XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System界面
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
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）。
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。
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。
脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
大脑计算机界面
英国研究人员卡顿（1）在1875年设法测量了兔子和猴子大脑中的自发电活动，1924年，德国神经精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）首次通过人头皮肤获得了贝伊（Bey）的电记录。汉斯·伯杰（Hans Berger）于1929年发表了这项研究（2）。Hans Berger在第一批记录中定义了Alpha（8-13 Hz）和Beta（15-30 Hz）的波，并将此电气记录称为“脑电图”（EEG）。大脑中的神经细胞与电连接相互通信，并且在获取细胞记录时，可以测量突触后的抑制剂，退出器突触电位后出口并最终导致动作电位。当有效电极连接到头骨上并作为第二电极中的参考电极连接时，测量该电极下神经细胞的所有电气集体活性。这些记录在大脑头皮上拍摄的记录是不正确的复杂信号。这些信号取决于人类的瞬时大脑活动，时间，频率和拓扑差异。汉斯·伯格（Hans Berger）表明，即使在第一次记录期间，枕骨闭嘴，大脑的视觉区域，阿尔法波也有所增加。在Alpha和Beta波之后，1936年，Walter（3）定义了Delta（0.5-3.5 Hz）和TETA（4-7 Hz）波，所有频带在1938年被命名为Gamma波（4）。今天，在许多书籍中，这些频带已成为任务说明
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。
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。