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Google Vision平台为标签检测，对象识别，地标识别和文本识别提供了其他功能。Google Vision是Google云平台的一部分。要在Photo Supreme中使用Google Vision功能，您需要设置自己的Google API密钥，这是Photo Supreme用于访问Google Vision的AI功能的。尽管Google Vision不是免费的，但它提供了每月免费的层，使其对于平均家庭使用的成本效益。有关定价详细信息，请访问：Google Cloud Vision定价。
移动地图中地标可视化对导航过程中大脑活动的影响：一项虚拟现实研究
研究发现，频繁使用 GPS 导航辅助会对空间学习产生负面影响。在提供此类服务中的寻路指示的同时有效显示地标可以促进空间学习，因为地标可作为认知锚点帮助导航者构建和学习环境。然而，简单地在移动地图上添加地标可能会消耗额外的认知资源，从而对移动地图用户在导航过程中的认知负荷产生不利影响。为了解决这个潜在问题，我们通过实验设置了本研究，以调查在逐向指示期间在交叉路口一次显示在移动地图上的地标数量（即 3 个、5 个和 7 个地标）如何影响虚拟城市环境中地图查阅期间的空间学习、认知负荷和视觉空间编码。使用地标识别测试、路线方向测试和相对方向判断 (JRD) 来测量环境的空间学习。通过分析不同频带的功率调制以及事件相关脑电位 (ERP) 的峰值幅度，使用脑电图 (EEG) 评估认知负荷和视觉空间编码。行为结果表明，当移动地图上显示的地标数量从 3 个增加到 5 个时，地标和路线学习会得到改善，但描绘 7 个地标时空间学习并没有进一步受益。EEG 分析表明，与 3 个和 5 个地标条件相比，7 个地标条件下额中央导联的相对 θ 功率和顶枕导联的 P3 幅度增加，这可能表明 7 个地标条件下的认知负荷增加。移动地图上地标数量越多，枕骨导联的 θ ERS 和 alpha ERD 越大，表明视觉空间编码越好。我们得出的结论是，在遵循路线时可视化的地标数量可以支持地图辅助导航过程中的空间学习，但存在潜在界限——只有当显示的可视化地标数量不超过用户的认知能力时，地图上的可视化地标才有利于用户的空间学习。这些结果进一步揭示了地图辅助导航空间学习过程中认知负荷和视觉空间编码背后的神经元相关性。我们的发现也有助于神经自适应地标可视化的设计