XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视觉感知
已发布版本的引文（APA）：Sozzo, S., & Aerts Arguelles, J. (2020)。图像如何结合意义。视觉感知中的量子纠缠。
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。
已发布版本的引文（APA）：Sozzo, S., & Aerts Arguelles, J. (2020)。图像如何结合意义。视觉感知中的量子纠缠。
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。
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。”
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。”
西湖大学2024年暑期科研实习项目
1。自动机器学习的更广泛主题2。对端到端自主驾驶，视觉感知的应用研究3。构建未来的数据中的自动智能AI系统4。探索AI和科学的跨学科未来研究可能性，最好使用AI帮助知识发现
安全，动态人体工程学和自适应决策
摘要 - 将协作机器人集成到工业环境中的整合提高了生产率，但也强调了与操作员安全和人体工程学相关的重大挑战。本文提出了一个创新的框架，该框架集成了先进的视觉感知技术，实时人体工程学监测和行为树（BT）基于自适应的决策。与通常在孤立或静态上运行的传统方法不同，我们的方法结合了深度学习模型（Yolo11和缓慢地），先进的跟踪（无流感的卡尔曼滤波器）和动态的人体工程学评估（OWAS），提供了模块化，可扩展和适应性系统。实验结果表明，该框架在几个方面都优于先前的方法：检测姿势和动作的准确性，在管理人类机器人相互作用方面的适应性以及通过及时的机器人干预措施降低人体工程学风险的能力。尤其是，视觉感知模块比Yolov9和Yolov8具有优越性，而实时人体工程学的概念消除了静态分析的局限性。自适应角色管理是由行为树实现的，比基于规则的系统具有更大的响应能力，使该框架适合复杂的工业场景。我们的系统在掌握意图识别方面的准确性为92.5％，并成功地将人体工程学风险分类为实时响应能力（平均延迟为0.57秒），使及时的机器人指数术语 - 人类机器人合作，实时的eR-GONOMICS，实时的eR-GONOMICS，适应性的决策，视觉感知，视觉感知，是Haviour haviour tree Yolo，Yolo。
ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效
摘要：本文提出了一种基于视觉的障碍物避免自动自动驾驶汽车，可以使用单个RGB-D摄像头在仅CPU的设备上运行。该方法由两个步骤组成：视觉感知和路径计划。视觉感知部分使用Orbslam 3增强了使用光流量来估计汽车的姿势并从场景中提取丰富的纹理信息。在路径计划阶段中，提出的方法采用一种方法，将控制lyapunov函数和控制屏障功能结合起来，形式是二次程序（CLF-CBF-QP）以及障碍物形状重建过程（SRP）来计划安全稳定的轨迹。为了验证提出方法的性能和鲁棒性，使用凉亭模拟环境在各种复杂的室内环境中使用汽车进行了模拟实验。提出的方法可以有效地避免在场景中遇到障碍。所提出的算法在实现多个模拟场景的更稳定和较短的轨迹方面优于基准算法。
枕叶神经磁信号短语的视觉解码
摘要 — 正字法视觉感知（阅读）是通过大脑不同语言中心与视觉皮层之间广泛的动态相互作用进行编码的。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 研究了正字法视觉感知解码，其中短语以视觉方式呈现给参与者。我们比较了使用枕叶内的传感器和使用整个头部传感器获得的解码性能。使用了两种简单的机器学习分类器，即支持向量机 (SVM) 和线性判别分析 (LDA)。实验结果表明，仅使用枕叶传感器的解码性能与任务期间使用所有传感器获得的性能相似，均高于偶然水平。此外，通过采取短时间窗口进行的时间分析表明，与后期相比，枕叶传感器在开始时更具判别性，而在后期使用整个头部传感器设置的表现略好于枕叶传感器。这一发现可能表明在视觉语言感知过程中存在顺序（从视觉皮层到枕叶以外的其他区域）。
Robollm：基于多模式大语言模型的机器人视觉任务
摘要 - 机器人视觉应用通常需要广泛的视觉感知任务，例如对象检测，分割和识别。尽管这些单独的任务已经取得了重大进展，但将规定的模型整合到统一的视觉管道中带来了重大的工程挑战和成本。最近，多模式大语言模型（MLLM）已成为各种下游任务的新型骨干。我们认为，利用MLLM的预训练能力可以创建简化的框架，从而减轻对特定于任务的编码器的需求。具体来说，MLLM中的大规模预认证的知识可以更轻松地对下游机器人视觉任务进行微调，并产生出色的性能。我们介绍了配备BEIT-3骨干的Robollm框架，以解决Armbench Challenge中的所有视觉感知任务，这是一个大规模的机器人操纵数据集，涉及有关Real-World Warehouse场景的大规模机器人操作数据集。Robollm不仅胜过现有的基线，而且还大大减轻了与模型选择和调整相关的工程负担。本文中使用的所有代码都可以在https://github.com/longkukuhi/armbench中找到。