The Geometry of Seeing: Enhancing sUAS Reconnaissance
本文认为，小型无人机在侦察任务中的有效性较少取决于无人机的技术能力，而更多地取决于其“发射几何结构”。
Illuminating the molecular basis of human daylight vision | Science
明视，包括日光下的快速运动和颜色感知，是由视锥细胞视蛋白、特殊的 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 介导的。尽管共享相同的发色团，但这三种受体亚型吸收不同波长的光......
The Hidden Cost of Operating Without Visual Intelligence in Logistics and Supply Chain Operations
物流和供应链中的 AI 视觉智能如何提高可视性、防止损失并提高运营效率。
INDUSTRY PERSPECTIVE: Vision-Based AI at the Tactical Edge a Force Multiplier
在最不利的边缘使用基于视觉的人工智能将成为战术鉴别器和力量倍增器。
AI brings object-level vision prosthetics closer to reality
图片来源：杰夫·达尔 (Jeff Dahl) – 上传者自己的作品，基于公共领域文档：[1]，CC BY-SA 3.0，斯蒂芬妮·帕克 (Stephanie Parker) 链接这项研究来自马丁·施林普夫 (Martin Schrimpf) 的 NeuroAI 实验室（隶属于 EPFL 计算机与通信科学和生命科学学院），使用人工智能模型来准确预测在何处刺激 [...]
在本材料中，我们讨论位于叶卡捷琳堡的 Wingsby 公司 (WINGSBEE) 的项目，该项目专门生产光学分离器。我们与其专家进行了交谈，并了解了所开发解决方案的所有细节。 Wingsby 是 AKSALIT 公司集团的一部分。该公司自 2019 年以来一直生产光学分离器，包括为采矿和其他企业制造机器人和自动化系统，以对传送带上的异物进行分类、提取和清除。
Building a Workplace Safety Intelligence Platform with Computer Vision and Edge Analytics
闭路电视有记录但看不懂。了解计算机视觉和边缘人工智能如何在工业现场构建整体安全智能。
Mixed-Model Assembly Line: Vision Positioning + Barcode Model Recognition + Flexible Changeover
如何构建电子外壳和电器零件的混合模型装配线 作者：EVST 高级应用工程师梁伟 — 机器人装配单元和柔性电子自动化。最后更新：2026 年 6 月 18 日。首先回答：电子外壳和电器零件有几十种变体，用手强行将它们推到一条线上意味着错误的型号 […]混合模型装配线：视觉定位 + 条形码模型识别 + 灵活转换首先出现在 EVST。
Robotic Refrigerant Charging with Vision Error-Proofing: How to Build the Line
机器人制冷剂加注和压缩机油加注，由 EVST 高级应用工程师梁伟完成 — 机器人加液单元和装配线视觉防错。最后更新：2026 年 6 月 18 日。首先回答：通过手动漂移充注制冷剂和计量压缩机油 - 偏差几克、型号错误或跳过一次填充，以及单元 […]带有视觉防错功能的机器人制冷剂充注：如何构建生产线首次出现在 EVST 中。
Scientists Just Discovered the Eye Defies a Long-Held Rule of Vision
耶鲁大学领导的一项研究发现，被认为是单独运作的视网膜视觉通路之间存在意想不到的通信。耶鲁大学医学院 (YSM) 的研究人员对眼睛如何处理视觉信息有了意想不到的见解。当我们观看场景时，视觉系统会快速分离不同的特征，包括颜色、对比度和运动，并独立处理它们。 [...]
Compressor Line Assembly with Machine-Vision Error-Proofing — Explained
压缩机装配线上的视觉防错通过代码+视觉和每个零件的扭矩可追溯性来阻止错误和丢失的零件，符合 IATF 16949 标准。具有机器视觉防错功能的压缩机生产线装配 — 解释首先出现在 EVST 中。
Robotic Engine Block Grinding & 3D-Vision Deburring | EVST
机器人 3D 视觉磨削和力控去毛刺如何一致地处理多面发动机缸体并让操作员远离灰尘。何时获得回报以及如何确定单元范围。机器人发动机缸体磨削和 3D 视觉去毛刺 | EVST首先出现在EVST。
Collaborative Robot Vision Inspection: Cut Missed Defects | EVST
协作机器人视觉检查用锁定的、可追溯的标准取代了主观的手动检查。它如何消除遗漏的缺陷、它适合的位置以及如何部署它。协作机器人视觉检测：消除遗漏的缺陷 | EVST首先出现在EVST。
Is Language Visual? An Experiment with Chinese Characters
一个关于损坏的打印机、视觉归纳偏差以及比赛为何以平局结束的故事。帖子是语言视觉吗？ 《汉字实验》首先发表在《走向数据科学》上。
Aluminum Die-Cast Deburring with a 3D-Vision Robot: Adaptive Path, Consistent Edges
3D 视觉机器人扫描每个铝铸件，然后仅在实际存在毛刺的地方进行去毛刺 — 一次去除分型线毛刺，并保持零件之间的一致性。它的工作原理以及适合的位置。使用 3D 视觉机器人进行铝压铸去毛刺：自适应路径，一致的边缘首次出现在 EVST。
Visual Language Models Train Robots to Read Human Emotions
本文是我们与 IEEE Xplore 合作的独家 IEEE Journal Watch 系列的一部分。随着机器人在灵活性和其他物理能力方面的进步，人类更有可能发现自己与它们一起工作。如果发生这种情况，机器人的情感能力需要如何提高才能成功地与人类合作？在最近的一项研究中，研究人员训练协作机器人不仅通过考虑面部表情，还通过考虑互动中的情境因素来解读人类情感。通过对 40 名志愿者进行实验，研究人员评估了机器人解读人类情绪并调整其行为的能力，进而影响人类对机器人的感知及其在两者合作执行任务时的能力。结果表明，机器人的情感能力只能与人类相提并论，并于 5 月 18 日发表在《IEEE 机器人与自动化快
When Unlearning Is Free: Leveraging Low Influence Points to Reduce Computational Costs
随着对机器学习中数据隐私的担忧不断增加，从训练模型中遗忘或删除特定数据点的能力变得越来越重要。尽管最先进的遗忘方法已经出现，但它们通常平等地对待遗忘集中的所有点。在这项工作中，我们通过询问来挑战这种方法：是否需要删除对模型学习影响可忽略不计的点？通过对语言和视觉任务的影响函数进行比较分析，我们确定了对模型输出影响可以忽略不计的训练数据子集……
