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CL-Drive
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MambaGaze 框架使用 Mamba-2 进行认知负荷评估
研究人员开发了 MambaGaze，一个利用眼动追踪数据准确评估认知负荷的新框架。该系统利用双向 Mamba-2 有效建模长程时间依赖性，并采用 XMD 编码方法显式处理因眨眼等原因造成的缺失数据。MambaGaze 在基准数据集上的表现优于现有模型，并可在 NVIDIA Jetson 平台等边缘设备上进行实时部署。
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CogAdapt框架将临床心电图模型适配到可穿戴认知负荷评估
研究人员开发了CogAdapt框架，旨在将现有的临床心电图基础模型适配到可穿戴认知负荷评估中。这是必要的，因为在临床数据上训练的模型由于信号配置和任务目标的差异，不能直接迁移到可穿戴传感器上。CogAdapt利用“LeadBridge”适配器将3导联可穿戴信号转换为12导联表示，并采用“ProFine”策略进行渐进式微调，在公开数据集上取得了更好的性能。