XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难度
使用生成式 AI 创建个性化的帕森斯问题和解释：
• 干扰项会增加难度 • Stuart Garner 2007 • Harms、Chen 和 Kelleher 2016 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 将正确块和干扰项块配对会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 提供缩进会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • Ihantola 和 Karavirta 2011 • 较少的块会使问题更容易 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008
印孚瑟斯银行科技指数第 2 卷 — 2024 年 5 月
• 人工智能人才是最难找到的，难度得分为 27（分数越高表示技能越难获得）。然而，自银行科技指数第 1 卷以来，这一分数已下降 7 分。网络安全紧随其后，难度得分为 26，自第 1 卷以来上升了 12 分。
使用迭代学习控制加速基于 P300 的神经反馈训练以增强注意力：一项随机对照试验
摘要 目的：通过脑机接口进行的神经反馈 (NFB) 训练已被证明可有效治疗神经系统缺陷和疾病，并提高健康个体的认知能力。之前的研究显示，使用 P300 拼写器的基于事件相关电位 (ERP) 的 NFB 训练可以通过逐步增加拼写任务的难度来提高健康成年人的注意力。本研究旨在评估任务难度适应对健康成人基于 ERP 的注意力训练的影响。为此，我们引入了一种采用迭代学习控制 (ILC) 的新型适应方法，并将其与现有方法和具有随机任务难度变化的对照组进行比较。方法：该研究涉及 45 名健康参与者，为一项单盲、三组随机对照试验。每组接受一次 NFB 训练，使用不同的方法来调整 P300 拼写任务中的任务难度：两组采用个性化难度调整（我们提出的 ILC 和现有方法），一组采用随机难度。我们使用视觉空间注意任务在训练课程之前和之后评估认知表现，并通过问卷收集参与者的反馈。主要结果。所有组在训练后的空间注意任务中都表现出显著的表现提高，平均增加了 12.63%。值得注意的是，使用所提出的迭代学习控制器的组在训练期间实现了 P300 幅度增加 22%，训练后 alpha 功率降低 17%，同时与其他组相比显著加快了训练过程。意义。我们的结果表明，使用 P300 拼写器的基于 ERP 的 NFB 训练可有效增强健康成年人的注意力，一次课程后即可观察到显著的改善。使用 ILC 的个性化任务难度调整不仅可以加速训练，还可以增强训练期间的 ERP。加速 NFB 训练，同时保持其有效性，对于最终用户和临床医生的接受度至关重要。
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。
当前辅助/自动目标获取方法综述...
摘要。辅助和自动目标识别 (Ai/ATR) 能力是现代战斗中军事服务所需的一项关键技术。然而，目前可用的性能水平与要求相比远远不够。这主要是由于在现实环境中获取目标的难度，但也是由于由于机密数据分发的限制，从学术界等机构获取新概念的难度。所需性能的难度限制了作战人员所期望的承诺的实现。我们回顾了与 Ai/ATR 性能相关的指标、图像数据库和传感器，并提出了可能的技术方法，这些方法可以实现军事相关性能的新进步。C ⃝ 2011 光学仪器工程师协会 (SPIE)。[DOI：10.1117/1.3601879]
吉布斯采样在具有 𝑂 ( 1 ) -局部哈密顿量的恒定温度下提供量子优势
最近有研究表明，从吉布斯态（对应于系统处于热平衡的状态）采样是一项量子计算机有望实现超多项式加速的任务，相比经典计算机，前提是哈密顿量的局部性随着系统规模的增加而增加 [ BCL24 ]。我们扩展了这些结果，通过展示经典的采样难度并证明可以使用量子计算机有效制备此类吉布斯态，表明这种量子优势仍然适用于恒温下具有 𝑂 ( 1 ) 局部相互作用的哈密顿量的吉布斯态。特别是，我们表明即使对于 3D 晶格上的 5 局部哈密顿量，采样难度也能保持。我们还表明，当我们只能进行不完美测量时，采样难度是稳健的。
2024年7月3日，星期三
16:00 PM⚫BartoszMajchrowicz，Marcin Bukowski，Wiktor Soral，Jakub Michalik和Michael Inzlicht-（UN）任务的可控性和对任务难度的影响有所不同，对代理的隐式感不同，16:00 PM⚫BartoszMajchrowicz，Marcin Bukowski，Wiktor Soral，Jakub Michalik和Michael Inzlicht-（UN）任务的可控性和对任务难度的影响有所不同，对代理的隐式感
词汇 - OGM 材料
本书旨在引导学生循序渐进地学习，从较简单的问题开始，逐渐过渡到较有挑战性的问题。本书共包含 48 道多项选择题，每道题包含 16 道问题：三个名词、三个形容词、三个副词、三个动词、三个短语动词和一个介词。1 至 8 级的测试较容易，9 至 28 级的测试难度适中，29 至 48 级的测试难度较高。本书精心准备了目标词汇，并对其进行了系统分类和分级，以配合本书难度不断增加的进度和相应的 CEFR 级别。这些测试中的词汇均从 ÖSYM 以往的语言考试中精心挑选出来，以确保它们与 YDT 的重点高度相关且一致。
基于P300的自适应脑计算机界面用于注意训练：随机对照试验的协议
背景：认知缺陷和疾病的人数，例如中风，痴呆或注意力缺陷/多动障碍，由于老龄化或注意力缺陷/多动症障碍而增加。使用脑部计算机界面的神经反馈训练正在成为一种易于使用和无创的认知训练和康复的手段。使用基于p300的脑部计算机界面的神经反馈训练的新型应用，以前已经显示出可以提高健康成年人注意力的潜力。目的：本研究旨在使用迭代学习控制加速注意力训练，以优化自适应P300拼写任务中的任务难度。此外，我们希望使用P300拼写器进行注意训练的先前研究的结果，作为基准比较。此外，将培训期间任务难度个性化的有效性与非个人化任务难度进行比较。
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容，以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集 (EEG、ECG 和 EDA)，该系统使用 EDA 作为适应次要任务难度的输入。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，θ、β 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中，θ、α 和β 振荡之间存在高度相关性。我们的结果显示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。