17、瞳孔:认知与社交的窗口

瞳孔:认知与社交的窗口

1. 瞳孔扩张与意外事件

当我们从语言中推断事件的时间顺序时,会发现一些有趣的瞳孔变化现象。如果依次呈现的一对单词符合时间顺序,其引发的瞳孔扩张程度会弱于暗示错误时间顺序的类似单词对。这一结果揭示了瞳孔对意外事件的反应与认知负荷增加之间的潜在联系。意外的时间顺序,就像其他不可预测的事件一样,可能需要更多的处理资源,从而增加认知负荷,导致瞳孔更明显地扩张。

不仅在语言的时间顺序判断中存在这样的现象,在一系列时间顺序判断以及预期押韵未出现的情况下,也有类似的瞳孔反应。综合视觉、听觉和语言方面的证据,我们可以得出结论:瞳孔扩张往往伴随着不太可能发生或违背预期的事件。

为了在这些领域对预期违背进行更量化的预测,需要引入(神经)经济决策理论的坚实框架,而这一框架最近也已进入瞳孔测量领域。不过,将不同决策变量与瞳孔反应进行量化关联面临着挑战,因为在日常决策和典型实验范式中,许多相关因素相互交织。例如,获得奖励通常与唤醒、警觉、努力或决策相关的风险联系在一起。

有一项简单的纸牌游戏实验为“瞳孔专门传达惊讶信号”这一观点提供了支持。该实验将决策变量的变化与决策过程本身分离,结果表明,瞳孔扩张与风险预测误差的关联比与奖励、奖励预测误差或风险本身的关联更为紧密。风险预测误差是对惊讶的一种量化方式,这一结果支持了将瞳孔视为惊讶指标的观点。

2. 瞳孔扩张与学习

2.1 探索 - 利用权衡

在前面提到的纸牌游戏中,每次试验的结果相互独立,且与观察者的选择无关。但在许多现实情况中,结果由选择和之前试验的历史共同决定。为了在这些情况下最大化奖励,观察者需要从经验中学习,优化自己的选择。当某个选择选

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移断点问题;② 实现跑步骑行场景下的差异化数据分析个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略跨平台数据同步机制的设计调优。
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