对象识别是人类将视觉世界组织成有意义的感知单元的过程。要了解人类的这种能力,重要的是要检查其起源在婴儿期及其成熟的过程。在这篇综述中,我们通过综合发展心理学,认知神经科学和计算建模的研究来研究对象识别的发展。我们描述了第一年,婴儿如何展示成人视觉能力的早期痕迹,从不变对象识别到几类学习。这些能力的快速发展得到了婴儿特异性的生物学和经验约束的支持,例如低视敏度和对对称性等特性的先天偏见。此外,婴儿对物体的经验是“自我策划的”,因此他们选择了最能支持学习的对象观点。的确,将类似婴儿的约束结合到计算模型中可以提高其在许多识别任务上的表现。支持婴儿期这些能力的神经机制可能与成年后的神经机制不同:而腹侧视觉途径对于成年人的对象识别至关重要,而婴儿的对象识别可能主要由低级视觉特性支持,并且潜在的是背途径表示。一起,这些研究强调了儿童特定发育生态位在塑造早期对象识别能力及其神经基础方面的重要性。
DNA 水凝胶最近引起了人们的极大兴趣,因为它们具有高含水量的多孔 3D 结构、类似组织的弹性,并且能够通过其核酸序列进行非常有效的编程,例如,实现形状记忆持久性、分子识别能力和刺激敏感性,使其成为生物医学、传感、催化和材料科学应用的有吸引力的材料。1 在用于制备 DNA 水凝胶的众多方法中,通常基于合成的线性或分支 DNA 基序的自组装,通常借助于酶连接或杂交链式反应,滚环扩增 (RCA) 起着特殊的作用,因为所需的合成寡核苷酸成本相对较低。 2 RCA 使用 phi29 DNA 聚合酶从短的环状 ssDNA 模板开始生成长的串联单链 DNA (ssDNA) 链 (4 20 000 nt),由于其具有极高的合成能力,因此可以在等温条件下廉价地生产大量 DNA。3 与基于杂交的 DNA 水凝胶不同,在杂交效率完全的前提下,DNA 含量可以根据初始 DNA 单体浓度估算出来,4 RCA 产生的 DNA 则不易测量。值得注意的是,到目前为止,还没有通用的方法来准确量化 RCA 水凝胶的 DNA 含量,但这些材料
“杀手机器人”的形象曾经只属于科幻世界。当然,现在情况依然如此,但前提是人们要想到像人类一样的机械装置正在策划征服地球。然而,五角大楼计划的最新武器系统提供了一个不那么拟人化的例子,说明具有“掠夺能力”的机器可能是什么样的:无人驾驶飞机和无人坦克“智能”到能够选择和摧毁自己的目标。虽然现有的机器人武器原型,如PROWLER或BRAVE 3000,还不是真正的自主武器,但这些新武器确实表明,即使人工智能目前还不够先进,无法制造出真正的“杀手机器人”,但当合成智能出现在地球上时,它已经扮演了掠夺者的角色。例如,PROWLER 是一种小型陆地武装车辆,配备了原始形式的“机器视觉”(分析视频帧内容的能力),使其能够在战场上机动并区分敌我。或者至少这是机器人设计者的目标。事实上,PROWLER 仍然难以应对急转弯或在崎岖地形上机动,而且它的敌友识别能力也很差。由于这些原因,它只被部署用于非常简单的任务,例如沿着预定路径巡逻军事设施。我们不知道 PROWLER 是否曾在没有人类监督的情况下向入侵者开火,但令人怀疑的是,按照目前的设计,这种机器人是否被授权自行杀人。更有可能的是,作为视觉传感器的电视摄像机连接到
人形机器人手机中的触觉感知系统不足 - lators限制了可用机器人应用的广度。在这里,我们为机器人填充剂设计了一种多功能式触觉传感器,该传感器提供了类似于人类皮肤传感方式的功能。该传感器utizes是一种新型的pi-mxene/srtio 3混合气凝胶作为感应单元而开发的,具有电磁透射和热融合的其他能力,可适应某些复杂的环境。此外,聚酰亚胺(PI)提供了高强度的骨骼,MXENE实现了压力感应功能,并且MXENE/SRTIO 3达到了热电和红外辐射反应行为。此外,通过压力响应机制和不稳定状态的传热,这些气凝胶衍生的透气传感器以最小的交叉耦合实现了多模式感应和识别能力。使用决策树算法,它们可以区分13种类型的硬度和四种类型的材料与精度为94%和85%的物体。此外,基于红外介导函数,组装了感官阵列,并成功识别了对象的不同形状。这些发现的示例,即这种pi-mxene/srtio 3气凝胶提供了一个新的概念,可以扩展可振动传感器的多功能性,从而使操纵器可以更接近人类手的触觉水平。这一进步减少了整合人形机器人的困难,并为它们的可能性提供了新的应用程序场景。
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
时间序列建模在许多现实世界应用中都具有重要的重要性,并且已经进行了经常研究。虽然预先训练的基础模型在自然语言处理(NLP)和compoter Vision(CV)领域取得了令人印象深刻的进步,但它们的时间范围内的发展受到数据传播的限制。一系列最近的研究表明,大型语言模型(LLMS)在复杂的代币序列上具有稳定的模式识别能力和推理能力。然而,熟悉的文献尚未在(a)有效地对齐时间序列和自然语言方式之间和(b)保持推理效率之间的高质量。要解决上述问题,我们现在提出了时间段框架。Time-lalama首先通过线性代币机制将时间序列输入转换为令牌嵌入。第二,时间序列令牌的床位与文本提示保持一致。第三,为了进一步适应LLM主链进行时间序列建模,我们开发了一种动态的低级适应技术(D-Lora)。d-lora动态性地选择了每个时间序列输入的变压器主链各层的最合适的洛拉模块,从而增强了模型的预测能力。我们对具有挑战性的现实时间序列任务的广泛收集的实验结果证实,我们提出的方法实现了最新的(SOTA)性能。1
摘要 我们的目的是确定人工智能 (AI) 辅助无标记运动捕捉软件是否有用在临床医学和康复领域。目前,尚不清楚人工智能辅助无标记方法是否可以应用于下肢功能障碍的个体,例如使用踝足矫形器或拐杖的人。然而,由于许多下肢瘫痪患者和足矫形器使用者在站立期失去跖趾 (MP) 关节屈曲,因此有必要估计固定 MP 关节运动下足部识别的准确性。使用 OpenPose(一种无标记方法)和传统的被动标记运动捕捉方法确定跑步机行走过程中的髋关节、膝关节和踝关节角度;并比较了两种方法的结果。我们还研究了踝足矫形器和拐杖是否会影响 OpenPose 的识别能力。通过被动标记法 (MAC3D)、OpenPose 和使用 Kinovea 软件的手动视频分析获得的髋关节和膝关节数据显示出显著的相关性。与 OpenPose 和 Kinovea 获得的踝关节数据(相关性强)相比,MAC3D 获得的踝关节数据相关性较弱。OpenPose 可以充分替代传统的被动标记运动捕捉,适用于正常步态和使用矫形器或拐杖的异常步态。此外,OpenPose 适用于 MP 关节运动受损的患者。使用 OpenPose 可以降低传统被动标记运动捕捉的复杂性和成本,而不会影响识别准确性。
脑机接口(BCI)解读人脑在意识活动过程中的生理信息,建立大脑与外界之间的直接信息传输通道。脑电图(EEG)作为最常见的非侵入式BCI模式,在BCI的情绪识别中起着重要作用;然而,由于EEG信号的个体差异性和非平稳性,针对不同受试者、不同会话和不同设备构建基于EEG的情绪分类器是一个重要的研究方向。领域自适应利用来自多个领域的数据或知识,专注于将知识从源域(SD)转移到目标域(TD),其中EEG数据可能来自不同的受试者、会话或设备。在本研究中,提出了一种新的领域自适应稀疏表示分类器(DASRC)来解决基于EEG的跨域情绪分类问题。为了减少域分布的差异,利用局部信息保留标准将来自SD和TD的样本投影到共享子空间中。在投影子空间中学习一个通用的领域不变字典,从而在 SD 和 TD 之间建立内在联系。此外,还利用主成分分析 (PCA) 和 Fisher 标准来提升学习字典的识别能力。此外,还提出了一种优化方法来交替更新子空间和字典学习。CSFDDL 的比较表明,该方法对于跨受试者和跨数据集的基于 EEG 的情绪分类问题具有可行性和竞争性性能。
摘要:肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而,它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构,可为离线分析提供高精度 (> 95%),但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的,但重要的是要注意,所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中,我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势,以研究超参数对每个手势的影响。结果表明,将学习率设置为 0.0001 或 0.001,并进行 80-100 次训练,其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外,我们还观察到,无论网络配置如何,某些动作(握紧手、屈手、伸手和细握)在整个研究过程中表现更好(分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%)。因此,可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升,基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
由于大规模的图像对比训练,预训练的视觉语言模型(VLM)(例如剪辑)表现出优越的开放式摄入识别能力。大多数存在的开放式摄制对象检测器都试图利用预训练的VLM来获得生成表示。f-Vit使用预先训练的视觉编码器作为骨干网,并在训练过程中冻结它。但是,冷冻的骨干线不能从标记的数据中受益,以增强表示形式。因此,我们提出了一种新型的两种分支骨干网络设计,称为VIT-FEATURE-调制多规模卷积网络(VMCNET)。vmcnet由可训练的卷积分支,冷冻预训练的VIT分支和特征调制模块组成。可训练的CNN分支可以通过标记的数据进行优化,而冷冻的预训练的VIT分支可以保持大规模预训练的表示能力。然后,提出的特征调制模块可以通过VIT分支的代表来调节多尺度CNN特征。使用拟议的混合结构,检测器更有可能发现新型类别。在两个流行的基准测试中进行了评估,我们的方法提高了新型类别的检测性能,并构成了基线。在OV-Coco上,该提出的方法以VIT-B/16和48.5 AP Novel 50具有VIT-L/14的AP Nove 50实现44.3 AP Novel 50。在OV-LVIS上,具有VIT-B/16和VIT-L/14的VMCNET达到27.8和38.4地图r。