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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

José del Rocio Millán Ruiz, Ricardo Andres Chavarriaga Lozano, 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

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

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

Ping-Keng Jao

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