了解人們在復雜工作中精確地決定使用一種結合大腦信號和圖像數據的新方法更加清晰。這項創新研究最近發表在《科學雜誌》報告中。這項研究由Xuan-th-tran博士進行。在Chin-teng Lin教授的合作下，尼克希爾·帕爾教授，Tzyy-Ping Jung教授和該機構的Thomas Do教授，包括悉尼技術大學。
研究人員創建了一個工作框架，該工作框架使用人工智能學習，該技術從數據中學習了格式，以共同分析大腦和圖像細節，從而有助於該人是否會在具有挑戰性的工作中做出正確的反應。如何使用所有模型（SAM）在圖像中指定和分開對象。它從目標對象的特徵和目標對象與附近對象的關係中提取屬性以增加預測。使用電代理圖（EEG）收集腦信號，一種非侵入性技術將EEG數據提取物與圖像屬性融化，以提高預測的準確性。林教授解釋說：“這一進步強調，大腦和圖像的結合可以提高我們對人民決策的理解。”
在研究圖片中的動物的研究中。這些動物是偽裝，使工作更加困難。模擬挑戰，類似於現實世界中的情況。 “與其他參與者可以正確猜測的研究不同，這種設置使人們對人們的思維和決定方式進行了更好的測試。”通過傳感器具有大腦信號的電蛋白質圖，該傳感器放置在頭皮上，並與圖像特性並行分析，以查看它們兩個如何對決策產生影響。
研究表明，大腦和圖像數據的結合比僅使用要好。 “當這種組合方法在預測中高度準確時，與僅一種類型的信息相比，正確的決策。”作者帶來了Xuan-the Tran，強調了多個數據源以了解人類行為的優勢。
“這項研究不僅是有助於預測決定的，而且系統設計也有一個框架，可以提醒用戶可能發生之前發生的錯誤。在醫療保健或預防等重要領域，此類系統可能很重要。
這種成功的重要組成部分之一是使用-Depth屬性。單獨的特徵指定了圖像中對象之間的關係，並被轉換為與EEG神經系統的屬性平滑結合。 “來自該區域的大腦信號參與對象和決策的檢測，例如枕葉區域和高度的一側，這是負責處理處理的原因，並決定在模型運行中發揮重要作用。” Tzyy-Ping教授榮格補充說。團隊發現，他們對每個參與者數據的培訓形式的效果要好於小組的數據培訓表明，每個人的決策都不同。
通過收集詳細的大腦活動和復雜的圖像分析。這項研究為開發系統提供了一個令人興奮的機會，可以預測人們實時工作的能力。使用其他信息擴展研究並定制模型的計劃，使其對日常使用更有用。
參考期刊
Tran XT，Do T.，Pal NR，Jung TP，Lin CT“人類決策的多模式融合 – 制定績效”科學報告，2024。 Doi： https://doi.org/10.1038/s41598-024-63651-2
關於作者
Shin-heng Lin 著名的連鎖林林于1986年獲得台灣國立大學（NCTU）的科學學士學位，並於1989年和1992年獲得了普渡大學的碩士學位和博士學位。
他目前是計算機科學學院的著名教授，也是以人為中心AI（HAI）中心的主任，也是澳大利亞悉尼大學工程和信息技術學院的AIII人工智能研究所（AAII）主任。他還是NCTU的電氣和計算機工程教授的總裁，他參與了生物信息系統。職業在2005年與IEEE建立了與IEEE的友誼，並於2012年與國際模糊系統協會獲得了友誼。 Systems（CAS）協會（2005-2008），IEEE，MAN，CYBERNETICS（SMC）協會（2003-2005），IEEE IEEE IEEE Intelligence Society（2008-2010）； IEEE TAIPEI總裁（2009-2010）； IEEE CIS獎獎主席（2022，2023）； IEEE CAS Society（2003-2005）和CIS Society（2015-2017）的傑出教授； IEEE CIS（2018-2019）主席IEEE交易編輯和系統-II（2006-2008）項目副主任；關於男性和網絡尼克（2005年）的IEEE國際會議項目主席；以及IEEE 2011國際法西系統國際會議的總主席
具有結構和學習參數的作者的神經燃料控制系統的附近模糊系統（Prentice-Hall）和作者的神經燃料控制系統的利潤。 （世界科學）他的948印刷，包括3本書，28本書； 485姨媽文件；和432個會議文件，包括網絡，FASSI系統，計算機腦系統，數據處理，多媒體，智力神經系統工程的大約232個IEEE文檔，目前，他的H是96，他的I10指數為464。
Nikhil r。朋友 是電子和傳播科學的教授，也是印度研究所人工智能和學習中心的負責人。他目前的研究，包括腦科學，智力，機器學習的計算和數據挖掘。
他是2005年12月至12月的IEEE交易的主管。他曾在編輯團隊/諮詢委員會/監督委員會任職/任職多個期刊，包括近似推理期刊。 FASSI系統上的IEEE交易 和 IEEE關於網絡劃傷的交易
他是IEEE計算效率Socty（CIS）2015 2015獎獎獎獎獎獎IEEE CIS CIS CIS Poseritorioise服務。他多次擔任該計劃的通用椅子，椅子，計劃和總裁。他是IEEE CIS的獨特老師（2010-2012，2016-2018，2022-2024），是IEEE CIS執行委員會（2010-2012）的成員。
他是西方國家科學與通信研究所的朋友，印度國家科學研究所，印度國家科學研究所，國際法西國際系統協會（IFSA），教育研究所，世界科學和美國IEEE之友。
tzyy-ping Jung （S’91-M’92-SM’06-F’15）於1984年從Chiao Tung，Hsinchu，MS和Ph.D。 ChiaoTung獲得了電子工程學士學位。 Ooho State Ooth Colebus的電氣工程學院分別在1989年和1993年。目前，他擔任高級神經工程中心的聯合主任和加利福尼亞加州桑迪·戈戈大學的主任。他還是聖地亞哥分校生物工程系的助理教授。榮格博士擴大了他的國際教育，在天津大學和中國科學技術大學擁有一名教授，包括台灣國立大學和台灣的國家Yang -Ming Chiao Tung University。
Jung博士是一種使用盲人來源分離來溶解腦電圖，MEG，ERP和fMRI的多個信息的先驅技術。為了意識到他參與盲人的生物使用，他在2015年加強了IEEE研究員。他還是亞洲人工智能協會（AIAA）的朋友。博士的研究Jung強調了科學對計算機科學和工程，神經科學，生物工程和電氣工程的知識和理解。他的跨學科工作受到高度評價。 手錶。– Google Scholar上的索引92
托馬斯做 是悉尼大學（UTS）的高級教師和人類（HAI）中心的聯合導演，並獲得了UTS的計算機科學博士學位，人類互動碩士學位和科學技術研究所的計算機碩士學位。
他的研究重點是人工智能（AI），大腦計算機接口（BCI）的整合，人類與計算機和機器人之間的相互作用，重點是使用BCI技術尋求幫助。 Do Do的願景是通過開發現代的AI系統來連接神經系統和現實世界中的應用之間的差距，該系統轉化了要操作的大腦信號。
