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Ping-Keng Jao

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Publications associées (6)

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EEG-Based Online Regulation of Difficulty in Simulated Flying

Ricardo Andres Chavarriaga Lozano, José del Rocio Millán Ruiz, Ping-Keng Jao

Adaptively increasing the difficulty level in learning was shown to be beneficial than increasing the level after some fixed time intervals. To efficiently adapt the level, we aimed at decoding the subjective difficulty level based on Electroencephalograph ...

IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC2023

Machine-Learning Based Monitoring of Cognitive Workload in Rescue Missions with Drones

Dario Floreano, Ricardo Andres Chavarriaga Lozano, David Atienza Alonso, Fabio Isidoro Tiberio Dell'Agnola, Ping-Keng Jao, Adriana Arza Valdes

In search and rescue missions, drone operations are challenging and cognitively demanding. High levels of cognitive workload can affect rescuers’ performance, leading to failure with catastrophic outcomes. To face this problem, we propose a machine learnin ...

2022

Decoding Cognitive States under Varying Difficulty Levels

Understanding cognitive states of human under different difficulty levels is useful in improving human-human and human-machine interactions. For example, a crucial factor in designing games is maintaining the engagement of players. An ideal scenario would ...

EPFL2020