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World File Search System眼球
针对眼部疾病的体内 CRISPR 基因编辑疗法
BCVA：最佳矫正视力；CVFQ：儿童视觉功能问卷；FST：全视野光敏感度阈值；NEI VFQ：美国国家眼科研究所视觉功能问卷-25；NHS：自然史研究；OCI：眼球运动控制和不稳定性；OCT：光学相干断层扫描；ONL：外核层；Ora-VNC：Ora 视觉导航挑战
türkiyeewebmıtqatar的初创公司
虚拟世界Atlas Space已为Bitbasel事件建立的，这在提供我们的赞助商和合作伙伴作为Web3事件的独特价值方面发挥了作用。它使我们能够吸引无法亲自与我们同在的受众的出席，这使我们能够通过内容和演讲者的编程来吸引更多的眼球和印象。Atlas太空队在他们所做的事情上是世界上最好的！
CyberEye：用于评估和调节大脑以外认知功能的新型眼动追踪界面
摘要：全球脑项目中创新神经技术的出现加速了 BCI 的研究和临床应用，使其超越了感觉和运动功能。侵入式和非侵入式传感器都已开发出来，用于与思考、交流或记忆等认知功能进行交互。通过摄像头检测眼球运动为计算机接口提供了一种特别有吸引力的外部传感器，用于监控、评估和控制这些更高级的大脑功能，而无需从大脑获取信号。凝视位置和瞳孔扩张的特征可有效用于跟踪我们在健康心理过程中的注意力，实现意识障碍中的互动，甚至预测各种脑部疾病中的记忆表现。在这篇前瞻性文章中，我们提出了“CyberEye”一词，以涵盖眼球追踪界面在神经科学研究、临床实践和生物医学行业中的新兴认知应用。随着 CyberEye 技术的不断发展，我们预计 BCI 对大脑活动的依赖性会降低，侵入性会降低，从而更具适用性。
运动想象评估的眼动追踪信息的非线性分析
本研究调查了人类运动想象 (MI) 能力的评估。通常，MI 能力通过两种方法测量：自填问卷 (MIQ-3) 和心理计时 (MC)，后者测量实际和想象的运动任务之间的时间差异。然而，这两种测量都依赖于受试者的自我评估，而不使用生理测量。在本研究中，我们提出了一组从眼球注视信号的非线性动力学中提取的新特征，以区分好和坏的想象者。为此，我们设计了一个实验，让 20 名志愿者（根据 MC 分为好或坏的想象者）执行三项任务：运动任务 (MT)、视觉想象任务 (VI) 和运动想象任务 (KI)。在整个实验过程中，使用眼动追踪系统持续监测受试者的目光注视。通过对重建相空间进行递归量化分析来分析目光注视时间序列，并在两组之间进行比较。统计结果表明非线性眼球行为如何表达意象心理过程的内在动态，并可用作 MI 能力的更客观、基于生理的测量方法。
利用扩展现实听觉生物反馈解决空旷空间近视问题，实现深空旅行
视觉调节是指人适应不同距离的能力。空旷空间近视是一种在飞行员身上观察到的现象，当飞行员在高空飞行时，空旷的天空中没有特定的物体可以聚焦，眼睛会选择聚焦在前方几米处而不是无穷远处 (Brown, 1957)。焦点随后不断变化，视力显著下降，导致无法检测到感兴趣的物体，也难以确定这些物体的大小 (Brown, 1957)。在长期太空飞行 (LDSF) 期间，宇航员面临着患上空旷空间近视的风险，因为太空一片漆黑，大部分时间都没有近距离物体可以聚焦。空旷空间近视的发生可能会导致宇航员识别太空碎片、卫星和即将来临的天体的速度变慢，对太空机组人员构成重大危险。在凝视毫无特征的黑暗天空时遇到的另一个危险是发生扫视眼球运动。研究表明，扫视眼球运动会导致远距离视觉出现明显差距，并且会显著降低视力（Schallhorn，1990）。
2024 年 FAST 战略：
› 确保您拥有足够的内容。创建一个高度小众的频道是可以的。事实上，有许多 FAST 频道只播放一档节目（例如，鲍勃罗斯频道、The Price is Right、Antiques Roadshow UK）。但如果您的频道没有足够的独特内容，观众会感到无聊并离开。计划在您的频道上至少播放 100 小时的内容，每月至少更换 25% 以保持新鲜感。› 让您的频道与竞争对手区分开来。分发应考虑类型、内容和观众互动。查看频道阵容并问自己：这个平台上哪些观众服务不足？内容在一天中的某个时间表现更好吗？广告收入需要眼球，而眼球需要人们观看的内容。虽然将您的频道放在多个平台上既便宜又容易，但维持广告收入需要数据驱动的策略。› 优化内容安排以提高用户参与度。与 VOD 不同，FAST 是一种线性模型。考虑一下您的频道将播放哪些节目，这些节目将在什么时间播出，以及您将多久允许一次广告插播。
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摘要：全球脑项目中创新神经技术的出现加速了 BCI 的研究和临床应用，使其超越了感觉和运动功能。侵入式和非侵入式传感器都已开发出来，用于与思考、交流或记忆等认知功能进行交互。通过摄像头检测眼球运动为计算机接口提供了一种特别有吸引力的外部传感器，用于监控、评估和控制这些更高级的大脑功能，而无需从大脑获取信号。凝视位置和瞳孔扩张的特征可有效用于跟踪我们在健康心理过程中的注意力，实现意识障碍中的互动，甚至预测各种脑部疾病中的记忆表现。在这篇前瞻性文章中，我们提出了“CyberEye”一词，以涵盖眼球追踪界面在神经科学研究、临床实践和生物医学行业中的新兴认知应用。随着 CyberEye 技术的不断发展，我们预计 BCI 对大脑活动的依赖性会降低，侵入性会降低，从而更具适用性。
制造业和服务业中的人为因素和人体工程学
Crundall, D. E., & Underwood, G. (1998).经验和处理需求对驾驶员视觉信息获取的影响。人体工程学，41 (4)，448 – 458。Ellis, S. R., & Stark, L. (1986)。视觉扫描中的统计依赖性。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，28 (4)，421 – 438。Green, P. (2015)。驾驶员在驾驶时看哪里（以及看多长时间）。交通安全中的人为因素，77 – 110。Harris Sr, R. L., Glover, B. J., & Spady Jr, A.A.(1986)。飞行员扫描行为的分析技术及其应用 (NASA Tech.报告号2525)。弗吉尼亚州汉普顿：兰利研究中心。Haslbeck, A., & Zhang, B.(2017)。我用我的小眼睛观察：在手动仪表飞行场景中分析航空公司飞行员的注视模式。应用人体工程学，63，62 – 71。Hillier，F. S.（2012）。运筹学简介。Tata McGraw - Hill Education。国际标准化组织。（2002）。ISO 15007 - 1：道路车辆 - 测量与运输信息和控制系统相关的驾驶员视觉行为 - 第 1 部分：定义和参数。摘自 http://www.iso.org Itoh，Y.，Hayashi，Y.，Tsukui，I.，& Saito，S.（1990）。飞机飞行员眼球运动和心理工作负荷的人体工程学评估。人体工程学，33 (6)，719 – 732。Jeong, H.，& Liu, Y.(2019)。非驾驶相关任务模式和道路几何形状对驾驶时眼球运动、车道保持性能和工作量的影响。交通研究 F 部分：心理学和行为，60，157 – 171。Kang, Z.，& Landry, S. J.(2014)。使用扫描路径作为多目标跟踪冲突检测任务的学习方法，56 (6)，1150 – 1162。Kang, Z., & Landry, S. J.(2015)。多元素目标跟踪任务的眼动分析算法：基于最大转换的聚集层次聚类。IEEE 人机系统学报，45 (1)，13 – 24。Krejtz, K., Duchowski, A., Szmidt, T., Krejtz, I., González Perilli, F., Pires, A., … Villalobos, N. (2015)。凝视转换熵。ACM 应用感知通讯 (TAP)，13 (1)，4 – 20。Liang, Y.、Horrey, W. J. 和 Hoffman, J. D. (2015)。开车时阅读文本：了解驾驶员对分心的战略和战术适应。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，57 (2)，347 – 359。Liang, Y., Lee, J. D., & Yekhshatyan, L. (2012)。视线偏离道路有多危险？算法根据自然驾驶中的扫视模式预测碰撞风险。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，54 (6)，1104 – 1116。Liechty, J., Pieters, R., & Wedel, M. (2003)。全局和局部隐性视觉注意：来自贝叶斯隐马尔可夫模型的证据。Psycho- metrika，68 (4)，519 – 541。Marchitto，M.，Di Stasi，L. L.，& Cañas，J. J.(2012)。任务负荷操纵下的眼球运动：几何形状对空中交通管制模拟任务中扫视的影响。制造业和服务业的人为因素和人体工程学，22 (5)，407 – 419。Milton，J.，& Mannering，F. (1998)。公路几何形状、交通相关元素和机动车事故频率之间的关系。交通运输，25 (4)，395 – 413。Mourant, R. R. 和 Rockwell, T. H. (1970)。将眼球运动模式映射到驾驶中的视觉场景：一项探索性研究。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，12 (1)，81 – 87。Noton, D. 和 Stark, L. (1971)。眼球运动和视觉感知。《科学美国人》 ，224 (6)，34 – 43。Pradhan, A. K.、Hammel, K. R.、DeRamus, R.、Pollatsek, A.、Noyce, D. A. 和 Fisher, D. L. (2005)。使用眼球运动评估驾驶员年龄对驾驶模拟器中风险感知的影响。《人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志》 ，47 (4)，840 – 852。
使用脑信号进行密码验证
摘要 —本文提出了一种无痛（基于EEG）大脑控制密码验证的方案，该方案专为完全丧失行为能力的患者设计。宇宙中最复杂的结构是人类大脑。为了分析其特征，已经以合法有序的方式完成了许多分析和解释。有些人身体部分麻木，无法移动、说话，有些人甚至无法移动头部。通常，密码验证是锁定、银行登录等一些应用所必需的，瘫痪患者也可以通过脑电波手机和眨眼来使用密码验证。脑电波手机采用BCI（脑机接口）原理，可监测来自大脑的EEG波。它获取大脑提示并将它们转换为命令，然后将其传递给执行正确操作的设备。在边缘电压的帮助下，还可以使用眨眼。使用 Neuroskymindwave mobile 获取来自人类大脑的伽马波，并识别眼球闪烁强度。根据 EAR 和输入密码所经过的外壳数量。输入正确的密码后，即可批准。关键词——密码验证、脑控接口、伽马波、NeuroskyMindwave mobile、眼球纵横比