This theory proposes a dynamic structure where perceptual systems adaptively modulate their interpretation parameters based on internal states and external stimuli. By continuously recalibrating perception in real time, systems can enhance situational awareness and context-responsiveness.

本理論は、知覚システムが内的状態と外的刺激に基づき解釈パラメータを動的に変調する構造を提案します。知覚をリアルタイムに再調整し続けることで、状況認識力と文脈適応性の向上を可能にします。

This theory can be applied to adaptive sensory AI systems, augmented reality perception tuning, and autonomous robotics where flexible interpretation of sensory data is critical. It provides a framework for meta-perception and reflexive perception control.

この理論は、適応型感覚AI、ARにおける知覚調整、感覚データの柔軟な解釈が求められる自律ロボットに応用できます。メタ知覚や反射的知覚制御の基盤を提供します。

Usable in personal assistants that adjust to emotional cues, smart environments that modulate feedback based on human attention, and adaptive interfaces that tailor display content to perceived user focus.

感情的な手がかりに応じて調整するパーソナルアシスタント、注意に応じてフィードバックを変化させるスマート環境、ユーザーの注目に応じて表示内容を最適化する適応型インターフェースなどに活用できます。