算法透明度对用户体验和生理反应的影响

算法透明度对用户体验和生理反应的影响 学术背景 随着情感计算(Affective Computing)技术的快速发展,情感感知任务适应系统(Affect-aware Task Adaptation)逐渐成为研究热点。这类系统通过多种测量手段(如生理信号、面部表情等)识别用户的心理状态,并据此调整计算机任务,以优化用户体验。例如,系统可以根据用户的情绪动态调整游戏难度,或根据用户的认知负荷调整任务复杂性。尽管已有研究表明,提高心理状态识别和任务适应的准确性可以显著改善用户体验,但算法透明度(Algorithmic Transparency)对用户体验的影响尚未得到充分研究。算法透明度指的是用户对计算机决策过程的理解程度。高透明度可能使用户更容忍系统的错误,甚至尝试通过调整自身行为来补偿系统的系...

基于语音情感识别的跨语言领域自适应研究

跨语言语音情感识别中的音素锚定领域适应研究 学术背景 语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER)在智能代理、社交机器人、语音助手和自动化呼叫中心系统等应用中具有广泛的应用前景。随着全球化的发展,跨语言语音情感识别(Cross-lingual SER)的需求日益增加。然而,跨语言情感识别面临的主要挑战在于不同语言之间的情感表达方式和声学特征的差异。传统的研究方法主要从计算角度出发,通过特征、领域和标签的适应来应对跨语言问题,但往往忽略了语言之间的潜在共性。 本研究旨在通过引入元音音素(vowel phonemes)作为跨语言情感识别的锚点,解决跨语言情感识别中的语言适应问题。具体而言,作者探讨了不同语言中与特定情感相关的元音共性,并利用这些共性作为跨语言情感...

基于轻量点云网络的面部3D区域结构运动表示用于微表情识别

基于轻量级点云网络的3D区域结构运动表示在微表情识别中的应用 学术背景 微表情(Micro-expressions, MEs)是人类情感表达中的一种短暂且微妙的面部表情,通常持续1/25到1/5秒。由于其自发性、快速性和难以控制的特点,微表情往往能够揭示个体的真实情感,因此在人机交互(Human-Computer Interaction, HCI)、心理学、刑事分析、商务谈判等领域具有重要应用价值。然而,微表情的低强度和短暂性使其识别成为一项极具挑战性的任务。传统的微表情识别方法主要依赖于2D RGB图像中的运动特征提取,忽略了面部结构及其运动在情感传达中的关键作用。为了克服这一局限,本文提出了一种创新的3D面部运动表示方法,结合了3D面部结构、区域化的RGB和结构运动特征,旨在更准确地捕捉...

使用磁悬浮力传感器实验约束对称子场

实验约束对称场:磁悬浮力传感器的突破性研究 学术背景 暗能量(Dark Energy)是宇宙加速膨胀的幕后推手,但它本质依然是一个未解之谜。为了解释暗能量的性质,科学家提出了多种理论,其中对称场理论(Symmetron Field Theory)被认为是解释暗能量的重要候选之一。该理论预言了一种第五力(Fifth Force),这种力与物质相互作用,但在高密度环境中会被屏蔽,这给实验室探测带来了巨大挑战。尽管已有多个实验对对称场模型的参数空间进行了部分约束,但仍存在大量未探索的区域。因此,研究团队开发了一种基于磁悬浮力传感器的实验平台,旨在亚毫米尺度上探测对称场第五力,并最小化屏蔽效应。 论文来源 这篇论文由Peiran Yin、Xiangyu Xu、Kenan Tian等来自南京大学、中国...

脑周细胞和血管周围成纤维细胞在脑卒中后脑血管再生中的双重功能

脑周细胞和血管周围成纤维细胞在卒中后脑血管再生中的双重功能 学术背景 中风是导致全球死亡和残疾的主要原因之一,目前的主要治疗手段仅限于急性溶栓治疗或血栓切除术,随后进行长期康复。然而,中风的长期康复效果有限,尤其是脑血管的再生和功能恢复仍然是一个重大挑战。脑血管再生是中风后功能恢复的关键,但这一过程依赖于血管周围基质(stroma)的再生。基质祖细胞(stromal progenitor cells, SPCs)在许多器官的组织再生中起着至关重要的作用,然而,大脑中的SPCs的身份和功能仍然不明确。本研究旨在揭示大脑中SPCs的身份及其在中风后脑血管再生中的作用,为中风后的神经功能恢复提供新的治疗靶点。 论文来源 这篇论文由Louis-Philippe Bernier、Jasmin K. H...

从认知任务中的异质神经响应推断潜在神经环路

从认知任务中的异质神经响应推断潜在神经环路 学术背景 在认知任务中,大脑的高级皮层区域(如前额叶皮层,prefrontal cortex, PFC)负责整合多种感觉、认知和运动信号。然而,单个神经元的响应通常表现出复杂的异质性(heterogeneity),即它们同时对多个任务变量做出响应。这种异质性使得研究者难以从神经活动中直接推断出驱动行为的神经环路机制。传统的维度降维方法(dimensionality reduction methods)依赖于神经活动与任务变量之间的相关性,但无法揭示这些异质响应背后的神经环路连接。 为了解决这一问题,Christopher Langdon和Tatiana A. Engel开发了一种新的维度降维方法——潜在环路模型(Latent Circuit Mod...

分离小鼠行为中的认知和运动过程

认知与运动过程的分离:小鼠行为研究的突破性进展 学术背景 在动物行为的研究中,认知过程和运动过程通常是紧密交织的。例如,当一只小鼠在环境中探索时,它的面部表情或主动采样的行为不仅反映了其运动,还与其大脑中的神经活动密切相关。然而,长期以来,研究者们面临一个根本性问题:认知过程和运动过程是否可以分离,或者说它们是否由共同的神经机制驱动。如果无法将这两者分开,研究者可能会将运动相关的神经活动误认为是认知过程的标志,从而影响对神经电路功能的正确理解。 为了解决这一问题,来自Boston University的研究团队设计了一项行为任务,通过小鼠的实验,探索了认知和运动过程的分离性。他们的研究不仅展示了如何评估这种分离性,还开发了一种新的方法来分离与认知和运动相关的神经动力学。这项研究的成果为理解大...

人类默认模式网络的架构探索

人类默认模式网络的架构探索:基于细胞结构、神经连接与信号流的研究 学术背景 默认模式网络(Default Mode Network, DMN)是大脑中一组在静息状态下高度活跃的脑区,主要分布在额叶、颞叶和顶叶。DMN在人类复杂思维和行为中扮演着重要角色,尤其是在自我参照思维、记忆提取和未来规划等内部导向的认知任务中。然而,尽管DMN的功能重要性已被广泛认可,其内部结构和信息处理的机制仍然不甚明确。过去的研究主要集中在DMN的功能连接上,但对其细胞结构和神经连接的具体特征仍缺乏深入理解。为了更好地解释DMN在信息处理和大脑皮层通信中的作用,研究人员决定结合死后组织学(histology)和活体神经影像学(neuroimaging)技术,探索DMN的解剖结构。 论文来源 这篇题为《The arc...

精神分裂症及复杂脑表型的细胞病因学图谱

精神疾病的细胞类型分类:新研究揭示精神分裂症等复杂脑部疾病的细胞基础 学术背景 精神疾病,如精神分裂症、抑郁症和双相情感障碍,是全球范围内的重要公共卫生问题。这些疾病通常由多种遗传和环境因素共同导致,且治疗手段有限。尽管全基因组关联研究(GWAS)已经识别出数千个与精神疾病相关的遗传位点,但这些位点的生理意义仍不明确。近年来,单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单核RNA测序(snRNA-seq)技术的发展,使得研究者能够在单细胞水平上解析基因表达,从而更深入地理解精神疾病的细胞基础。然而,如何将GWAS数据与单细胞转录组数据结合起来,确定哪些细胞类型与精神疾病的发生密切相关,仍然是一个巨大的挑战。 本研究旨在通过结合GWAS和snRNA-seq数据,系统地分析精神分裂症等精神疾病的细胞...

视觉感知与运动协调的神经机制研究

视觉感知与运动协调的神经机制研究 学术背景 在日常生活中,动物需要区分由外部环境引起的感官体验和由自身运动引起的感官体验。这一区分对于准确的感知和运动控制至关重要。然而,行为的多样性和其对感官的复杂影响使得这一任务极具挑战性。尤其是在视觉系统中,动物的运动(如眼球扫视、行走或瞳孔变化)会导致视觉图像的模糊或失真,这种现象被称为“自我运动引起的视觉扰动”(reafferent signals)。为了维持感知的连贯性,大脑需要一种机制来补偿这些扰动,这种机制通常被称为“运动命令的副本”或“伴随放电”(corollary discharge, CD)。 伴随放电机制在多个物种中已被广泛研究,尤其是在灵长类动物的眼球扫视抑制中。然而,对于其他类型的运动(如行走或瞳孔变化)如何影响视觉处理,以及这些信...