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| 1 | 人机融合社会中的系统调控显示文摘科学技术的深入发展和广泛应用正在深刻改变人类社会的生产和生活模式,尤其是信息技术的快速发展,推动人工智能(AI)与人的关系由'辅助'到'互助'和'融合'不断深化.相应地,社会调控对象向着能力不断增强的AI系统以及AI赋能的人和组织演变,社会系统将呈现'信息-物理-社会'的高度耦合,调控环境也相应转换为人机融合的复杂社会系统.这一显著变化将倒逼法律体系的变革,对社会系统调控能力提出更高要求,迫切需要人文社科与科学技术相关方法的交叉融合.论文基于对人机融合社会系统发展的研判,在分析法律体系、控制论、人工智能等所面临挑战的基础上,从法律规制和系统控制的角度,提出将调控工程系统的控制科学与调控社会系统的法律充分结合,在系统科学框架内研究处理人工智能时代社会中的系统调控问题;并进一步归纳探讨了以人为本、优势互补、系统分析、量化支撑、算法规制、博弈控制等若干调控原则和可尝试的前瞻领域,以及需要深入研究的问题.这一思路可望量化表达公平正义等法学基本问题,优化调控系统技术指标,促进人机融合社会系统实现其安全稳定、公平正义、民主自由、和谐发展等价值目标. | 王芳 郭雷 | 2020 | 系统工程理论与实践2020，40，8： | 11 |
| 2 | 信息解码视角下的脑科学研究现状与未来展望显示文摘继21世纪系统生物学在细胞分子层次的重新兴起,神经科学作为生命科学领域的研究前沿与热点之一[1],进一步衍生划分为系统神经科学与计算神经科学分支。其中,系统神经科学试图寻求大脑如何实现各种感知、认知和运动任务的合理解释[2];而计算神经科学则强调基于任务执行的计算模型对大脑中相互作用的神经元之间实现认知相关功能的行为机制进行模拟[3]。 | 胡斌 陈淼 姚志军 | 2023 | 兰州大学学报(医学版)2023，49，4： | 1 |
| 3 | 舒尔特方格与LSTM的注意力分级建模显示文摘在基于脑电信号的注意力分级研究中,存在两个亟待解决的技术难点。第一不同注意类型的脑电数据采集及标注困难;第二脑电特征提取算法忽视原始脑电信号时序特征。针对以上问题,设计了基于视觉搜索和反应时技术的舒尔特方格范式,实现对不同注意类型脑电数据的采集以及自动标注;设计长短期记忆深度学习网络(LSTM)实现对注意力分级,保存原始脑电信号的时序特征。实验结果表明,注意力分级模型可以很好区分高中低三种注意力水平;对比现有的五种基于EEG信号的注意力分级算法,小波变换(DWT)、近似熵、共空间模式(CSP)、基于相干系数的脑网络和卷积神经网络(CNN),在相同的EEG数据集上,该注意力分级模型识别准确率最高,高出DWT算法21.49个百分点;高出近似熵算法25.82个百分点;高出CSP算法20.53个百分点;高出基于相干系数的脑网络算法13.32个百分点;高出CNN9.05个百分点。 | 王湃 吴凡 汪梅 秦学斌 | 2022 | 计算机工程与应用2022，58，15： | 0 |
| 4 | 基于触屏点击的舒尔特方格注意力训练及效果量化分析显示文摘注意力问题是青少年儿童乃至成人常见的问题。设计一种基于触屏点击的舒尔特方格训练方案,记录训练中反应时和眼动数据。实验组每3天一次进行为期一个月的注意力训练。受试者在训练前后进行视听整合连续执行测试(integrated visual and auditory continuous performance test,IVA-CPT)注意力测试。研究对比分析了训练过程中受试者反应时间、注视点分布、注视时间、扫视长度等参数,还对比了训练前后实验组和对照组IVA-CPT商数的变化。结果表明:实验组注意力训练后任务反应时显著缩短,眼动多种参数改善且具有统计学差异。训练后其综合尺度注意力商数等指标相较对照组有较大提升且具有统计学差异。研究成果为注意力训练和训练效果研究提供一种理论依据和技术支持。 | 贺一兴 胡声靖 张喜洋 王朋 王索刚 | 2023 | 科学技术与工程2023，23，28： | 0 |
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