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数字媒体艺术与设计（DMAD）
DMAD A288 3 个学分（36 个讲座学时；54 个实验室学时）数字作品集开发咨询：DMAD A181、DMAD A182、DMAD A190、DMAD A193 和 DMAD A200。评分模式：标准字母、通过/不通过转学分：CSU。本课程为学生提供为职场做好准备的机会。在课程期间，学生将完善设计作品集并以印刷（可选）和网络格式发布作品集。学生将设计和开发自己的个人品牌，包括视觉识别、简历、求职信和名片，为求职面试和/或大学做准备。他们还将花费一个季度研究潜在雇主并了解每个公司、机构和/或工作室，以便他们可以战略性地定制他们的申请流程。本课程应在任何数字媒体艺术与设计课程的最后一个学期修读。评分或通过/不通过选项。
深度神经网络中自发出现类似大脑的功能特化
人类大脑包含多个区域，这些区域具有不同的、通常高度专业化的功能，从识别面部到理解语言，再到思考他人的想法。然而，大脑皮层为何会表现出如此高度的功能专业化仍不清楚。在这里，我们使用人工神经网络来考虑面部感知的情况，以检验以下假设：大脑中面部识别的功能分离反映了对面部和其他视觉类别的视觉识别这一更广泛问题的计算优化。我们发现，经过物体识别训练的网络在面部识别方面表现不佳，反之亦然，并且针对这两项任务进行优化的网络会自发地将自己分离为面部和物体的独立系统。然后，我们展示了其他视觉类别不同程度的功能分离，揭示了优化（没有内置的任务特定归纳偏差）导致机器功能专业化的普遍趋势，我们推测，大脑也是如此。
深度假检测的性能分析
视觉几何组在牛津大学开发了视觉几何组（VGG）结构。这是一个卷积神经网络（CNN），具有可靠的视觉识别性能。可以利用VGG进行深层检测功能提取，因为它可以捕获图像中的详细空间层次结构。它也有助于确定深层生成技术引入的伪影和不规则性。深度卷积层是指深度学习模型中使用的一种层，尤其是卷积神经网络（CNN），该卷积模型（CNN）旨在处理结构化的网格数据，例如图像。VGG架构中的深卷积层已被广泛用于深膜检测。vgg模型已经使用了诸如VGGFace（Ghazi和Ekenel，2016年）之类的方法，以提取深层操作带来的高级面部特征和斑点差异（Chang等人，2020）。
沟通设计与策略
课程简介 传播设计与策略学士课程是一项创新而独特的学位课程，旨在让学生掌握在当今不断发展的传播环境中通过各种媒体进行有效沟通所需的创意设计技能和战略思维。本课程是热衷于创意设计并渴望利用战略思维的力量来创造有影响力和有意义的沟通的学生的完美选择。它将创意设计实践与商业和设计策略研究相结合，使学生能够开发出不仅看起来新颖、引人入胜，而且还能满足客户战略目标的设计解决方案。在课程中，学生将学习各种单元，这些单元涵盖了创建创新和有针对性的设计的关键方面，并通过战略方法来实现信息，以实现预期目标。课程包括创意设计、视觉识别、排版、数字和印刷媒体、广告和品牌，并结合了营销策略、消费者行为以及业务运营方面的单元和项目。
METCALF奖摘要论文
Spyros Kasapis在希腊塞萨洛尼基出生和长大。他17岁时移居美国，并在伍斯特理工学院完成了航空工程学士和硕士学位，他专注于控制和自动驾驶飞机路径计划。他搬到了安阿伯（Ann Arbor），获得了海军建筑和海洋工程学的第二大硕士学位，以及他的博士学位，该学位专注于视觉识别的机器学习应用。他曾在NASA Goddard太空飞行中心担任实习生，在那里他使用SDO卫星数据帮助了Van Allen辐射带的特征，同时还是NASA JPL 2022 Planetary Science Science Summer Schoom Schoom School Cohort的成员，在那里他从事Gelatto小星际小行星小行星小行星样本返回任务建议。他目前是NASA AMES研究中心的博士后研究员。他的研究兴趣包括使用机器学习来检测太阳能区域的出现和SEP预测。
请求论文IEEE地球科学和遥感杂志“遥感中的视觉语言模型”
Guest Editors Xiang Li, King Abdullah University of Science and Technology (xiangli92@ieee.org) Xiao Xiang Zhu, Technical University of Munich (xiaoxiang.zhu@tum.de) Gui-Song Xia, Wuhan University (guisong.xia@whu.edu.cn) Sherrie Wang, Massachusetts Institute of Technology （sherwang@mit.edu）武汉大学（balz@whu.edu.cn）蒂莫·巴尔兹（Timo Balz），阿卜杜拉国王科学技术大学（Mohamed.elhaseiny@kaust.edu.sa）Mohamed Elhoseiny，远程传感的视觉语言模型（VLMS）。vlms代表了计算机视觉和自然语言处理技术的开创性整合，旨在通过对视觉和文本信息的更细微的理解来增强与RS数据的解释和互动。通过弥合视觉识别和语义理解之间的差距，VLM提供了一个全面的框架，通过实现复杂的语义分析和自然语言描述功能，超越了传统的视觉任务。更重要的是，通过将视觉模型与LLM相结合，VLM可以利用验证的LLMS中的先验知识来解决复杂的推理任务。
强化学习简介
•一种用于分析传感器数据的工业设备的预测维护代理，以预测故障发生，仅在需要时安排维护，并减少停机时间，并使Leroy等人付费。[2023]。•一个自主交付无人机系统，可根据交通，天气条件和客户的可用性优化交货路线和时间，从每个交付中学习以提高效率和客户满意度。•像chatgpt这样的对齐代理微调LLM，以更好地匹配用户意图。它从反馈中学习，以改善问题解释并确保准确，相关的回答。请参阅RL和LLM上的第11讲。•使用视觉识别识别成熟的水果和蔬菜的机器人收割助手，该助手在果园中航行。它可以精确地轻轻挑选农产品，最大程度地减少损坏和浪费。通过从每次收获中学习什么条件会导致最佳产量和质量，它可以帮助农民优化采摘时间表。请参阅机器人RL上的第10讲。
基于 Android 的视障人士应用程序使用深度......
视障人士在从事与环境、社会和技术相关的活动时遇到困难。此外，他们在日常生活中也难以独立和安全。本研究提出了基于深度学习的视觉对象识别模型，以帮助视障人士使用安卓应用平台进行日常生活。本研究主要关注金钱、衣服和其他基本物品的识别，以使他们的生活更轻松。基于卷积神经网络 (CNN) 的视觉识别模型由 TensorFlow 对象应用程序编程接口 (API) 开发，该模型使用单次检测器 (SSD) 和来自 Mobile V2 的预训练模型，是在 Google 数据集上开发的。视障人士捕捉图像，并将其与预加载的图像数据集进行比较以进行数据集识别。带有图像名称的口头信息将让盲人知道捕捉到的图像。物体识别实现了高精度，无需使用互联网连接即可使用。视障人士尤其从这项研究中受益匪浅。
使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
人工智能的工程应用
在本文中，我们通过对图像的纹理、结构和自然度进行建模，提出了一种基于纹理强度的无监督自然图像质量评估器（TI-NIQE）。具体来说，本文提出了一种有效的质量感知特征，即纹理强度（TI）来检测图像纹理。图像结构通过梯度和基础图像的分布来捕获。自然度通过局部均值减去对比度归一化（MSCN）系数的分布以及相邻 MSCN 系数对的乘积来表征。此外，通过将质量分数作为识别模型的基本输入，提出了一种新的图像质量评估（IQA）指标的应用模式。使用 TI-NIQE 计算的视频质量分数统计数据作为输入特征，提出了一种基于 IQA 的自动视觉识别模型，用于回转窑的状态识别。在基准数据集上进行的大量实验表明，TI-NIQE 在准确率和计算复杂度方面均比其他最先进的无监督 IQA 方法表现出更好的性能，并且在真实数据上的实验结果表明该识别模型对回转窑状态识别具有较高的预测精度。