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World File Search System视觉感知
生成式人工智能：斯坦福大学人工智能研究所的观点
5.4 亿年前，动物物种数量在很短的时间内激增。关于当时发生的事情有很多理论，但其中一种理论引起了我的注意：视觉的突然出现和随后的进化。今天，视觉感知是一种主要的感觉系统，人类的大脑可以识别世界上的模式，并根据这些模式生成模型或概念。赋予机器这些能力，即生成能力，一直是许多代人工智能科学家的梦想。生成模型的算法尝试历史悠久，进展程度各不相同。1966 年，麻省理工学院的研究人员开发了“夏季视觉项目”，以利用技术有效地构建“视觉系统的重要部分”。这是计算机视觉和图像生成领域的开端。
Ralph SinkusCIMET人类视觉和计算机视觉
CIMET Human Vision and Computer Vision Course name: Human Vision and Computer Vision Course code: CIMET HVCV Course level: Master ECTS Credits: 5.00 Course instructors: Sérgio Nascimento & Juan Luis Nieves (University of Granada) Education period (Dates): 2 nd semester Language of instruction: English Prerequisite(s): Module “Color Science” (1 st semester) Expected prior-knowledge: Modules光子学和光学基本原理”（第1个学期）和辐射测定法，来源和探测器”（第二学期）的目标和学习成果：课程的目的是提供对视觉过程的稳固而综合的视野，重点是物理方面以及自动处理信息的自动处理。这种更定量的方法与视网膜和皮质组织的概念以及视觉心理物理学的基本原理相辅相成。尽管该课程的目的是在理论上扎实的基础上，但将在适当和独立的项目开发和研究的情况下，将被视为实践问题和解决问题。在完成本课程后，学生将能够：•在解剖学和功能上确定人类视觉系统的主要组成部分。•应用视觉光学以描述眼睛中的成像过程。•确定对视觉系统施加的物理约束，并将它们与视觉性能的限制联系起来。•识别并描述人类视力的主要心理物理方面，并描述基本的心理物理技术。视觉感知和人类视觉系统的主要组成部分。接受场，LGN和皮层处理。人类视力中的基本数字。•在要教的自动视觉问题主题的背景下描述并应用基本图像处理算法（可以修改）：•视觉感知引入。视觉过程：图像形成，转导，编码，视网膜和皮质处理。•视觉光学器件。眼睛的光学，球形和散光的差异，畸变。放大倍数。住宿。对比灵敏度。•光波和苏格兰视觉。光波和苏格兰视觉：光波，苏格兰和介质视觉。光谱敏感性和浦肯野的偏移。晚上近视。视野，空间和时间求和。外部。•颜色感知。颜色感知的基本原理：颜色匹配和三色，光感受器的光谱敏感性。色相取消和对手颜色。颜色恒定。彩色幻觉。获得并继承了色觉不足。•视觉感知的空间和时间方面。对象和形状的感知。对运动的感知。双眼视力和深度感知。立体视力。眼动。Troxler现象强化。•图像质量。评估图像感知质量的图像质量和心理物理方法。•计算机视觉简介。计算机视觉简介：什么是计算机视觉？MARR范式和场景重建，基于模型的视觉。光度立体声。其他用于图像分析的范例：自下而上，自上而下，神经网络，反馈。像素，线，边界，区域和对象表示。“低级”，“中级”和“高级”视觉。•计算机视觉的应用。图像处理形状从X形从阴影发出。阻塞轮廓检测。运动分析。运动检测和运动流动结构。基于对象识别模型的方法。基于外观的方法。不变。
探索人工智能（AI）的利与弊
人工智能 (AI) 是指在机器中模拟人类智能，这些机器被编程为像人类一样思考和学习，并具有随着时间的推移适应和提高其性能的能力。根据著名人工智能研究员 Stuart Russell 的说法，“人工智能是研究如何构建智能代理，智能代理是能够感知环境并采取行动以最大程度地提高其在某个目标上成功几率的系统”（Russell，2020 年）。人工智能的另一个定义来自计算机协会 (ACM)，该协会将人工智能定义为“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、决策和语言翻译”（ACM，2018 年）。2. 人工智能的利弊：
基于视觉特征的大脑解码产生的权重图比分类更符合场景理解
我们介绍了一种大脑解码方法，用于使用自然场景数据集 (NSD) 分析对视觉感知的功能性反应，其中我们使用来自深度神经网络的图像的视觉特征作为解码目标。我们的方法在各种特征提取方法和受试者中都给出了一致的结果。在后续分类任务中使用生成的权重图，我们的方法实现了与直接训练的分类器类似的分类准确率，但由于不需要分类标签，因此适用性更广。我们表明，与基于分类的解码得出的权重图相比，我们生成的权重图与人类受试者的底层任务更加一致。这种灵活性使我们的方法适用于具有复杂刺激的多种解码风格分析，而手动标记可能会使结果产生偏差。
新型高分辨率三维视网膜植入物
摘要。NR600 视网膜假体装置是一种独特的新开发植入物，旨在帮助因视网膜退行性疾病而失去视力的人恢复视觉感知。微型植入物代替受损的感光细胞捕捉视觉图像，并产生激活保存的视网膜细胞层所需的电刺激。NR600 系统将视觉信号转换成电信号，并通过针状电极阵列传送到视网膜，以最大限度地降低电激活水平并改善刺激定位。NR600 由两部分组成：微型植入式芯片和患者佩戴的眼镜。眼镜提供电力并控制植入式装置。在本报告中，我们介绍了 NR600 系统设计、其光学、电气和电化学特性以及来自人类受试者的初步结果。