cognitive workload | BriefGPT

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基于区块如需适应性的脑功能近红外光谱数据负荷预测
通过提出一种名为 CABA-DA 的有效方法，我们最小化了来自同一受试者同一会话的不同块的不一致性，从而在非接触式的功能近红外光谱（fNIRS）数据中减少了内部会话方差，并通过最大化内部类别和外部类别的领域差异来解决来自这些数据的认知负荷分
PDF2 months ago
通过多模态测量探索认知负荷和情绪激发的动态相互作用：瞳孔直径与情绪激发在情感参与任务中的相关性
通过多模态数据分析和基于最先进的传感器技术（如眼动跟踪和面部行为编码系统）的数据验证，教育研究人员可以研究多方面的学习和问题解决过程，以及改善教育经验。本研究旨在调查两种连续传感器流（瞳孔直径作为认知负荷指标和基于深度学习的面部行为编码系统
PDF4 months ago
基于脑电图的认知负荷检测实验范式和深度神经网络的系统评述
通过系统综述了解了基于脑电图 (EEG) 的认知负荷估计。重点包括：确定可靠引发离散和量化认知负荷水平的实验范式，并探究在信号分类中常用的深度神经网络 (DNNs) 的输入形式的特点和表征结构。分析发现一些研究在离线认知负荷分类中使用脑电信
PDF10 months ago
使用多模态深度学习识别外科任务期间的认知负荷
本文提出了一种联合三个信号测量 Cognitive Workload 的方法，该方法基于机器学习和神经网络技术，可以识别手术过程中医生的脑力负荷情况，并精确地将其分类，比较结果表明有 93％的准确度。
PDF2 years ago
利用多模式传感器测量认知负荷
本研究使用多模式感知方法和机器学习来识别一组指标，以估计认知负荷水平。通过进行一组认知测试，利用四种传感器来测量参与者的生理变化以及 Chi-Square 卡方分析法揭示了它们的感知认知负荷水平的差异，研究利用三种分类算法分别使用这些生理数
PDF2 years ago