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1) location-based IOR
基于空间返回抑制
2) spatial based IOR
基于空间的返回抑制
1.
The effects of task demands on spatial based IOR and color based repetition disadvantage effect were explored in 3 experiments.
结果发现 ,在颜色辨别任务中 ,既获得了基于空间的返回抑制 ,又获得了基于颜色的重复劣势效应 ,而且二者之间没有交互作用 ,即它们各自独立地发挥作用 ;而在简单检测任务中 ,只获得了基于空间的返回抑制。
3) object-based inhibition of return
基于客体的返回抑制
1.
The aim of the present experiment was to determine the role of the fixation cue in the object-based inhibition of return(IOR)in dynamic displays at three SOAs.
采用3×2×3的混合实验设计,考察了三种线索-靶子呈现时间间隔条件下,中央线索化对动态范式中“基于客体的返回抑制”的影响。
4) inhibition of return
返回抑制
1.
Objective:This article aims to investigate the effects of depressive mood on inhibition of return for emotional face in cue-target paradigm.
目的:探讨抑郁情绪对情绪面孔返回抑制的影响。
2.
Since mid-1990’s, more and more studies in this field have focused on exploring the capacity of inhibition of return, i.
返回抑制是指当注意返回到先前注意过的位置或客体时人们的反应变慢的一种抑制现象。
3.
The present study explored the time course of inhibition of return(IOR) in acute schizophrenia with a cue-target paradigm.
利用线索-靶子模式研究急性期精神分裂症返回抑制的时间进程。
5) inhibition of return(IOR)
返回抑制
1.
In the present research,high-density event-related potentials(ERPs) were recorded to examine the effects of inhibition of return(IOR) on the amplitude of early sensory ERP components.
采用事件相关电位(ERP)技术探讨辨别任务中返回抑制的脑内时程变化。
6) IOR
返回抑制
1.
THE CAPACITY OF IOR IN SUCCESSIVE AND SIMULTANEOUS CUEING PROCESSES;
连续和同时线索化条件下的返回抑制容量
2.
The Influence of Connectivity and the Number of Clues on IOR
线索的数量和联接性对返回抑制的影响
3.
Inhibition of Return (IOR) is the hysteresis phenomenon shown by the reaction of the previous note on the location and it is a significant phenomenon to selective attention.
返回抑制是指对先前注意的位置上进行反应所表现出的滞后现象,是选择性注意的一个重要现象。
补充资料：基于图像空间的数控加工图形仿真
摘要 在数控加工图形仿真验证中，传统的图像空间离散方法提供的观察分析手段较少，限制了它的应用；而物体空间方法计算量大，不具有实时性。介绍一种在基本图像空间离散法的基础上对数据结构和算法作了改进的方法，一方面不会失去仿真实时性，另一方面为用户提供了更多且方便有效的分析观察手段，且具有物体空间方法的优点。 关键词 数控 CAD/CAM NC验证 NC仿真 使用计算机模拟数控加工，对NC程序的运行进行图形仿真，以此检验NC程序和加工方法的正确性，是一个非常有益的尝试。但是，仿真技术涉及大量的计算，效率低、耗时多，不能用于实际生产中。离散的方法能使计算量大大降低，在物体空间离散毛坯和刀具能获得毛坯切削后的精确表示，有利于对切削结果进行有效的观察分析，更适用于NC程序的验证［1～3］；Van Hook［4～6］采用图像空间离散法实现了加工过程的动态图形仿真，他使用Zbuffer消隐思想，将实体按图像空间的像素(pixel)离散，将计算简化为视线方向上的一维布尔运算，较好地解决了实时性的问题。
但是，传统的图像空间离散方法不能提供有效方便的观察分析手段，限制了它的应用。笔者根据Van Hook图像空间法的思想，对数据结构和算法作了改进，使得在不失去仿真实时性的前提下，为用户提供了更多、更方便有效的分析观察手段，而这些手段原本具有物体空间方法的特点。 1 Van Hook算法的基本思想
图像空间方法使用类似图形消隐的Zbuffer思想，将工件和刀具按屏幕的像素离散为Zbuffer结构。切削过程简化为沿视线方向上的一维布尔运算。本法将实体布尔运算和图形显示过程合为一体，使图形仿真有很高的实时性。
1.1 Zbuffer方法 
图1 Zbuffer方法说明 见图1，视线方向与屏幕垂直，沿视线方向将毛坯和刀具离散，在每一个屏幕像素上，刀具和毛坯表示为一个长方体，称为Dexel结构(即Zbuffer结构)。刀具和毛坯之关系有7种，此时，刀具切削毛坯的过程就变为两套Dexel结构的比较问题，具体的运算过程用以下的算法说明：
CASE 1：只有刀具，显示刀具；break；
CASE 2：毛坯遮挡刀具，显示毛坯；break；
CASE 3：刀具切削毛坯的后部，显示毛坯；break；
CASE 4：刀具切削毛坯的内部，显示毛坯；break；
CASE 5：刀具切削毛坯的前部，显示刀具；break；
CASE 6：刀具遮挡毛坯，显示刀具；break；
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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