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皮质兴奋性控制着心理意象的强度
摘要 心理意象为回忆过去和规划未来提供了重要的模拟工具，其强度影响认知和心理健康。研究表明，横跨前额叶、顶叶、颞叶和视觉区域的神经活动支持心理意象的生成。该网络究竟如何控制视觉意象的强度仍不得而知。在这里，脑成像和经颅磁光幻视数据显示，早期视觉皮层（V1-V3）的静息活动和兴奋水平越低，预示着更强的感觉意象。此外，使用 tDCS 以电方式降低视觉皮层兴奋性会增加意象强度，表明视觉皮层兴奋性在控制视觉意象方面具有因果作用。总之，这些数据表明皮层兴奋性参与控制心理意象强度的神经生理机制。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。
利用 ALOS/PALSAR 影像监测滑坡变形
本研究的目的是提出一种以地形学为指导的方法来解释由差分干涉合成孔径雷达 (D-InSAR) 创建的 L 波段 ALOS/PALSAR 干涉图。干涉图用于估计两个快速大型滑坡（法国东南部的 Poche、La Valette）的变形模式。包裹和展开的相位值用于解释不同的运动类型（旋转、平移和复杂滑动）和两个范围的表面位移率。检测到两个滑坡的运动子单元，并确定受扩大或退化影响的区域。InSAR 得出的位移率与地面测量值以及 C 波段和 X 波段卫星 SAR 传感器的位移远程估计值一致。结果证明了 L 波段 ALOS/PALSAR 图像在监测土壤表面状态发生重大变化并被植被覆盖的活跃滑坡方面的潜力。 © 2014 Elsevier BV 保留所有权利。
带有BCI
动力学运动图像（KMI）在运动皮层（称为事件相关的（DE） - 同时化，ERD/ERS）上产生特定的脑模式，使KMI可以通过电脑范围（BCI）通过电脑（EEGEEG）信号来检测到KMI。由于执行KMI任务会刺激突触可塑性，因此基于KMI的BCIS对许多需要长期KMI实践的应用（例如，运动训练或中风后康复）有望。但是，缺乏对基于KMI的BCI相互作用的研究，尤其是关于人际因素与运动模式变化之间的关系。这项试验研究旨在更好地理解给定个人的脑运动模式如何随着时间的流逝而变化，（ii）人际因素是否可能影响BCI实践，以及（iii）BCI用户的经验会随着时间的推移调节KMI任务（即ERDS和ERS）的脑运动模式。为此，我们在这项心理任务中招募了一名专家，他在五个月的时间内在26个不同的课程中进行了2080公里的时间。这项研究的原始性在于对来自EEG信号，BCI数据性能和13个不同调查的交叉引用数据的详细检查。结果表明，这种重复和延长的实践并没有减少他的福祉，尤其是对任务的自动化感。，我们观察到随着会话的积累，ERD振幅的进行性衰减和运动区域的浓度。所有这些元素都指向神经效率的现象。情绪，任务控制，饮食等）如果通过其他研究确认，这种现象可能会质疑BCI在向用户提供持续刺激时的质量。此外，这项试验研究的结果表明了可能影响运动皮层反应的洞察力（例如，和有希望的改善旨在长期使用的BCI的教学设计的机会。
生成AI：介绍和应用雷达图像
本教程对生成人工智能的前沿发展进行了深入的探索，强调了其合成孔径雷达（SAR）图像的变革潜力，并在更有限的程度上更广泛地应用了更广泛的雷达应用。从对生成AI的核心原理（包括对抗技术和基于变压器的模型）的基本审查开始，该会议将对其适用性进行全面的调查。它将深入研究语言和视野的融合，揭示出新颖的能力范式。讨论将包括对最新进步的具体示例和见解。此外，我们将介绍数据库管理，增强，注释和策展的各个方面。该教程将以关于实际考虑的讨论，包括道德，法律和硬件挑战。
现实生活中运动意象和执行的神经相关性......
大量证据表明，运动意象和动作执行行为是由重叠的神经基质引起的，即使在运动意象期间没有明显的运动。到目前为止，尚不清楚运动意象和执行中的神经激活与自然的全身运动（例如行走）相比如何。神经影像学研究尚未直接比较动态行走运动中的意象和执行。在这里，我们用移动脑电图记录了行走期间的大脑激活，并与行走意象期间的大脑激活进行了比较，以心理计数作为控制条件。我们要求 24 名健康参与者在路上走六步，想象走六步，或者在心里从一数到六。我们发现运动意象期间的 beta 和 alpha 功率调制类似于动作执行模式；在执行心理计数的控制任务时未发现这种对应关系。神经重叠发生在执行和想象步行动作的早期，表明激活了共享动作表征。值得注意的是，在动作执行和动作结束时的想象过程中都发生了与步行相关的明显 beta 反弹，这表明与实际步行一样，运动意象涉及重置或抑制运动过程。然而，我们还发现运动意象引发了一种独特的更分散的 beta 活动模式，尤其是在任务开始时。这些结果表明，运动意象和自然步行的执行涉及共享的运动认知激活，但运动意象需要额外的皮质资源。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。
使用 ALOS/PALSAR 图像监测滑坡变形
本研究的目的是提出一种地形引导方法来解释由差分干涉合成孔径雷达 (D-InSAR) 创建的 L 波段 ALOS/PALSAR 干涉图。干涉图用于估计两个快速大型滑坡 (Poche, La Valette；法国东南部) 的变形模式。针对不同的运动类型 (旋转、平移和复杂滑动) 和两个范围的表面位移速率解释了包裹和展开的相位值。检测到两个滑坡的运动子单元，并确定了受扩大或退化影响的区域。InSAR 得出的位移率与地面测量值以及来自 C 波段和 X 波段卫星 SAR 传感器的位移远程估计值一致。结果证明了 L 波段 ALOS/PALSAR 图像在监测土壤表面状态发生重大变化并被植被覆盖的活跃滑坡方面的潜力。© 2014 Elsevier B.V. 保留所有权利。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当当局实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间进行权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器噪声基底。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它可以提供最强的浮油-海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显着的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的组合四个极化通道的极化量的检测性能主要由仪器本底噪声驱动，即噪声等效 sigma zero。该结果通过逐步向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据添加噪声获得，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要来自单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用低仪器噪声基底收集的 SAR 数据证明，矿物和植物油覆盖的海洋表面的雷达散射与布拉格散射没有偏差。
从卫星图像中自动提取建筑物...
摘要 - 本文重点介绍一种从卫星图像中快速提取建筑物边界的自动算法，并对双边滤波器 (BF) 和自适应双边滤波器 (ABF) 进行了实验比较。研究和实验结果证明，ABF 的结果比 BF 的结果好得多。ABF 产生的结果比 BF 更有希望。旧的和传统的建筑物边界提取模型非常复杂且耗时。所提出的建筑物边界提取程序包括三个主要阶段：（1）使用自适应双边滤波器进行边缘保留和平滑，（2）使用 ED Line 算法检测线段，（3）使用感知分组技术识别多边形建筑物边界。我们提出的算法在 HR（高分辨率）Quick Bird 卫星图像上进行了测试，获得的结果很有希望并且几乎是实时的。因此，实验结果足够有用，总体准确率为 88.24%，这对于进一步了解建筑物边界的图像以及在实时环境中识别目标来说足够准确，并且有助于解决早期识别未经授权和非法建筑物的问题。关键词：Quick Bird 卫星图像、自适应双边滤波器（ABF）、双边滤波器、高分辨率卫星图像、直方图均衡化、ED 线检测器算法、建筑物边界提取。