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World File Search System视觉感知
视觉感知带有心脏内96通道...
系统，由第二瞄准具公司建造，如预期的那样，单个电极的电刺激引起了与视觉皮层中视网膜图相对应的位置的磷酸（7，8）。但是，当同时刺激多个电极时，感知通常合并为较大的磷酸，从而使形状识别几乎是不可能的。这可能与表面电极与相对较大的皮质相互作用的事实有关，从而导致感知的磷光元素的空间分辨率低。此外，报道的引起感知的电流按几毫安的顺序（7）。如此大的电流可能会引起皮层和最终的销售，尤其是当需要同时刺激电极组以创造有用的磷酸知知觉时。绕过这些局限性，Beauchamp等人。开发了两种创新：电流传导过程和电极的快速顺序刺激，以产生一系列磷酸，这些磷酸会痕迹，从而揭示了预期模式的形状。但是，尽管当前的转向和顺序刺激可以帮助改善效用
视觉感知是否很奇怪？ -Müller-Lyer幻觉和...
2 Kahneman（2011）：“现在您已经测量了线条，您 - 您的系统2，有意识的是您称为'我 - 有一个新的信念：您知道行是平等的[…]，但您仍然将底线视为更长的底线。您选择相信测量值，但您不能阻止系统1做事；尽管您知道它们是平等的，但您不能决定将线路视为平等。要抵制幻觉[…]，您必须学会不信任鳍时对线条的印象。要实施该规则，您必须能够识别虚幻的模式并回忆您对此的了解。如果您可以做到这一点，那么您将永远不会被穆勒 - 莱er幻觉所欺骗。，但是您仍然会认为一行比另一行更长。”
nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
路径信息在关节僵硬视觉感知中的作用
人类具有从他人运动中提取隐藏信息的惊人能力。在之前的研究中，受试者观察了模拟的火柴人形双连杆平面手臂的运动并估计了其刚度。从根本上讲，刚度是力和位移之间的关系。由于受试者无法与模拟手臂进行物理交互，他们被迫仅根据观察到的运动信息进行估计。值得注意的是，尽管缺乏力信息，受试者仍能够正确地将他们的刚度估计与模拟刚度的变化相关联。我们假设受试者之所以能够做到这一点，是因为用于产生模拟手臂运动的控制器（由驱动机械阻抗的振荡运动组成）与人类用于产生自身运动的控制器相似。然而，受试者使用什么运动特征来估计刚度仍然未知。人体运动表现出系统的速度曲率模式，之前已经表明这些模式在感知和解释运动方面发挥着重要作用。因此，我们假设操纵速度曲线应该会影响受试者估计僵硬程度的能力。为了测试这一点，我们改变了模拟双连杆平面臂的速度曲线，同时保持模拟关节路径不变。即使操纵速度信号，受试者仍然能够估计模拟关节僵硬程度的变化。然而，当受试者看到具有不同速度曲线的相同模拟路径时，他们认为遵循真实速度曲线的运动比遵循非真实曲线的运动僵硬程度要小。这些结果表明，当人类使用视觉观察来估计僵硬程度时，路径信息（位移）比时间信息（速度）占主导地位。
小鼠稳定的假肢视觉感知的柔性聚合物电极
大脑界面可以刺激神经元，造成最小的损害，并且长时间工作将是未来神经假想的核心。在此，据报道，在视觉皮层的电微刺激过程中，具有高灵活的薄聚酰亚胺柄的长期性能，具有几个小（<15μm）的电极。当在体外施加了数十亿个电脉冲时，电极表现出显着的稳定性。将设备植入小鼠的一级视觉皮层（区域V1），并训练动物以检测电气微刺激时，发现感知阈值为2-20微型剂量（μA），该阈值远低于远低于电极与andstand的最大电流。体内设备的长期功能非常出色，稳定的性能长达一年多，对脑组织的损害很小。这些结果证明了薄浮动电极对失去感觉函数的长期恢复的潜力。
Neurall：迈向自动驾驶的统一视觉感知模型
摘要 - 卷积神经网络（CNN）可成功地用于重要的汽车视觉感知任务，包括对象识别，运动和深度估计，视觉猛击等。但是，这些任务通常是独立探索和建模的。在本文中，我们提出了一个联合多任务网络设计，用于同时学习多个任务。我们的主要动机是通过在所有任务之间共享昂贵的初始卷积层来实现的计算效率。的确，自动驾驶系统中的主要瓶颈是部署硬件可用的有限处理能力。也有一些证据表明，在提高某些任务和缓解发展工作的准确性方面还有其他好处。它还提供了可扩展性，以添加更多的任务利用现有功能并实现更好的概括。我们调查了自动驾驶中视觉感知任务的各种基于CNN的解决方案。然后，我们为重要任务提出了一个统一的CNN模型，并讨论了一些高级优化和体系结构设计技术以改善基线模型。本文是部分审查的，部分是位置，并证明了几个初步结果可用于未来的研究。我们首先展示了多流学习和辅助学习的结果，这些学习是扩展到大型多任务模型的重要成分。最后，我们实现了一个两条三任务网络，该网络在许多情况下与相应的单件任务模型相比，在许多情况下的性能更好，同时保持网络尺寸。
语言对视觉感知的短暂和长期影响：通过记忆巩固改变大脑动态
简介 越来越多的证据表明，语言会影响感知（例如，Lupyan 等人，2020 年）。例如，感知上相似的物体或颜色如果被标记为不同，则会被认为彼此更加不同。这种现象称为类别感知 (CP)，可以增强对跨越语言类别边界的刺激的辨别能力，甚至有意识地检测刺激（Athanasopoulos & Casaponsa，2020 年；Maier & Abdel Rahman，2018 年、2019 年；Regier & Kay，2009 年；Thierry 等人，2009 年）。人们反复发现，CP 在右视野中更为明显或仅限于右视野，表明其与大脑左半球的语言区域有关（Drivonikou 等人，2007 年；Maier 等人，2014 年；Maier 和 Abdel Rahman，2019 年；Regier 和 Kay，2009 年）。然而，语言调节感知的神经认知动力学尚未完全了解。语言是通过在线调节还是通过长期改变心理表征来影响感知，这个问题仍存在争议（Lupyan 等人，2020 年）。激活语言结构是否会在当下影响所谓的非语言感知任务，或者语言类别的学习是否会形成稳定的感知表征，而这些表征后来会在“离线”表现出调节的感知？
.4cmstudy基于图像处理的新能量车辆电动机系统的视觉感知控制
本文根据图像处理技术介绍了一种新的能源车辆驾驶控制系统。通过处理和分析道路图像，新的能源驾驶控制系统能够识别道路元素，计划路线并计算其方向和速度参数。为了改善系统在各种环境中的适用性，它首先将道路图像分为两类：路面和其他物体。然后，它使用手动迭代方法来确定最佳阈值，并建议一种自适应阈值改进方法。第二，该系统将进行道路元素的特征提取，包括样本类型，例如坡道，直路，曲线，十字路口和障碍物。通过辅助特征提取和样品类型表征，系统实现了各种道路元素的识别和分类。最终，系统执行了图像捕获，预处理和边界提取。然后使用路径计划和道路中心线拟合来实现车辆导航。该技术确定了角参数，并在车辆方向和速度参数测试期间提供了车辆的精确导航方向。新能量汽车的驾驶控制系统非常适用且实用，为这些车辆在复杂的道路条件下安全运行提供了有效的技术援助。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。