The Real ROI of Vision AI: How Real-Time Monitoring Helps Avoid Stop Work Orders (SWOs)
了解 Vision AI 如何将安全从反应转向预防 - 避免停工单，同时提高合规性和投资回报率。
How central banks are using creativity and deploying visuals to communicate monetary policy
欧洲央行的 David Barkhausen、Gabriel Glöckler 和 Stefan Ruhkamp 探讨了少数央行向公众传达货币政策的创造力：当今世界，信息丰富，但注意力却匮乏。中央银行在很多方面都很特殊，但它们无法逃脱注意力经济的规律。成为[...]
USAF To Pursue Degraded Visual Environment System For HH-60W Without Helmet Mounted Display
为了节省资金，美国空军计划为洛克希德马丁 [LMT] 西科斯基 HH-60W Jolly [...] 开发一种不带头盔显示器 (HMD) 的退化视觉环境系统 (DVES)
Why the Visual Arts Belong in Every Classroom
我们大多数人在忘记特定单词或事实很久之后仍然记得通过图像学习。例如，您可能不记得动物细胞的确切定义，但您可能可以想象它的圆形或细胞核。您可能不会记住历史课上的每一个细节，但您可能会认出一幅代表重大事件的著名历史画作。视觉元素往往是我们在学校形成的最强烈、最持久的记忆。正因为如此，视觉艺术不应该局限于艺术课堂。相反，它可以有意识地跨学科整合，以加强学习、推理和创造力。《为什么视觉艺术属于每个课堂》一文首先出现在示范教学上。
MANZANO: A Simple and Scalable Unified Multimodal Model with a Hybrid Vision Tokenizer
能够理解和生成视觉内容的统一多模式大语言模型 (LLM) 拥有巨大的潜力。然而，现有的开源模型通常会受到这些功能之间性能权衡的影响。我们提出了 Manzano，一个简单且可扩展的统一框架，通过将混合图像标记器与精心策划的训练方案相结合，大大减少了这种紧张。单个共享视觉编码器为两个轻量级适配器提供数据，这些适配器在公共…内生成用于图像到文本理解的连续嵌入和用于文本到图像生成的离散标记。
Automatic Prompt Optimization for Multimodal Vision Agents: A Self-Driving Car Example
使用 Python 中的开源提示优化算法来提高在 OpenAI 的 GPT 5.2 上运行的自动驾驶汽车安全代理的准确性的演练多模态视觉代理的自动提示优化：自动驾驶汽车示例首先出现在 Towards Data Science 上。
Scientists Find Prehistoric Brain Circuit Still Controls Vision
您通过视觉注意到重要事物的能力来自超过 5 亿年历史的古老大脑系统。即使不依赖最先进的外层大脑皮层，大脑也能理解视觉世界。发表在 PLOS Biology 上的一项新研究表明，一种更古老的大脑结构，称为 [...]
6 Reasons Why You Should Always Back Up A Visual Approach With An Instrument Approach
下面介绍了如何使用仪表进场来支持目视进场，从而使您的着陆变得更加轻松、安全。
Glowing urine and shining bark: Scientists discover the secret visual language of deer
在交配季节，当雄性白尾鹿想要引起异性注意并警告对手时，它们会用鹿角摩擦树木并刮擦森林地面。然后他们在这些补丁上撒尿。但这些物理和气味标记的含义远不止眼睛或鼻子所能看到的。根据发表在《生态与进化》杂志上的一项新研究，它们也会发光，以便其他鹿在黑暗时可以看到它们。
Globy Compares Countries’ Data & Shows Visual Results
有相当多的免费工具可让您比较不同国家/地区的经济和人口数据，您可以在比较不同国家/地区人口统计的最佳工具中找到它们。 Globy 也做了同样的事情，但有一个主要区别。它直观地显示结果，并为您提供各种 [...]
For Coaches: An Update on Perception, Decision-making and Visual Search Behaviors
如果您读过《教练教学指南》，您就会知道感知对于决策有多么重要，尤其是当必须以超过 5-6 百分之一秒的速度做出决策时（即有意识思考所需的时间）。基本上，更好的运动员会做出更好的决定，因为他或他的眼睛处于正确的位置......教练的帖子：感知、决策和视觉搜索行为的更新首先出现在“像冠军一样教学”上。
A “scientific sandbox” lets researchers explore the evolution of vision systems
人工智能驱动的工具可以为机器人或自动驾驶汽车设计更好的传感器和摄像头提供信息。
