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基线时间选择对基于运动图像的BCI
摘要 - 基于运动图像的大脑计算机界面（MI-BCIS）是神经技术，可利用运动皮质上的感觉运动节奏的调节，分别称为事件相关的去同步（ERD）（ERD）和综合化（ERS）。ERD/ERS的解释与用于估计它们的基线的选择直接相关，并可能导致误导ERD/ERS可视化。实际上，在BCI范式中，如果两次试验被几秒钟分开，则将基线接近上一个试验结束的基线可能会导致ERD的过度估计，而将基线的基线太接近即将到来的试验可能会导致ERD估计不足。在MI-BCI研究中，这种现象可能会引起对ERD/ERS现象的功能误解。这也可能会损害MI与REST分类的BCI性能，因为这种基准通常被用作静止状态。在本文中，我们建议研究几个基线时间窗口选择对ERD/ERS调制和BCI性能的影响。我们的结果表明，考虑选定的时间基线效应对于分析MI-BCI使用过程中ERD/ERS的调制至关重要。
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在线时尚零售中的人工智能工具和客户体验回顾
人工智能工具和流程对电子商务行业和在线客户的满意度产生了巨大影响。随着技术渗透到我们生活的方方面面，人们希望获得有意义的体验。人工智能能够为客户提供积极的体验，帮助建立品牌信任和客户满意度。无论您使用的是智能手机、笔记本电脑还是 Alexa 或 Siri 等语音助手，互联网服务都在取得新的进展。本文对各种优化客户体验以唤起电子满意度（即在线购物时的满意度）的技术进步进行了文献综述。电子满意度作为一种概念，将对其对客户购买意向的影响进行回顾。本综述将为企业和其他研究人员提供一个参考框架，以在人工智能和技术支持零售领域进行实证研究。