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摘要：视觉在智能中扮演着特殊角色。视觉信息是感官信息的很大一部分，它被输入到人脑中，形成各种类型的认知和行为，使人类成为智能体。最近的进展导致了受大脑启发的机器视觉算法和模型的发展。这些方法的关键组成部分之一是利用生物神经元背后的计算原理。此外，先进的实验神经科学技术已经产生了不同类型的神经信号，这些信号携带着重要的视觉信息。因此，迫切需要绘制出从神经信号中读取视觉信息的功能模型。在这里，我们简要回顾了这一问题的最新进展，重点介绍了机器学习技术如何帮助开发用于处理各种类型神经信号的模型，从细尺度神经尖峰和单细胞钙成像到粗尺度脑电图 (EEG) 和脑信号的功能性磁共振成像记录。
跨越不同神经系统的视觉信息解码...
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