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World File Search System视觉记忆
利用脑电信号预测视觉记忆
摘要：视觉记忆性是一种衡量媒体内容记忆难易程度的方法。预测媒体内容的视觉记忆性最近变得越来越重要，因为它会影响多媒体可视化、广告等的设计原则。以前对图像视觉记忆性预测的研究通常利用可以从图像中提取的视觉特征（例如颜色强度和对比度）或语义信息（例如类标签）。其他一些研究试图利用人类受试者的脑电图 (EEG) 信号来预测文本（例如单词对）的记忆性。与以前的作品相比，我们专注于根据人类生物反馈（即 EEG 信号）预测图像的视觉记忆性。为此，我们设计了一个视觉记忆任务，要求每个受试者在浏览从 LaMemdataset 采样的一组图像 30 分钟后回答他们是否正确记住了特定图像。在视觉记忆任务期间，从受试者那里记录 EEG 信号作为人类生物反馈。然后使用收集到的 EEG 信号训练各种分类模型以预测图像记忆性。最后，我们评估并比较了分类模型（包括深度卷积神经网络）和经典方法（例如支持向量机、决策树和 k-近邻）的性能。实验结果证实，基于 EEG 的记忆力预测仍然具有挑战性，但是一种具有各种机会和潜力的有前途的方法。
国际机器人、自动化和科学杂志
摘要 — 本文介绍了基于增强现实 (AR) 的大脑记忆训练的发展，以提高学生的记忆能力。AR 视觉记忆训练应用程序是利用 Unity 和 Vuforia 平台在手机上构建的。开发的视觉记忆测试是一种翻卡测试，可以测量一个人在头脑中保留视觉图像和空间感知的记忆能力。本研究旨在证明 AR 技术适合用于教育领域。结果基于视觉记忆测试分数和从脑电图 (EEG) 信号计算出的用户参与度来证明。通过与物理模式和基于计算机的模式进行比较来评估结果。结果表明，与物理和基于计算机的模式相比，学生在基于 AR 的视觉记忆测试中的表现更好。此外，EEG 信号还显示，学生在使用 AR 技术时更加投入和专注。因此，这项研究证明了在教育领域实施的 AR 技术能够提升学生的学习体验和表现。这项研究可能有助于革命马来西亚教育体系的传统学习方法的第一步。
脑外伤患者经过约 6 个月的训练后，数字搜索 > 视觉记忆 > 注意力处理能力有所提高
创伤性脑损伤 (TBI) 会产生身体、认知和情绪症状，称为脑震荡后综合症 (PCS)。认知康复可能有助于恢复或延缓受损的能力。澄清这一点很重要，因为保险公司可能不愿意支付这种治疗费用。为了测试认知康复的有效性，8 名轻度创伤性脑损伤患者同意参加这项实验。每个人都接受了约 6 个月的注意力处理训练、视觉记忆和数字搜索训练，并测量了每个参与者在每次试验中的延迟和准确度。从训练前到训练后，延迟显著减少，准确度提高，效果大小大于 2.0。总之，这些数据表明，6 个月的认知康复显着且强劲地提高了所有患者的表现。
BCNC 2024 海报展示
262 早晨型和夜晚型学生注意力灵活性的比较 Mohadeseh Goli 海报 注意 星期三 14:00 - 15:00 277 言语记忆的昼夜节律类型比较 Sahar Mahmoudi 海报 注意 星期三 14:00 - 15:00 263 学生的早晨偏好与更好的视觉记忆有关 Bita Dadjou 海报 注意 星期三 14:00 - 15:00
主论文的机会：研究基本视觉
先前的研究表明，新皮层记忆ENGRAM的快速形成。虽然复杂的概念激活了大型分布式大脑网络，但我们仍然对形成复杂视觉记忆的各个方面的engrams的方式和何处都缺乏完整的了解。为了解决这个问题，我们专注于已知在早期视觉皮层中处理的基本视觉特征。我们的主要目标是了解我们如何编码和检索记忆，尤其是复杂的视觉记忆中的各个方面。具体来说，我们旨在遵循基本视觉特征（例如颜色和运动）的内存ENGRAM的开发。
编号：APSSB - 特里普拉邦森林
(b) 一般智力与推理能力 - 50 分（25 题，每题 2 分） 教学大纲： - 一般智力与推理能力教学大纲包括语言和非语言类型的问题。测试可能包括类比、相似性、差异性、空间可视化、问题解决、分析、判断、决策、视觉记忆、辨别、观察、关系概念、算术推理、语言和图形分类、算术数列等问题。测试还将包括旨在测试考生处理抽象概念和符号及其关系、算术计算和其他分析功能的能力的问题。
BITalino（r）evolution 实验室指南
大脑由四个主要的表面叶或功能区组成，即额叶（橙色）、颞叶（绿色）、顶叶（蓝色）和枕叶（黄色），如图 3 所示，它们具有各自的功能。枕叶位于头骨后部，负责视觉处理。颞叶负责感觉处理、长期记忆、视觉记忆以及情感和语言。顶叶负责融合来自周围环境（例如环境及其与我们身体的关系）的信息（例如抓取物体时双手的协调）。额叶负责自愿运动、决策、思考、认知处理（例如计划和注意力），被称为我们的个性中心。2 3
虚拟厨房协议用于测量日常备餐记忆功能
摘要：在本研究中，我们开发了虚拟厨房协议 (VKP)，这是一种基于虚拟现实的日常膳食准备任务记忆功能测量方法。我们通过比较年轻人 (n = 41) 和没有神经认知诊断的老年人 (n = 52) 和有神经认知诊断的老年人 (n = 7) 的表现，以及通过检查与言语和视觉记忆标准化测量的相关性，调查了 VKP 的结构效度。结果表明，年轻人的回忆能力高于老年人，并且 VKP 对老年人的神经认知障碍很敏感。VKP 与其他记忆测试显示出中等到高度的相关性。这些结果支持 VKP 的结构效度，并表明它有望成为一种基于虚拟现实的膳食准备任务记忆测量方法。
解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1