这篇文章讲述了两位注意力缺陷多动障碍(ADHD)人士的经历,探讨了ADHD的优势和缺陷,并呼吁更多的包容和理解。
本文提出了一种基于 transformer-based 网络的新型框架,用于从 EEG 信号中获取注意状态。该网络在两个公共数据集上取得了比现有模型更高的效果,可应用于评估注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状或驾驶评估中的警觉度。
作者在咖啡馆与朋友聊起ADHD,分享了自己对注意力缺陷/多动障碍的理解。他认为每个人的专注度不同,自己评价大约是30%。为了更容易进入专注状态,他常常去咖啡馆办公。最近他的综合状态不错,但发现自己在主要任务上有点分心,决定减少使用社交网络,更专注于主要任务。
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