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Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
对疾病感知和糖尿病管理的反思...
糖尿病管理中越来越多的证据使疾病感知与对病情的成功控制，并改善了成年人的健康结果（1，2）。青少年通常很难遵守糖尿病护理计划（3，4），以便更好地了解他们对疾病的看法可以帮助改善其控制和健康成果（5，6）。此外，在青春期还形成了疾病感知，这使得这是一个重要的时期，在其中考虑这种情况（7，8）。尽管有充分的证据表明疾病对成年人的重要性，但对于青少年来说，这是尚无定论的（9，10）。可用的研究主要集中于提供不一致结果的定量研究（6，11）。在本文中，在一项审查研究的支持下，三项研究的定性发现强调了疾病在青少年发展框架内的重要性，并建议未来的研究以操作这些发现。本文的独创性在于对患者声音的有效使用和反映，这在医学研究中通常不存在。
AI记者和减少感知到的敌对媒体偏见
随着新闻机构在公众不信任的问题上挣扎，人工智能（AI）的记者可能会通过激活机器启发式方法来减少对敌对媒体偏见的看法，这是一种普遍的心理捷径 - 观众将机器视为客观，系统性和准确性。本报告详细介绍了两个实验的结果（分别为n = 235和279，美国成年人）复制了作者以前的工作。与先前的工作一致，目前的研究为AI记者的触发机器神秘主义评估而又减少了对敌对媒体偏见的看法的论点提供了更多支持。延长了过去的工作，目前的研究还表明，偏置缓解过程（如果AI，机器神经疗法激活，因此减少了偏差）会受到源/自我意识到的不一致的调节，尽管在两个问题的覆盖范围内不同（堕胎合法化和共同化疫苗的疫苗授权）。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
旋转：同时感知交互和导航
最近在操纵和运动领域取得了显着进展，但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比，移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣，但在开发这些系统（例如基础和手臂之间的协调）时，有很多挑战，依靠在船上感知到感知和与环境互动，最重要的是，同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题，以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
第21届IEEE感知工作室超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
对尼日利亚阿比亚州农民中转基因玉米作物的认识和感知
摘要该研究确定了玉米农民对尼日利亚阿比亚州转基因作物的认识和感知。使用多阶段抽样程序选择了一百八十四名受访者进行调查。用结构化的查询范围收集数据，并以百分比，均值和回归分析进行分析。多数（67.4％）的农民不知道转基因的玉米作物，而农作物不在供应中（x̄= 1.5）。玉米农民对转基因作物的看法不是很喜欢（x̄= 2.4）。很难在市场上出售它们（x̄= 3.4），气候变化对预期产量的负面影响的威胁（x̄= 3.2）以及这些农作物可能需要大量投入的可能性，例如肥料和肉质（x̄= 2.8）。年龄（β= 1.023），以前具有改善的作物品种（β= 2.112）和Internet访问（β= 2.317）的经验对农民的看法有积极影响，但是高等学校学位的家庭成员人数（β= -0.721）具有负面影响。应该创建对转基因玉米作物的更多认识，以使农民能够根据对农作物的看法做出反对的决定。扩展服务应得到充分资金来实现这一目标。
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。