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神经α振荡和学生大小在竞争视听任务条件下差异索引认知需求
认知需求被认为可以调节两种经常使用但很少合并的措施：学生大小和神经A（8 - 12 Hz）振荡能力。但是，尚不清楚这两种措施在综合视听条件下是否以类似方式捕获认知需求。在这里，我们记录了学生的大小和神经功能（使用脑电图），而男女的人参与者同时执行了视觉上的多重对象跟踪任务和听觉差距检测任务。这两个任务的困难彼此独立。参与者的表现随着认知需求的增长而降低了准确性和速度。学生的大小随着听觉和视觉任务的难度而增加。相比之下，一个功率显示出不同的神经动力学：顶叶的功率随着视觉任务的难度增加而降低，但不会随着听觉任务的难度增加而降低。此外，与任务难度无关，参与者内部试用的学生大小的逐审波动与权力负相关。难度引起的瞳孔大小的变化和力量没有相关，这与他们不同的认知需求敏感性一致。总体而言，当前的研究表明，在复杂的听力任务条件下，认知需求和相关努力的神经生理指标的动力学是多方面的，并且潜在的模态依赖性。
等长运动任务中单个运动单元的控制和训练受到共同输入信号的限制
摘要 神经接口的最新发展使得实时和非侵入性地跟踪运动神经元脉冲活动成为可能。这种新颖的接口可以通过直接从人类神经系统中提取潜在的高维控制信号，为人类运动增强提供有希望的基础。然而，尚不清楚人类能够多灵活地控制单个运动神经元的活动，以有效增加可用于同时协调多个效应器的自由度数量。在这里，我们为人类受试者（N = 7）提供有关支配单个肌肉（胫骨前肌）的运动单元 (MU) 对的放电模式的实时反馈，并鼓励他们通过跟踪二维空间中的目标来独立控制 MU。受试者学习控制策略以针对各种 MU 组合完成目标跟踪任务。这些策略很少对应于神经活动开始时对单个 MU 的独立输入信号的意志控制。相反，MU 激活与 MU 对的共同输入一致，而 MU 对中单个 MU 的激活主要通过改变去募集顺序来实现，这可以通过运动神经元兴奋性的历史依赖性变化来解释。这些结果表明，基于对单个 MU 的独立突触输入的灵活 MU 募集不太可能，尽管去募集可能反映了神经元内在兴奋性的变化或输入或调制。
柔性飞机轨迹的非线性增量控制……
本文提出了一种用于柔性飞机同时进行轨迹跟踪和载荷减轻的非线性控制结构。通过利用控制冗余，在不降低刚体指令跟踪性能的情况下减轻了阵风和机动载荷。所提出的控制结构包含四个级联控制环路：位置控制、飞行路径控制、姿态控制和最优多目标机翼控制。由于位置运动学不受模型不确定性的影响，因此采用非线性动态逆控制。相反，飞行路径动力学受到模型不确定性和大气扰动的干扰；因此采用增量滑模控制。基于 Lyapunov 的分析表明，该方法可以同时降低模型依赖性和传统滑模控制方法的最小可能增益。此外，姿态动力学为严格反馈形式，因此采用增量反步滑模控制。此外，设计了一种新型负载参考生成器，以区分执行机动所需的负载和过载负载。负载参考由内环最优机翼控制器实现，而过载负载由襟翼自然化，而不会影响外环跟踪性能。通过空间冯·卡门湍流场中的轨迹跟踪任务和阵风负载缓解任务验证了所提出的控制架构的优点。
引文 (APA) 哈罗·皮萨罗索 (Haro Pizarroso)，G.，和范坎彭 (van Kampen)，E. (2023)。用于强化学习分析的可解释人工智能技术
强化学习越来越多地应用于飞行控制任务，目的是开发真正自主的飞行器，能够穿越高度变化的环境并适应未知情况或可能的故障。然而，这些日益复杂的模型和算法的开发进一步降低了我们对其内部工作原理的理解。这会影响算法的安全性和可靠性，因为很难甚至不可能确定它们的故障特征以及它们在从未测试过的情况下会如何反应。通过开发可解释的人工智能和可解释的强化学习方法（如 SHapley 加法解释），可以弥补这种理解的不足。此工具用于分析 Actor-Critic 增量双启发式编程控制器架构在非线性飞行条件下（例如在高攻角和大侧滑角下）执行俯仰速率或滚转速率跟踪任务时学习的策略。之前曾使用相同的分析工具对相同的控制器架构进行过探索，但仅限于标称线性飞行状态，并且观察到控制器学习了线性控制律，即使其人工神经网络应该能够近似任何函数。有趣的是，这篇研究论文发现，即使在非线性飞行状态下，这种控制器架构学习准线性控制律仍然是更理想的，尽管它似乎不断修改线性斜率，就好像它是增益调度技术的一个极端情况一样。
酪氨酸在持续清醒期间的行为影响，
与睡眠损失和压力相关的疲劳和认知性能缺陷，例如在持续的飞行操作和夜间飞行中所经历的，他们激发了寻找有效的非药理学对策。在连续的夜间工作涉及一晚睡眠损失的一集中，检查了潜在的对策酪氨酸的行为影响，这是多巴胺和去甲肾上腺素的氨基酸前体和去甲肾上腺素的前体。志愿者进行了9次迭代，以大约13小时的身份进行一系列认知和主观任务的迭代，从1930年开始，于第二天早上0820结束。的受试者全天开始醒目，并在测试结束前醒了大约24小时。实验开始后六个小时，其中一半的受试者以分裂剂量接受了150 mg/kg酪氨酸，而另一半则以双盲手术接受了玉米淀粉安慰剂。酪氨酸受试者的跟踪任务表现在夜间的下降少于安慰剂受试者。酪氨酸的给药还与减少降低的趋势无关紧要的趋势有关，a）在高事件结果警惕任务上失败，b）主观嗜睡，c）几种疲劳相关症状的强度。在所有这些情况下，这些改进都是短暂的，从未持续过两个以上的测试，并且在上次测试会议上消失了。这项研究的结果表明，酪氨酸是一种相对无害的物质，在使用其他剂量和给药时间表进行进一步测试后，可能证明可用于抵消持续工作的发作和睡眠损失的发作。
在竞争性视听任务条件下，神经 α 振荡和瞳孔大小差异性地指示认知需求
图 1. 实验设计。A：试验设计。听觉和视觉刺激同时呈现。听觉间隙检测任务：参与者必须在白噪声 7 秒内检测到间隙（间隙可能发生在 4-6 秒的时间窗口内）。对于“困难”条件，间隙持续时间单独滴定至 75% 正确。对于“简单”条件，间隙持续时间加倍。多物体跟踪任务：参与者观看 16 个移动点，并被要求在移动点场景中跟随最初提示的（红色）点。7 秒后，点停止移动，三个点被标记为绿色，并标为 1、2 和 3。参与者必须决定三个点中的哪一个是提示点。参与者必须跟随一个（简单）或五个（困难）点。分析集中在 3-4 秒的时间窗口（间隙前窗口；此外，由于其反应缓慢，还关注 5-6 秒的瞳孔大小窗口）。 B：单任务会话（左）和双任务会话（右）的设计。在单任务会话中，参与者分别执行听觉和视觉任务（但始终呈现视听刺激）。在双任务条件下，参与者同时执行这两项任务。C：假设示意图。如果生理测量指标独立于模态来指示认知需求，则难度增加的影响在各种模态之间应该是相同的（左图）。或者，难度增加的影响可能在不同的感官模态之间有所不同（右图）。
大脑通信ain通信
假定熟练运动后的熟练运动恢复取决于运动学习。但是，运动学习能力和影响中风后运动学习的因素很少受到关注。在这项研究中，我们首先比较了良好的中风患者与年龄和性能匹配的健康对照之间的运动技能的掌握和保留。然后，我们测试了感觉运动皮质的β振荡（15-30 Hz）是否有助于预测训练相关的运动性能。十八个良好的慢性中风幸存者（平均年龄64岁6 8年，范围：50-74岁）和20岁和性别匹配的健康对照对持续跟踪任务进行了培训，随后在初次培训（45-60分钟和24小时后）进行了重新测试）。头皮脑电图记录在每次训练和重新测试之前的简单运动任务执行过程中记录。中风患者表现出运动技能学习的能力，但与年龄和性能匹配的健康对照相比，它的能力减少了。此外，尽管训练前β振荡的特性在中风患者和健康对照组之间是可比的，但中风患者确实显示出通过运动学习的β措施的变化较小。最后，尽管β振荡在训练后没有帮助立即预测运动性能，但在训练后对侧（ipsiles）感觉运动后皮层beta后beta后beta反弹有助于预测训练后24小时的未来运动性能。这个发现表明，诸如β振荡之类的神经生理测度可以帮助预测慢性中风患者对运动训练的反应，并可能为治疗干预提供新的目标。
21 世纪项目管理变革
I.简介 人工智能技术 (AI) 的发展速度超出预期，大多数组织都在采用敏捷方法来管理项目，而分析则是估算成本和进度的驱动力。这三个 A（人工智能、敏捷、分析）正在改变 21 世纪的项目管理实践。这迫使我们思考人工智能是否会取代项目经理？如果分析和人工智能可以完成项目估算、跟踪任务甚至与团队沟通，那么项目经理还剩下什么？请放心，没有什么可担心的，因为在管理团队方面，人类仍然领先一步。人工智能可以帮助更好地分配资源，但项目经理使用情商来管理团队中的人员，激励他们并让他们专注于成功交付项目。规模化敏捷重视个人和互动，而非流程和工具；重视响应变化，而非遵循计划。分析可以深入了解项目基线并帮助进行预算预测。分析使项目经理能够预测与估计的偏差，并被广泛用于跟踪项目和主动识别问题。项目经理在管理项目时面临许多挑战，包括按时、在预算范围内交付以及保持团队成员的积极性。无论项目经理身处哪个领域，他们都面临着三个挑战，他们试图跟上当今的项目。这些挑战是：找到更有效的成本估算方法、实时纠正项目绩效以及如何快速响应变化以确保客户满意度。稿件于 2022 年 3 月 7 日收到。修订稿件于 2022 年 3 月 14 日收到。稿件于 2022 年 5 月 30 日发布。*通信作者
通过脑电图检测微睡眠状态
摘要 微睡眠是指意识短暂丧失，完全停止工作。它们是许多需要持续注意力的交通领域（尤其是驾驶）发生致命事故的原因。使用无线 EEG 电极的微睡眠警告装置可用于将用户从即将发生的微睡眠中唤醒。高维数据集（尤其是在基于 EEG 的分类中）带来了挑战，因为通常存在大量潜在有用的特征来检测感兴趣的现象。因此，在训练分类器之前降低原始数据的维度通常很重要。在本研究中，将线性降维方法——主成分分析 (PCA) 和概率 PCA (PPCA)——与八种非线性降维方法（核 PCA、经典多维缩放、等距映射、最近邻估计、随机邻域嵌入、自动编码器、随机邻近嵌入和拉普拉斯特征图）进行了比较，这些数据来自八名健康、未睡眠不足的志愿者，他们执行了 1 小时的 1D 视觉运动跟踪任务。通过目视检查 3D 散点图上的类别分离、可信度得分以及基于堆叠泛化的线性判别分析 (LDA) 系统上的微睡眠检测性能来评估特征减少算法的有效性，该系统基于减少的特征估计 1 Hz 下的微睡眠/响应状态。在可信度方面，PPCA 优于 PCA，但 PCA 优于所有非线性技术。每种特征减少方法的可信度得分也与微睡眠状态检测性能密切相关，有力地验证了可信度在预测性能方面估计特征减少方法的相对有效性的能力，以及独立于黄金标准的能力。
交通参与：Oxazepam -G-标准
交通参与：奥沙西epam缩写：BAC =血液酒精浓度bi =可靠性间隔ctt =关键跟踪任务，=划分注意力的任务druid =在药物，酒精和药物的影响下驾驶。（欧洲补贴的研究项目，涉及药物，酒精和药物对道路安全的影响）。rct =随机对照试验SDLP =横向位置的标准偏差。文献搜索日期：22-01-2024。结论KNMP医学信息中心已将Oxazepam分类为III类，基于安慰剂控制研究，德鲁伊和药理学的文献。这与血液酒精浓度> 0.8 Promille的流量风险相当。在建议中，用剂量进行区分，每天服用10毫克的剂量后，建议不要在8小时内不要参加交通（Boy 2018）。对于高于10 mg至≤50mg的每日剂量，建议不要参加交通（Volkerts 1992）（Verders 2006）。每天每天剂量的阿沙西m高于每天50毫克，建议不要参加24小时的交通。考虑和其他注释动力学/动力学苯甲酰二氮卓基因分子通过与GABA受体上的特定位置结合，即BZ（benodiaiazepine） - reptor- repertor。口服后，CMAX大约是在达到2-3小时。消除半衰期时间为4-15小时。与该受体的结合导致打开氯化物通道，氯化物的流入会导致膜的超极化（从而降低令人兴奋性）。所有苯二氮卓大龙的人都有催眠，抗焦虑，抗惊厥和肌肉放松的特性，只有手术发生的速度和每种药物的作用持续时间都不同。Oxazepam被归类为具有中等半衰期的苯二氮卓类药物。由于吸收缓慢，因此不建议将阿沙西me作为睡眠援助（大约2小时）（1）。