XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System知觉
视觉知觉学习在虚幻的远距离空间中有效，但在近距离空间中无效
摘要 在近体空间 (PPS) 中，与远离身体的物体相比，靠近身体的物体的视觉形状辨别速度更快。当感知深度基于 2D 图像提示时，PPS 中的视觉处理也会增强。从相对低级（检测、大小、方向）到高级视觉特征（面部处理），都观察到了这种优势。虽然多感官联想也显示出近端优势，但 PPS 是否影响视觉感知学习仍不清楚。在这里，我们研究了感知学习效果是否会根据视觉刺激与观察者的距离（近或远）而变化，这是通过利用庞佐错觉幻觉诱导的。参与者执行了视觉搜索任务，他们报告了干扰项中是否存在特定目标物体方向（例如，指向下方的三角形）。在近距离（近组）或远距离（远组）练习视觉搜索任务（每天 30 分钟，持续 5 天）之前和之后评估表现。结果表明，在近距离空间进行训练的参与者没有进步。相比之下，在远空间进行训练的参与者在远空间和近空间的视觉搜索任务中都表现出了进步。我们认为，远空间训练后的这种进步是由于在远空间中更多地部署了注意力，这可以使学习更有效，并可以跨空间推广。
感觉与知觉 830:301:02 2025 年春季
我们周围的世界是一个自动过程，每当我们使用眼睛、耳朵、鼻子和其他感觉器官时，这个过程就会“自由”地发生。但感觉和知觉是一个主动的过程，它依赖于大脑、脊髓和周围神经系统中极其敏感的受体和强大的计算机器。我们的感知能力经过数百万年的进化才形成现在的形式。本课程的核心重点是研究这些感官系统是如何工作的以及为什么会这样。我们将使用来自各种学科（哲学、物理学、计算机科学、神经科学、心理学）的见解和方法，对主要感官（视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉）进行详细研究。我们将从研究感知信息的物理基础（例如光、声波）开始，然后研究这些信息在大脑中转化为感知的生物和心理过程。
一种气候知觉的方法来创建每小时的未来...
图1：田纳西州纳什维尔（Nashville）的1月1日至10日，从1940年1月1日至10日开始的每日最高温度（顶部）最高和最小值。最大值和最小值位于一月份的一天中最冷，最热的部分，然后使用样条函数。中间 - 小时太阳辐照度（实线）与每日平均值（虚线）。底部 - 小时风速（实线）与每日平均值（虚线）。灰色阴影突出显示均值，最大和最小值以及小时值之间的差异。
机器人技术知觉计划：挑战和机遇
恢复，并在capab iliti es on Capab iliti es [1]上可以增强I gn ifi，并开放，开放，开放了i ng poss i ng poss i n o n i n o n ob ob ob ob ob obo ti cap li cap li cap li。howe v e r，des i gn i ng th hods t e ffi c i en tly I n t e eg eg r a t e t e p e p e pe r cep ti on ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti n o c ti ti ti ti a con ti oc ti cob tiv es tiv e e ema i e e ema i ns a n s a n s a n s a lon -Trivi a l cha ll Cha ll Enge enge。t h i s a r equire emen t f o r man y p r o o o o o o o o o o o o o o o ti capp app li ca ti op li co li a co ll abo abo a a tiv e r o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o obo t s [2]，ag ag ag e quad r e quad r o t o quad r o t o t o r flyri ng [3]和自动机器人[4]。Wh il e e xi s ti ng mob il e r obo ti cs t asks such as i nspec ti on p l ann i ng [ 5 ] and su rv e ill ance [ 6 ] o ft en r equ ir e ach i e vi ng vi s i b ility o f l andma r ks , t he r e i s a gap i n unde r s t and i ng how t o i n t eg r添加fr eedom（d o f）时，请加上Iti ina l deg ees fre e eS fi e ng fi e l d d -o f -vi ew cons tr a i n t s。recen th i e r a r a r ch i ca l tr tr a tr a t hods f o r man i pu l a t o l a t o a t o r s us i n nu ll space p r o j ec ti ins and i mpedance con ti con ti con ti con ti con ti con con ti con con ti [7]I n t h i s pape r, we a r gue i n f a v o r o f new me t hods capab l e o f gene r a ti ng r obo t mo ti on f o r na vi ga ti on o r man i pu l a ti on wh il e e ff ec tiv e ly accomp li sh i ng pe r cep ti on goa l s .E xi s ti ng me t hods f ocus on how t o p l an r obo t mo ti on i n t he p r esence o f unseen [ 8 ] o r d y nam i c [ 9 ] obs t ac l es , o r how t o i mp r o v e r obo t l oca li za ti on [ 10 , 11 ].，具有同时的感知和行动目标。Fu rt he r mo r e , me t hods t ha t cons i de r po i n t o f i n t e r es t cons tr a i n t s s i mp ly r e ly on keep i ng t he cen tr o i d o f t he tr acked f ea t u r es a t t he cen t e r o f t he i mage p l ane [ 3 , 1 2 ].f i n na lly，hod ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti t hod a te a r e des i d o n of to n o n of and and and and to a ri a l v eh i c l es [3，9 - 1 2]这是关于cons tr a i n t s s的。We pos it t ha t app r oaches t ha t ho li s ti ca lly cons i de r pe r cep ti on and mo ti on goa l s a r e needed t o ach i e v e e ff ec tiv e mu lti-t ask capab l e r obo t s — i. e。我们会促使人们助长了人们的征服。一个人t。 T o
LANESEGNET的可重复性研究：自动驾驶的LANE段知觉学习地图学习
我们根据多视图图像和标准定义图来解决通过澳大利亚驾驶车辆的场景推理问题。在此任务上开发型号对无人驾驶车辆的安全操作是有益的。我们参加了自主盛大挑战的无地图驾驶轨道，该挑战刺激了识别交通元素和车道中心线并了解其拓扑关系的模型的发展。使用带有头到区域机制的车道注意模块和相同的参考点初始ization策略，以端到端的方式进行了最新的LANESEGNENT系统。我们通过评估其编码机制中的替代骨架来探讨该系统的有效性。我们的分析表明，使用大于原始Resnet-50基线表现的主链性能。
保罗·维利利奥（Paul Virilio）的谜语：知觉的声音和变态
这是一篇探索性文章，始于保罗·维利里奥（Paul Virilio）关于“他们看到的机器”产生的内部表示的性质和特征的问题，通过产生自动化和多光谱的现实感知。在1980年代后期写作，他预料到了很久以后发生的事情：对现实的预测性和统计解释的构成在纪律机构和战争的行为中越来越多地渗透到现实中。但是，他夸大了这些机器的这些内部表示，因为它们不需要任何视频退出，往往会将人排除在将要采取的机械想象中。避免了这种末世论的观点，即约翰·约翰斯顿提出的麦克里亚人愿景的概念更为合适：它解释了机器自动化的看法与人类的自动化感之间的差异，但探索了两者相连的共同地形。
对际观察和外部知觉的计算知情区别
虽然互认为具有主要的神经科学意义，但其精确的定义和外部感受的描述仍在争论中。在这里，我们提出了基于传感器效应循环的计算概念的间距和外部感受之间的功能区别。在这种观点下，将感觉输入分类为互认为或外部感受取决于它们所食用的传感器效应环路，以控制身体（生理和生物化学）或环境状态。我们通过检查皮肤温度的感知来解释这种观点的效用，这是区分互认为和外部感受的最具挑战性的案例之一。具体来说，我们提出了概念化的热感应，因为它将体内热状态（包括皮肤）的推断为直接耦合到热调节过程。这种功能性观点强调与调节（控制）的耦合作为感知的定义特性（推理），并将间断的定义与脑体相互作用的当代计算理论联系起来。
感觉与知觉 830:301:02 2024 年春季 - 心理学
我们周围的世界是一个自动过程，每当我们使用眼睛、耳朵、鼻子和其他感觉器官时，这个过程就会“自由”地发生。但感觉和知觉是一个主动的过程，它依赖于大脑、脊髓和周围神经系统中极其敏感的受体和强大的计算机器。我们的感知能力经过数百万年的进化才形成现在的形式。本课程的核心重点是研究这些感官系统是如何工作的以及为什么会这样。我们将使用来自各种学科（哲学、物理学、计算机科学、神经科学、心理学）的见解和方法，对主要感官（视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉）进行详细研究。我们将从研究感知信息的物理基础（例如光、声波）开始，然后研究这些信息在大脑中转化为感知的生物和心理过程。
实施和推断知觉的多种方法
摘要：Segundo-Ortin＆Calvo's（S＆C）对“植物神经生物学”的彻底回顾提出了支持植物知觉可能性的证据。他们提出了一个令人信服的案例，植物可以预期，评估风险，合作，模仿和追求目标，以及动物对应物。S＆C指出，有一个双重标准：与人类主观经历相关的行为模式被认为是在非人类动物中推断认知的有效，而在包括植物在内的其他系统中则无效。我们认为，包括知觉在内的认知功能可以通过非常不同的系统及其不同的底物来实现。我们提供了基础认知文献中的一些背景，并表明神经生物学的深刻见解远远超出了神经元。
论知觉与认知的界限
在雅各布·贝克 [1] 的文章《标记感知-认知的边界：刺激依赖性标准》中，作者深入探讨了心灵哲学和认知科学中感知和认知过程之间的关键区别。贝克提出刺激依赖性标准作为更有效地区分这两种心理过程的工具。贝克批判性地评估了之前划分感知和认知的尝试，例如认知渗透之争，并认为这些尝试未能提供区分这两个过程的明确标准。为了解决这个问题，贝克引入了刺激依赖性标准。该标准假定感知过程直接且立即受到感官输入的影响，而认知过程主要对存储的信息或心理表征进行操作，而不受感官输入的直接影响。此外，贝克还提出了对刺激依赖性标准的潜在反对意见，包括认知过程可能受到感觉输入的影响，或者知觉过程可能受到存储信息的影响。针对这些问题，他阐明了该标准强调了感知和认知在信息处理方式上的主要差异，而不是假设这两个过程完全分离。具体来说，贝克提出了一个有前途的想法，强调了当前近端刺激对准确感知的重要性。当你闭上眼睛时，你看不到物体，但仍然对它们有准确的信念和记忆。贝克建议将依赖近端刺激的心理状态定义为刺激依赖性。利用这个想法，贝克提出了一个简化的（尽管并不完美）公式来区分感知和认知：