XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System警觉
脑电图——隐蔽警觉注意力的预测因素
许多工作环境，特别是在安全关键环境中，需要人类操作员持续而持续的关注。这些任务的单调性经常导致一时注意力不集中，从而导致错误并造成严重后果。脑机接口 (BCI) 提供了对用户心理状态的强大洞察力和额外的信息渠道，可由能够动态适应用户情绪或状态的设备利用 [Blankertz 等人，2010]。一些研究已经证明，在使用中央凹刺激的注意力任务中，大脑活动携带着预示行为反应结果的信息 [Eichele 等人，2010；O'Connell 等人，2009]。本研究旨在获得隐蔽警觉注意力任务中的类似结果，该任务更接近模拟现实世界环境，其中罕见的关键刺激可能出现在视野的边缘。
使用额叶脑电图进行实时警觉检测
印度喀拉拉邦阿姆利塔普里 2 首席技术官，StimScience Inc.，美国加利福尼亚州伯克利 摘要 在执行许多单调的活动时，操作员的警惕性会受到影响，例如车间和制造车间任务、驾驶、夜班工人、飞行以及一般任何需要个人长时间高度集中注意力的活动。在这些情况下，驾驶员或操作员疲劳会导致困倦和警惕性降低，这是造成道路交通事故或车间事故中伤亡的最大因素之一。在这些情况下，拥有一个警惕性监测系统来检测警惕性下降变得非常重要。本文介绍了一种系统，该系统使用来自易于使用的市售脑机接口可穿戴设备的非侵入性记录的额叶脑电图来确定个人的警惕状态。个人脑电波额叶 Theta 波段（4-8Hz）功率谱的变化可预测个人注意力水平的变化——提供早期检测和预警系统。该方法提供了一种准确、廉价且实用的系统，可用于跨不同环境进行警觉性监测。 关键词 脑机接口、脑电图 (EEG)、警觉性监测、低功耗蓝牙 (BLE)、驾驶员困倦 1. 引言
过度警觉对关键事件期间决策的影响
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington, DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2018 年 9 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
受到人工智能聊天机器人的警觉，大学开始改革教学方式。
照片：北密歇根大学教授安东尼·奥曼 (Antony Aumann) 嗅到了 ChatGPT 撰写的一篇论文。宾夕法尼亚大学学生莉齐·沙克尼 (Lizzie Shackney) 表示，ChatGPT 是一种有用的学习工具。 (照片由 CHRISTINE LENZEN 为《纽约时报》拍摄；STEVE LEGATO 为《纽约时报》拍摄) (A16) 本文刊登于 A1、A16 页。版权：版权所有 2023 国际先驱论坛报 http://international.nytimes.com/ 来源引文 (MLA 第 9 版) Huang, Kalley。“对人工智能聊天机器人感到震惊，大学开始改革教学方式。”
通过基于脑电图的人类意图预测和警觉控制来协调人机协作
在共享工作空间的人机协作场景中，人们非常希望获得的性能提升被对人类安全的高要求所抵消，机器人驱动器的速度和扭矩被限制在不会伤害人体的水平。特别是对于具有灵活人类行为的复杂任务，保持安全的工作距离和有效协调任务变得至关重要。在这方面，一种既定的方法是响应当前人体姿势的反应伺服。然而，这种方法没有利用对人类行为的预期，因此无法及时对快速的人体动作做出反应。为了尽快调整机器人的行为，尽早预测人类的意图成为一个至关重要但难以实现的因素。在这里，我们采用了一种最近开发的脑机接口 (BCI)，它可以检测人类明显注意力的焦点作为即将发生的动作的预测指标。与其他类型的 BCI 相比，将刺激直接投射到工作空间有助于无缝集成到工作流程中。此外，我们还展示了如何利用大脑反应的信噪比来调整机器人运动速度以适应人类的警觉或警觉水平。通过在物理机器人实验中分析该自适应系统的性能和安全裕度，我们发现所提出的方法可以提高协作效率和安全距离。
基于脑电图信号的多重有限穿透水平可视性图用于驾驶员疲劳检测
驾驶员疲劳是导致道路交通事故的重要因素，驾驶员疲劳检测因其重要性而引起了广泛关注。尽管已经提出了许多方法来完成这项具有挑战性的任务，但疲劳机制的特征仍在很大程度上有待研究。为了解决这个问题，我们在本文中开发了一种新颖的多重有限穿透水平可视性图 (Multiplex LPHVG) 方法，该方法不仅可以检测疲劳驾驶，还可以探究大脑疲劳行为。重要的是，我们使用我们的方法从不同受试者在警觉和疲劳驾驶状态下执行模拟驾驶任务时记录的 EEG 信号构建大脑网络。然后，我们使用聚类系数、全局效率和特征路径长度来表征从不同大脑状态下生成的网络的拓扑结构。此外，我们将平均边重叠与网络测量相结合以区分警觉和精神疲劳状态。高精度分类结果清楚地证明并验证了我们的多路复用 LPHVG 方法在脑电信号疲劳检测中的有效性。此外，我们的研究结果还表明，随着大脑从警觉状态转变为精神疲劳状态，聚类系数显著增加，这为疲劳驾驶相关的大脑行为提供了新的见解。
性别、年龄、教育背景与健康的关系...
空中交通管制 (ATC) 官员的警惕性决定了航空安全。近年来，航空事故的数量呈上升趋势。航空事故可能是由人为错误（即飞行员或 ATC 官员的失误）或不安全的工作条件引起的。性别、年龄、教育背景和服务时间都可能影响 ATC 官员的警惕性水平。本研究旨在分析性别、年龄、教育背景和服务时间对泗水航空导航 ATC 官员警惕性水平的影响。本研究采用横断面研究设计，样本数量为泗水航空导航的 41 名员工。使用卡方检验对所得数据进行分析。数据分析结果表明，性别、年龄和教育背景变量对泗水航空导航 ATC 官员的警惕性水平没有显著影响，性别变量的卡方值（p= 0.790）、年龄变量的卡方值（p= 0.241）和教育背景变量的卡方值（p= 0.335）均表明了这一点。同时，服务时间变量显著影响空中交通管制人员的警觉水平，卡方值 (p) 高达 0.035。基于这些发现，可以得出结论，性别、年龄和教育背景变量与空中交通管制人员的警觉水平不相关，而服务时间变量与空中交通管制人员的警觉水平显著相关。
疲劳风险管理系统的观点
国际民航组织将疲劳风险管理系统定义为：一种以科学原理和知识以及运行经验为基础，以数据驱动的方式，持续监测和管理与疲劳相关的安全风险，旨在确保相关人员保持足够的警觉水平。
基于视频游戏的持续注意力范例
摘要 通过使用结果知识 (KR)，可以训练出超强的警觉能力。我们目前的实验证明了使用第一人称视角运动视频游戏平台在学生和士兵样本中进行此类训练的有效性。通过在训练阶段操纵 KR 并在随后的转移阶段将其撤回来评估有效性。相对于无 KR 控制条件，KR 系统地提高了士兵和学生的表现。这些结果建立在我们之前的研究结果之上，这些研究结果表明，基于视频游戏的平台可用于创建以运动为中心的持续注意力任务，其中包含传统警觉的重要元素。结果表明，KR 在持续注意力中的作用延伸到基于第一人称视角运动的范式，并且这些作用发生在职业军人和更普通的人群中。这种持续注意力训练可以挽救生命，目前的发现展示了实现这一目标的一种特殊途径。
制定个人和家庭保护计划
在黄色状态下，一个人会意识到周围的环境，不会用任何电子设备或其他干扰物分散自己的注意力。他们不仅会观察前方的区域，还会转动头部看向侧面和正后方。他们会与“危险区域”内的任何人进行短暂的眼神交流。他们的姿势、眼神和举止都表明“我很警觉”或“我看到你了”。