摘要：在由一个物理挑战的人控制鼠标时，实际上是一个艰难的人。要为无法物理使用鼠标使用的人找到解决方案，我们建议使用眼动动作该鼠标光标控制。眼目光是使用眼动以控制鼠标的访问计算机的另一种方法。对于那些细触摸屏的人来说，鼠标无法访问，眼睛凝视是一种替代方法，可以使用眼睛的运动来操作用户计算机。眼运动可以被视为人力计算机通信的关键实时输入介质，这对于身体残疾的人尤为重要。为了提高用户计算机对话中眼睛跟踪技术的可靠性，移动性和可用性，使用网络摄像头提出了一种新颖的眼部控制系统，而无需使用任何额外的硬件。所提出的系统专注于仅使用用户的眼睛提供简单便捷的交互式模式。所提出的系统的使用流旨在完美遵循人类的自然习惯。提议的系统描述了虹膜的实现和光标的实现，该系统可根据IRIS位置进行，可用于使用网络摄像头在屏幕上控制光标，并使用Python关键字实施：脆弱性，Web应用程序，虚拟鼠标，人类计算机交互
空间定向障碍提示对飞行员和非飞行员注视行为的影响
摘要 空间定向障碍 (SD) 对飞行安全构成严重威胁。飞行员的注视行为表征了他的视觉感知和注意力，决定了能否成功应对这一现象。无论飞行员的经验或熟练程度如何，感官错觉都会导致仪表指示与飞行员“感觉”之间的差异。了解模拟器诱导的 SD 提示如何影响飞行员和非飞行员的注视行为是我们的兴趣所在，也是本研究的目标。使用 SD 飞行模拟器，40 名男性（20 名军事飞行员；20 名非飞行员）经历了 12 个飞行序列。我们测量并比较了两组（飞行员与非飞行员）和飞行类型（非 SD 与 SD 飞行）受试者对三种视觉和三种运动错觉的注视行为和飞行表现。仅在三种错觉（假地平线、躯体旋转和科里奥利）中应用 SD 提示，即可观察到与非 SD 飞行相比视觉注意力分布的差异。专业知识和飞行类型之间没有相互作用。除着陆外，飞行员的平均注视时间比非飞行员短。对于相同的 SD 飞行剖面，我们发现受试者的注视行为和飞行表现发生了变化。SD 提示以相同的方式影响飞行员和非飞行员；因此，成为驾驶飞机的专家并不会降低飞行员失去空间方向感的敏感性。眼动追踪技术可用于分析飞行员的注意力，以及更好地理解和训练飞行员在 SD 事件期间的飞行表现。