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。
摘要 — 近年来,使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而,这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型,大脑中的通道位置数量很少,这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中,我们介绍了一种新方法,该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU),对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明,我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是,我们利用多标签分类方案,我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV,对于二元分类(关闭/打开),我们在 22 位参与者(每位参与者参加了 2 次会话)中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级(关闭、低、高)分类,我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证,对于多级分类,我们获得了
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
人工智能在医疗保健中的症状检查 人工智能的定义是“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发,例如视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译。”
与人类视觉相比,由图像传感器和处理器组成的传统机器视觉由于图像感测和处理在物理上分离,存在高延迟和大功耗的问题。具有大脑启发视觉感知的神经形态视觉系统为该问题提供了一个有希望的解决方案。在这里,我们提出并演示了一种原型神经形态视觉系统,该系统通过将视网膜传感器与忆阻交叉开关联网。我们使用具有栅极可调光响应的 WSe 2 /h-BN/Al 2 O 3 范德华异质结构来制造视网膜传感器,以紧密模拟人类视网膜同时感测和处理图像的能力。然后,我们将传感器与大规模 Pt/Ta/HfO 2 /Ta 单晶体管单电阻 (1T1R) 忆阻交叉开关联网,该交叉开关的作用类似于人脑中的视觉皮层。实现的神经形态视觉系统可以快速识别字母和跟踪物体,表明在完全模拟状态下具有图像感测、处理和识别的能力。我们的工作表明,这种神经形态视觉系统可能会为未来的视觉感知应用开辟前所未有的机会。
我们介绍了一种测量人类注意力的方法,用于在执行视觉任务时测量对双稳态图像的不同解释。向九名健康志愿者展示了具有闪烁面的 Necker 立方体。立方体前后面的像素强度分别由频率为 6.67-Hz (60/9) 和 8.57-Hz (60/7) 的正弦信号调制。这些频率及其二次谐波的标签在从枕叶皮层记录的脑磁图 (MEG) 数据的平均傅里叶光谱中清晰可辨。在实验的第一部分,要求受试者通过将立方体方向解释为左向或右向来自愿控制注意力。因此,我们观察到相应光谱成分的主导地位,并测量了自愿注意力的表现。在实验的第二部分,要求受试者只是观察立方体图像,而无需对其进行任何解释。在第二谐波标记频率处,主要光谱能量的交替被视为立方体方向的变化。基于第一阶段实验的结果,并使用小波分析,我们开发了一种新方法,使我们能够识别当前感知到的立方体方向。最后,我们使用主导时间分布来描述非自愿注意力,并将其与自愿注意力表现和大脑噪音联系起来。特别是,我们已经表明,注意力表现越高,大脑噪音就越强。
摘要 对人类参与者以及通过网络搜索引擎进行的各种实证测试表明,每当将概念组合《动物行为》视为单个概念《动物》和《行为》的组合时,就会违反“克劳瑟-霍恩-西莫尼-霍尔特”版贝尔不等式(“CHSH 不等式”)。在本文中,我们使用“Google 图片”作为搜索引擎,针对相同概念组合收集的数据集在希尔伯特空间中计算出量子表示,这“严重违反”了 CHSH 不等式。这一结果证明了视觉感知中非经典结构的存在,并强烈表明存在“量子纠缠”,可以解释组成概念之间的意义联系,即使这种意义联系通过图像表达。
摘要 对人类参与者以及通过网络搜索引擎进行的各种实证测试表明,每当将概念组合《动物行为》视为单个概念《动物》和《行为》的组合时,就会违反“克劳瑟-霍恩-西莫尼-霍尔特”版贝尔不等式(“CHSH 不等式”)。在本文中,我们使用“Google 图片”作为搜索引擎,针对相同概念组合收集的数据集在希尔伯特空间中计算出量子表示,这“严重违反”了 CHSH 不等式。这一结果证明了视觉感知中非经典结构的存在,并强烈表明存在“量子纠缠”,可以解释组成概念之间的意义联系,即使这种意义联系通过图像表达。
视觉感知冲突和错觉 Leonard A. Temme Melvyn E. Kalich Ian P. Curry Alan R. Pinkus H. Lee Task Clarence E. Rash 视觉可以说是战士最重要的人类感官。视觉处理的目的是获取有关我们周围世界的信息并理解它(Smith and Kosslyn,2007);视觉涉及光的感知和解释。视觉感官器官是眼睛,它将传入的光能转换为电信号(参见第 6 章,人眼的基本解剖和结构)。但是,这种转变并不是完整的视觉。视觉还涉及对视觉刺激的解释以及感知和最终认知的过程(参见第 10 章“视觉感知和认知表现”和第 15 章“认知因素”)。视觉系统已经进化到可以从自然场景中获取真实信息。它在大多数任务中都非常成功。但是,可见光源中的信息通常是模棱两可的,为了正确解释许多场景的属性,视觉系统必须对场景和光源做出额外的假设。这些假设的一个副作用是我们的视觉感知并不总是值得信赖的;视觉感知的图像可能具有欺骗性或误导性,尤其是当场景与过去推动视觉系统进化的场景截然不同时。因此,存在“眼见为实”的情况,即所感知到的不一定是真实的。这些错误感知通常被称为错觉。Gregory (1997) 确定了两类错觉:具有物理原因的错觉和由于知识误用而导致的错觉。物理错觉是由于物体和眼睛之间的光线干扰或由于眼睛感官信号的干扰而导致的错觉(也称为生理错觉)。认知错觉是由于大脑错误地运用知识来解释或读取感官信号而导致的。对于认知错觉,区分物体的具体知识和体现为规则的一般知识很有用(Gregory,1997)。所有幻觉的一个重要特征是必须有某种方法来证明感知系统在某种程度上犯了错误。通常这意味着场景的某些方面可以用不同于视觉感知的方式来测量(例如,可以用光度计、光谱仪、尺子等来测量)。重要的是要认识到这些“错误”实际上可能是视觉系统在其他情况下的有用特征,因为幻觉背后的相同机制可能会在其他情况下产生真实的感知。只有当“错误”可以通过其他方式检测到时,幻觉才是幻觉。虽然幻觉可能会欺骗作战人员,但视觉系统还有其他限制,可能导致在执行任务期间出现错误。这些包括视觉掩蔽(通过呈现第二个短暂刺激(称为“掩蔽”)来降低或消除一个短暂刺激(称为“目标”)的可见性)、双眼竞争(呈现给每只眼睛的不同图像之间的无意识交替)和空间定向障碍(作战人员对位置和运动的感知与现实不一致的情况)。视觉掩蔽 视觉掩蔽通常是指一种视觉刺激对另一种视觉刺激出现的影响,其中一种或两种刺激都是短暂的。因为,正如本讨论将明确指出的,视觉掩蔽