XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System活重
超现实神经解码：通过 GAN 潜在空间从 fMRI 激活重建面部
神经解码可以概念化为通过特征空间将大脑反应映射回感官刺激的问题。我们引入了 (i) 一种新颖的实验范式，该范式使用具有先验已知特征表示的、控制良好但高度自然的刺激，以及 (ii) 其实现，用于从大脑记录中对面部进行超现实感知重建 (HYPER)。为此，我们在神经解码管道的最早步骤中使用生成对抗网络 (GAN)，通过获取 fMRI 数据，因为受试者会感知由 GAN 的生成器网络合成的面部图像。我们表明，用于生成的潜在向量有效地捕获了与 fMRI 测量相同的定义刺激属性。因此，GAN 潜在向量可用作感知图像的基础特征，可以预测（重新）生成，从而实现迄今为止最准确的感知重建。
自发网络耦合可以实现有效的任务性能，而无需本地任务引起的激活重点介绍了开源网络工具的时代
1哥伦比亚大学，纽约，哥伦比亚大学，纽约10032，纽约州立心理生物学系2，纽约市精神病学研究所，纽约10032，3萨克勒发展心理生物学研究所，哥伦比亚大学，纽约10032，纽约10032，哥伦比亚研究所，哥伦比亚研究所，纽约州，10032哥伦比亚大学，纽约，纽约，10027，6艾伦脑科学研究所，西雅图，华盛顿，华盛顿98109，7遗传学，基因组学和信息学系，田纳西州综合与翻译基因组学中心，田纳西州健康科学中心，孟菲斯大学，田纳西大学孟菲斯大学，田纳西州38163，38163，8 Robarts Research Institute，Wenterraire School，Schulicior ncorth and Schulicior ncortio and interriiie Schulicior ncorth and in schulicior and Filtriier and Firce＆dentiier intry＆Dentiier and Fristier＆Dentistr， 3K7，加拿大，9个神经信息学，结构和可塑性中心，克拉斯诺高级研究所；弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax），弗吉尼亚州乔治·梅森大学（George Mason University），弗吉尼亚州22030和10 Cold Spring Harbor Laboratory，纽约冷春港117241哥伦比亚大学，纽约，哥伦比亚大学，纽约10032，纽约州立心理生物学系2，纽约市精神病学研究所，纽约10032，3萨克勒发展心理生物学研究所，哥伦比亚大学，纽约10032，纽约10032，哥伦比亚研究所，哥伦比亚研究所，纽约州，10032哥伦比亚大学，纽约，纽约，10027，6艾伦脑科学研究所，西雅图，华盛顿，华盛顿98109，7遗传学，基因组学和信息学系，田纳西州综合与翻译基因组学中心，田纳西州健康科学中心，孟菲斯大学，田纳西大学孟菲斯大学，田纳西州38163，38163，8 Robarts Research Institute，Wenterraire School，Schulicior ncorth and Schulicior ncortio and interriiie Schulicior ncorth and in schulicior and Filtriier and Firce＆dentiier intry＆Dentiier and Fristier＆Dentistr， 3K7，加拿大，9个神经信息学，结构和可塑性中心，克拉斯诺高级研究所；弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax），弗吉尼亚州乔治·梅森大学（George Mason University），弗吉尼亚州22030和10 Cold Spring Harbor Laboratory，纽约冷春港11724
基于机器学习和计算机视觉的牛品种识别和活重评估
本研究的目的是使用几种神经网络模型来估算奶牛的长重：卷积人工神经网络用于通过图片识别奶牛并确定其品种，随后通过立体视觉法确定其身体尺寸，随后利用多层感知器根据有关奶牛的品种和尺寸信息估算奶牛的长重。为了更准确地估计动物的身体参数，还使用了 3D 摄像头（Intel RealSense D435i）。应当注意，由于 3D 摄像头的分辨率低，单独使用不会产生良好的效果。因此，使用摄影测量法从不同角度拍摄的奶牛图像来确定奶牛身体参数。通过摄影测量获得了奶牛的肩高（WH）、臀高（HH）、体长（BL）和臀宽（HW）等参数。使用这些参数（输入参数 WH、HH、BL、HW 和输出参数 - LW），开发了基于 ANN 的模型估计。通过分析从不同角度同步摄像机拍摄的动物图像，可以确定奶牛的身体尺寸。首先，在图像中识别奶牛，并使用 Mask-rcnn 卷积神经网络确定其品种。然后通过立体视觉方法确定奶牛的肩高、臀高、身长和身宽，该方法可以获得数字图像中物体的几何参数并进行测量。数字成像和摄影测量处理包括几个完全确定的步骤，可以生成动物身体的三维或二维数字模型。然后将获得的有关物种及其大小的数据输入到预测模型，该模型确定动物的估计体重。