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Andes在视觉2025 Vol.1Andes在视觉2025 Vol.1
2024年8月29日 - Resiltech和Andes Technology已合作，为安第斯山脉的Automotive Risc-V处理器IP提供高级软件测试库（STL）解决方案，从而提高了汽车电子系统的安全性和可靠性。该协作着重于开发用于安全认证的诊断工具，简化了汽车OEM和TIER-1供应商的集成过程。这种合作伙伴关系加强了两家公司致力于提供符合汽车行业严格安全标准的最先进的安全解决方案。在
视觉方法 视觉方法 ORLEANS BRICY AD 2 ...
报告点 点 坐标 名称 E 47°57'00''N - 001°50'56''E Saran 公路立交桥 A10 / D2701 N 48°06'07''N - 001°53'00''E 阿尔特奈以北的池塘 NW 48°02'50''N - 001°42'15''E 帕泰以东的工业区 S 47°49'10''N - 001°38'30''E A10 高速公路休息区 Meung-sur-Loire SE 47°54'10''N - 001°50'50''E 高速公路立交桥 西奥尔良
城市街景的视觉复杂性：人类与计算机视觉
抽象理解城市环境的视觉复杂性可能会改善城市设计策略，并限制由于广告，道路标牌，电信系统和机械而引起的视觉污染。本文旨在通过向一组450个以上的互联网用户提交一组地理参考的照片来量化城市街景中的视觉复杂性。将本调查发出的平均复杂性排名与一组计算机视觉预测进行了比较，试图找到最佳匹配。总的来说，一个计算机视觉指标可以全面匹配调查结果，并未清楚地从分析中出现，但是一组感知的假设表明，某些类别的刺激更相关。结果表明，具有对比颜色区域和锋利边缘的图像如何更容易驱动高复杂性的感觉。
视觉变压器分割的视觉鸟声音denoising
音频denoising，尤其是在鸟类声音的背景下，由于持续的残留噪声，这仍然是一项具有挑战性的任务。传统和深度学习方法通常在人工或低频噪声中挣扎。在这项工作中，我们提出了VITV，这是一种新型的方法，利用了视觉变形（VIT）架构的力量。vitvs熟练地结合了分段技术，从而将清洁音频与复杂的信号混合物中解脱出来。我们的主要贡献涵盖了VITV的发展，引入了全面，远程和多规模的表示。这些贡献直接解决了常规方法固有的局限性。广泛的例子表明，VITV的表现要优于最先进的方法，将其定位为现实世界中鸟类声音降解应用的基准解决方案。源代码可用：https：//github.com/aiai-4/vivts。索引术语：音频denoising，变压器，分段
Ralph Sinkus CIMET人类视觉和计算机视觉
通过成像对生物力学的无创量化是一个最近令人兴奋的转化研究领域，因为它不仅允许量化有关其刚度调节的基本生物学过程，而且还可以通过晚期诊断来影响患者的途径。在这里，我们将重点介绍MR-Elastography，即通过MRI在3D中进行单频机械波的成像，从而实现了复杂值剪切模量的无偏空间重建，即动态和损耗模量。多频MRE允许随后探索分散性能，正如最近所理解的[1] - 允许通过多个散射过程推断出由于其刚度的强对比度而导致组织脉管系统的空间结构。因此，MRE变成了一种工具，可以量化表征组织内在完整性及其血管组织的本质性质，该特性对于肿瘤表征至关重要，并测量了对治疗的反应。我们将在未来的Precision Medicine中讨论以下“热”主题：1。我们可以识别肝脏在纤维化过程之前因炎症过程而受损的肝脏患者，将其变成不可逆的状态[2]？2。是能够帮助鉴定乳腺癌的新辅助化学疗法中的反应者/非反应者[3]和3。进行神经元过程调节神经元切换时的力学，即最快的速度为10ms [4]？
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
BRAF V600E代表了所有人类癌症中最常见的BRAF突变。在中枢神经系统（CNS）肿瘤中，BRAF V600E大多在小儿低级神经胶质瘤（PLGG，〜20％）中发现，而在小儿高级神经胶质瘤（PHGG，5-15％）和成人胶质母细胞瘤（GBM，〜5％）中发现。BRAF抑制剂（BRAFI）在治疗神经胶质瘤患者中的整合带来了临床护理的范式转移。但是，并非所有患者都因对BRAF抑制的内在或获得性抗性而受益匪浅。定义的反应预测因素，以及制定策略以防止对Brafi的抵抗和克服BRAFI后肿瘤的进展/反弹增长，这是目前的一些主要挑战。在这篇综述中，我们概述了胶质瘤中BRAF抑制的当前成就和局限性，特别关注了潜在的抗性机制。我们讨论了针对BRAF V600E突变神经胶质瘤的目标疗法的未来方向，强调了如何利用对BRAFI的抗性以改善结果的洞察力。
是什么使良好的视觉说明？合成视觉说明调整的复杂视觉推理说明
视觉指导调整对于赋予多模式大语言模型（MLLMS）的零弹性概括性capabil至关重要。在本文中，我们旨在投资一个基本问题：“什么使良好的视觉说明造就了”。通过一项综合实证研究，我们发现着重于复杂的视觉推理任务的指导在改善MLLM的性能方面特别有效，结果与指导复杂性有关。基于这种见解，我们开发了一种系统的方法来自动创建高质量的复杂视觉推理指令。我们的方法采用合成完整的改革范式，利用多个阶段来逐步提高说明的复杂性，同时保证质量。基于此AP-PRACH，我们创建了具有32K示例的Comvint数据集，并在其中创建了四个mllms。实验结果始终取消了所有组合MLLM的性能，例如MME感知和MME认知的LLAVA分别提高了27.86％和27.60％。我们的代码和数据可在链接上公开获取：https：//github.com/rucaibox/comvint。
alpha节奏的开发与视觉白质途径和视觉检测性能有关
alpha是静止人体中最强的电生理节奏。尽管在脑电图信号中占主导地位，但在发育过程中可以观察到α性质的巨大变化，并且在儿童期和成年期间α频率的增加。在这里，我们检验了以下假设：α节奏中的这些变化与视觉白质途径的成熟有关。我们以大型扩散MRI（DMRI）-EEG数据集（DMRI n = 2,747，EEG N = 2,561）的儿童和青少年（年龄范围5-11岁）的儿童和青少年进行了大写，并显示出特定于Alpha频率的发育范围。行为分析还证实了α频率的变化与视觉感知的成熟变化有关。目前的发现证明了白质组织特性，电生理反应和行为之间的发育变化之间的密切联系。
美国国防部 - 微电子视觉
认识到提高效率和最大限度地减少国防部 ME 供应链中的漏洞的重要性，国防部副部长于 2021 年 1 月成立了国防微电子跨职能团队 (DMCFT)。DMCFT 的主要职责之一是制定国防部范围的 ME 战略，其中包括使用最佳商业设计、开发、运营、维持和现代化实践建立可持续美国生态系统的实施和过渡计划。国防部正处于关键时刻，必须利用国家对 ME 的利益和资金，制定统一的愿景和战略，以确保满足国家安全权益。本文件是 DMCFT 对整个国防部愿景的建议，旨在告知国防部高层领导和更广泛的社区。随着 DMCFT 收集数据并分析 ME 的当前状态以制定相应的实施和过渡计划，本愿景文件可能会进行完善或更新。