Computers Are Getting Much Better at Image Recognition
支持他们“看见”能力的机器学习程序仍然存在盲点，但这种情况不会持续太久
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 11, November 2025
1) 用于少样本图像识别的知识引导语义迁移网络作者：李泽超、唐浩、彭志茂、齐国军、唐金辉页数：19474 - 194882) 基于脑电图情绪识别的可解释性分层动态图卷积网络作者：叶梦清、C. L. Philip陈同张页数：19489 - 195003) 鲁棒旋转等变对比学习作者：白盖瑞、奚伟、洪小鹏、刘新辉、岳阳、赵松文页数：19501 - 195144) 图形互信息最大化的多智能体强化学习作者：丁世飞、杜伟、凌丁，张健，郭莉莉，安博页面：19515 - 195245）大视觉语言模型攻击调查：资源，进展和未来趋势作者：Daizong Liu，Mingyu Yang，Xiaoye Qu，Pan
Computers are getting much better at learning to “see”
支持图像识别的机器学习程序仍然存在盲点，但它们会持续更长时间吗？
Training AI to identify ancient artists
格里菲斯研究人员构建并测试了一个数字考古框架，以更多地了解古代人类，他们创造了最古老的岩石艺术形式之一——手指凹槽。手指凹槽是手指通过称为月乳的柔软矿物膜在洞穴墙壁上绘制的痕迹。我们进行了实验——包括在触觉设置中的成人参与者以及在定制程序中使用虚拟现实耳机——以探索图像识别方法是否可以从现代人制作的手指凹槽图像中学到足够的知识来识别创建它们的人的性别。手指凹槽出现在欧洲和澳大利亚的漆黑洞穴中。法国已知最古老的例子被认为是大约 30 万年前的尼安德特人。
