该研究使用可穿戴监测技术评估次要职业学生的认知负荷，通过分析脑电图数据和心率变异性数据，发现该方法在评估认知负荷和不同任务中具有应用价值，实验证明了其有效性和可转移性。该研究对优化教学资源配置和认知负荷评估方法具有重要意义。

中山大学附属第一医院和中科大先进院的研究团队提出了一种利用脑电图数据诊断帕金森病的深度学习模型。该模型通过挖掘脑功能网络实现高精度诊断，分类准确率达到90.2%，比其他模型提高了9.5%。计算复杂度低且可解释性良好，为帕金森病早期诊断提供了新方法。