Regulation of brain cognitive states through auditory, gustatory, and olfactory stimulation with wearable monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by advances in wearable technologies, we design and perform human-subject experiments. We aim to investigate the effects of applying safe actuation (i.e., auditory, gustatory, and olfactory) for the purpose of regulating cognitive arousal and enhancing the performance states. In two proposed experiments, subjects are asked to perform a working memory experiment called n-back tasks. Next, we incorporate listening to different types of music, drinking coffee, and smelling perfume as safe actuators. We employ signal processing methods to seamlessly infer participants' brain cognitive states. The results demonstrate the effectiveness of the proposed safe actuation in regulating the arousal state and enhancing performance levels. Employing only wearable devices for human monitoring and using safe actuation intervention are the key components of the proposed experiments. Our dataset fills the existing gap of the lack of publicly available datasets for the self-management of internal brain states using wearable devices and safe everyday actuators. This dataset enables further machine learning and system identification investigations to facilitate future smart work environments. This would lead us to the ultimate idea of developing practical automated personalized closed-loop architectures for managing internal brain states and enhancing the quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».