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World File Search System界面
catatonia和Melancholia界面
尽管忧郁症与情绪障碍中的严重发作和卡塔尼症的严重发作是一种主要的精神病障碍，但文学的重要体系表明，它们之间存在着全面的重叠，其中包括知名的情感，认知和精神运动的表现（1，2）。卡尔鲍姆指出，忧郁症可以进入卡塔托尼亚，后来描述了卡塔托尼亚在忧郁症和躁狂症之间的过渡期间如何出现（3）。他描述了忧郁症的一种变体，称为“忧郁症阿塔托尼塔”或“惊人的忧郁症”，它具有突出的运动和认知表现形式，例如昏昏欲睡，认知能力下降以及冻结的运动表现（4）。他强调，异常运动标志着经典的忧郁症和忧郁症Attonita之间的区别。此外，他解释说，当这些患者出现惊讶时，他们越过忧郁症Attonita，并将其命名为“ Kahlbaum边界。”他逐渐增加了更多的迹象，并称之为catatonia症，他将其描述为具有环状交流过程的脑疾病，其中精神症状的纵向过程是连续忧郁的忧郁，躁狂，昏迷，混乱，最终痴呆的（3）。Kahlbaum关于Catatonia的最初观察后来被认为是综合征诊断标准的基础。他还在忧郁症和卡塔托尼亚之间建立了重要的联系，这表明疾病的症状或阶段存在重叠（4）。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
光电子发射和界面从头理论研究...
了解 Si(001) 上替代高 K 电介质的外延生长：应用于氧化镨。《真空科学与技术杂志》美国真空学会 B 官方杂志，微电子处理与现象，2003 年，21，1765。
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。
研究生成式人工智能在设计用户界面时的实用性
截至 2023 年初，生成式人工智能已成为流行文化和科技行业的热门话题。多个网站允许用户写一个句子并返回一张描绘用户所写内容的图像。有些网站免费提供这项服务，而有些网站则要求用户为这项服务付费。2023 年 1 月 23 日，微软宣布向发明 ChatGPT 和 DALL-E[12][13] 的人工智能研究实验室 OpenAI 投资数十亿美元，这意味着人工智能领域的重要性和潜力。人工智能已经在医疗保健、制造业、零售业和银行业等许多行业得到应用。相对较新的文本到图像生成式人工智能领域（见第 2.1 节）进一步扩展了人工智能的使用领域。我们在本文中研究的一个潜在应用领域是用户体验设计（从现在开始称为 UX）。例如，正在从事 Web 应用程序项目的 UX 设计师或学生可能会发现创建可作为初稿并进一步改进的模拟用户界面很有用。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
对人类机器信息系统中合理选择问题的神经界面技术的比较分析
摘要。现代神经界面的市场尽管不幸的是，尽管它的积极发展，但可以为用户提供许多现有的原型，这些原型具有相对较低的人类操作员控制效果的准确性和识别可靠性。此外，市场上的任何神经界面都必须分别针对每个操作员量身定制，这使得很难使其准确性，精度和可靠性客观化。解决上述问题的第一步是对本文介绍的现有神经接口技术市场的不同价格段进行比较分析。市场研究表明，尽管脑电图的缺点，但它是在神经界面系统中记录生物学信号的最易接收的非侵入性方法之一。为了促进未来的研究，已经考虑并分析了神经界面中已知模型和信号分析方法的主要优势和缺点。尤其是在信号预处理，诸如共同平均参考，独立组件分析，常见空间模式，表面拉普拉斯，常见的空间空间模式和自适应滤波等方法的信号预处理，优势和缺点的情况下。在评估信号的信息特征，模型和方法的分析基于自动锻炼的自适应参数，双线性自动化，多维自动进程，快速傅立叶变换，小波转换，波包分解的模型。此外，对人类神经界面操作员的控制效应的最常见鉴定方法（识别）的比较分析，即，判别分析的方法，参考矢量的方法，非线性贝叶斯分类器，邻居的分类器，人造神经网络的分类器。神经界面技术的研究为研究人员提供了更多的基础，以选择神经接口系统的数学，软件和硬件，并为新版本的开发提供了提高的准确性，可靠性和可靠性。