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World File Search System精神压力
脑衰退：过度使用科技导致认知能力下降
对数字设备的依赖日益增长，已经不再仅仅是为了方便，而是成为现代生活的一个基本组成部分。智能手机、社交媒体平台和互联技术的广泛应用创造了一个不断刺激和大量信息涌入的环境。越来越多的人担心这种无休止的数字互动会导致认知能力下降，通常被称为“脑腐烂”。虽然这个术语缺乏正式的科学定义，但它捕捉到了那些严重依赖技术的人所感受到的认知疲惫和精神压力。本文旨在将“脑腐烂”置于心理学和神经学背景中，研究其后果，并提出可能的解决方案。
评估...的心理负荷测量方法
林业机械操作员的工作对身体和精神都造成很大的负担。部分是因为它包含静态和重复性工作的元素，部分是因为需要处理大量信息并在短时间内做出许多决策。心理负荷是影响人类处理信息能力的各种形式的负荷的术语。没有任何单一因素可以衡量精神压力。使用表现以及主观评估和心理生理测量方法来测量心理负荷。心理生理学测量方法的例子有肌肉活动、心率、心率变异性、呼吸频率、皮肤电导和手指温度。减轻叉车驾驶员负担的一种方法是使起重机工作的某些部分实现自动化。
严肃游戏和人工智能支持类风湿性关节炎治疗
摘要。本文介绍了一种用于第一阶段和第二阶段类风湿性关节炎 (RA) 患者康复的复杂应用程序。该应用程序包含一个供医生、运动治疗师使用的模块和一个与 RA 每个阶段的症状相匹配的游戏模块。该应用程序的目的是通过数字技术和多模态交互（跳跃运动、严肃游戏和神经网络）来实现 RA 手部的康复。神经网络为患者提供支持，让他们在家中进行锻炼，以 95% 的准确率对正确的动作进行分类。在应用程序的开发过程中，在填充数据库、在与 RA 第二阶段相关的游戏中提升立方体以及神经网络的实现方面遇到了各种挑战。该应用程序已由一组学生进行了测试，结果显示在大多数情况下，精神压力、手指和手腕疲劳程度以及体力消耗都微不足道。
审查炎症是心理压力中认知障碍的神经生物学机制
情绪紧张，躁动，压力和无法放松的感觉被称为心理压力。尚不清楚心理压力如何影响神经生物学过程，但认为涉及的几个因素，包括中心和周围神经炎症，前额叶皮层的结构变性和海马，恐惧神经记录的改变，以及神经性神经性。除了将认知障碍与慢性低度炎症压力有关的数据外，还有越来越多的证据将精神压力，氧化压力和全身性炎症与心理疾病的发展联系起来。报告了慢性病和急性疾病，失眠，抑郁，焦虑，创伤后应激障碍和认知障碍。认知障碍受到全身和中央炎症过程的加剧。尽管可能很复杂，但由于它们的潜在机制可能很复杂，并且全身性炎症起着重要作用，但仍有不确定性。因此，本综述旨在研究炎症在压力引起的认知障碍中的作用。描述认知障碍的炎症机制对于理解和治疗疾病，例如慢性压力暴露和焦虑症至关重要。
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Varicella-Zoster病毒（VZV）是一种神经性人α-Hepesvirinae，会导致带状疱疹（Hz）。它感染了人类上皮细胞，T淋巴细胞和神经神经元。糖尿病，年龄≥50岁，感染，免疫抑制，免疫缺陷和精神压力是Hz的主要危险因素[1-4]。Hz是由VZV重新激活引起的一种传染性皮肤病。残留的VZV可以沿感觉神经轴突逆行，转移到脊髓后根神经节中，而潜在的VZV特异性细胞免疫降低，导致潜在病毒激活，再生，并通过神经轴突转移到皮肤上，从而导致疱疹[1]。Hz的主要临床特征包括单侧局部皮疹和神经性疼痛。急性攻击期在最后2-4周（老年人为3-4周），尽管神经痛可以持续更长的时间。疼痛，称为脊髓神经痛后（PHN），是由感染神经的炎症引起的，可能是持续的单疼痛，例如灼痛或深痛，或散发出疼痛，撕裂疼痛和痛苦[5]。
基于快速 Walsh Hadamard 变换和投票分类器的 EEG 信号压力检测
摘要 精神压力目前是一个重大问题，尤其是在年轻人中。压力会对人们的整体工作表现产生不利影响，在某些情况下甚至会导致严重的健康问题。每个人在生活中都会经历压力。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 识别和分类压力水平的独特方法。在这项工作中，快速 Walsh Hadamard 变换用于生成 EEG 信号中存在的所有频率。在后续阶段计算索引值的 alpha、beta、gamma 和 delta 范围。主成分分析 (PCA) 用于特征降维，然后是标准缩放器。使用 Welch 方法计算了健康和不健康 EEG 信号组的 PSD 向量。PSD 向量用作投票分类器的输入，该分类器是 k-NN 和逻辑回归分类器的组合。实验结果发现，与现有方法相比，所提出的方法在准确度 (Acc) 和均方误差 (MSE) 方面提供了更好的结果。所提出的方法最高分类准确率达到 94.22%
一项有关最近能源收集的小规模方法的调查，以提高可穿戴身体区域网络（WBAN）的电池效率
摘要 - 如今，技术开发导致人类采用可穿戴和可植入的设备进行生物医学应用。该领域的一个重要研究问题是无线身体区域网络（WBAS），它专注于此类设备。在WBAN中，使用电池作为唯一的能源供应是一个重大挑战，尤其是在医疗应用中。充电电池是使用WBAN的患者的问题。对于可穿戴设备而言，更换电池不是很难，但是可植入的设备的条件不同。在植入式设备中使用电池有许多问题，包括手术，精神压力和缺乏舒适性引起的疼痛和费用。电池的寿命取决于其类型，操作，患者的医疗状况和其他因素。本文回顾了WBAN传感器中电池充电的最新能源收集方法。此外，我们还提供有关WBAN的能源收集方法的未来研究指示。因此，研究了在WBAR应用中的主动研究领域（RL）（RL）和分布式优化。我们坚信，这些见解将有助于研究和开发新一代的WBAS研究人员的新一代可充电传感器。
大脑指纹识别 - ijrpr
脑指纹是一种基于计算机技术的测谎仪，它使用脑电波来确定个人大脑中的隐藏信息。当个人的大脑看到某些单词、图像或阶段时，大脑会给出脑电波反应，这有助于确定个人是否拥有所需的信息。它是由劳伦斯·法威尔发明的。他假设大脑对已知信息和未知信息的反应不同。法威尔最初使用 P300，后来发现了 P300 MERMER，从而提高了准确性。2001 年，美国中西部洛瓦州法院首次裁定脑指纹技术。脑指纹是通过脑电图 (EEG) P300 MERMER 测量的。我们需要明白，脑指纹与情绪、精神压力或谎言无关。它只显示所需的信息是否存储在个人的大脑中。当 BF 在向个人展示文字、图像或任何调查相关实体时遇到 P300 MERMER 脑波模式时，它会得出结论，认为个人拥有关于该实体的某些信息。大脑指纹计算机的结果是“找到信息”或“未找到信息”。