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大疱性表皮松解症诊断的基因组
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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。
高等教育中的人工智能：研究与实践进展
2023 年，生成人工智能 (AI) 对从业者和研究人员的高等教育产生了重大影响。我们回顾了学者对生成人工智能的理解方式，重新审视了我们提出的研究议程，并反思了我们作为学者在学习、教学、设计和政策方面不断变化的角色。关键词：生成人工智能、教育技术、教育研究 简介 在我们最近的社论中，规划了高等教育中生成人工智能 (AI) 的研究议程 (Lodge 等人，2023)，我们认为高等教育在让学生为生成人工智能应用于他们生活的各个方面的世界做好准备方面发挥着重要作用，并且如果我们正在收集证据来为决策提供信息，我们将最适合做到这一点。2023 年，对高等教育中教育技术 (EdTech) 相关的生成式 AI 的反应和讨论发生了快速变化。在这篇社论中，我们回顾了我们的社区了解和使用生成式 AI 的机会，重新审视了我们提出的生成式 AI 研究议程 (Lodge 等人，2023)，并反思了我们作为学者在本期论文中的角色。我们认为，作为教育技术研究人员 (Goodyear，2023)，我们有专业义务建设我们的能力，以便在我们的实践背景下有意义地参与生成式 AI。如果我们不这样做，那么其他有商业利益的人将很有可能控制议程以及有关高等教育中生成式 AI 的决策方式。学习和使用生成式 AI 的机会 OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日发布了 ChatGPT 的早期版本（Marr，2023 年）。仅仅几天后，我们的同事在悉尼的 ASCILITE 会议上对其进行了测试，他们被新奇事物所吸引，同时能够轻松演示有问题的底层算法。在此后的 12 个月里，人们对该主题的参与度迅速提高，因为它影响了我们在学习和教学、研究以及管理和工作生活中的一般互动方面的实践。生成式 AI 已被定位为高等教育的“游戏规则改变者”（例如，Green，2023 年）。在国际上，大学被定位为关键利益相关者，不仅要对学术诚信负责，还要为公民，特别是未来的劳动力提供适当的技能，以便在工作中有效地使用生成性人工智能（例如，Laverdiere 等人，2023 年）。对生成式人工智能可及性的回应还包括有关如何使用它来实现个性化或自适应学习的建议（Laverdiere 等人，2023 年）。仅在今年早些时候，人们才开始以概念性的方式讨论此类自动化方法（例如，Thompson 等人，2023 年）。在澳大利亚，许多大学及时发布了第一学期开设单元的政策。对话和政策实施的主要重点是评估和学术诚信。在工具不断发展和观点不断变化的情况下，围绕生成式人工智能的教学机会和挑战培养教学人员的能力一直是关注的重点领域。FutureLearn（2023 年）提供高等教育生成式人工智能单元，由伦敦国王学院的学者领导，尽管他们不是该领域的研究人员。高度重视提供的专业发展
人工智能 (AI)、力拓和公司领先的人工智能竞争力
简介 人工智能 (AI) 包括计算机程序或数字连接设备以类似于人类学习理解和影响其环境的方式思考、学习和响应的能力。这一程序化互联技术领域也试图使计算“更智能”。人工智能包括复杂的信息处理和编程问题，这些问题源于生物或商业数据及其信息处理的某些方面 (Marr, 1975)。当今人工智能的进步使该行业变得更加复杂，更难以在瞬间提供高质量的商业信息，这可能会决定成功、生存或破产 (Bharadiya, 2023)。Pallathadka 等人 (2021) 介绍了金融行业中的人工智能，通常涉及：机器学习、复杂性解决方案和多样性算法，并有助于实现：更好的消费者连接、供应链效率、设计改进、产品质量控制方法和新的消费者体验——而且所有这些都成本低廉！人工智能应用的稳步增长现已渗透到人类生活和商业机会中。如今，商业中采用人工智能有助于预测和从数据中学习。它有助于提高竞争力、重新设计产品/服务、重新规划商业战略、提高人类理解力、推进计算并解决复杂的商业未知问题（Sestino & De Mauro，2022 年）。人工智能商业领域人工智能通常基于对设备功能采取行动的能力。人工智能采用适用的数字人工智能软件系统，并提供分析和识别基本重复模式或复杂机制中的模式差异的能力，包括大数据优化、图像识别、机器学习 (ML)、机器人技术和所选公司或工业部门的设备自动化。一些人工智能可以使机器或设备学习和设计自我改进。Zohuri 和 Moghaddam（2020 年）等人支持人工智能参与业务流程的不同迭代级别。人工智能渗透到业务的许多层面。人工智能大致呈周期性发展，从简单的机械规则型响应驱动型人工智能，到日益复杂的代际人工智能，如下所述。这五代人工智能与以下几大变化相一致：（1）最新的数字能力和趋势、（2）正在进行的工业/开发者创新技术以及（3）人工智能参与突破周期。这些周期也与未来学家的考虑相结合（Anon7，2023 年，Anon8，2023 年），而且并非专门基于学术论文。简单的反应式人工智能系统接收基本的数字信息，并被编程为启动特定响应。第一代人工智能系统以无人监督的方式持续提供相同的基本、特定的条件改变，以适应相同的情况。此外，它不会从重复或变化的数字信息情况中学习。反应式人工智能系统无法启动未来的重定向更改操作。但是，它们可以包含以下程序：垃圾邮件过滤器、SPSS 的统计分析、出租车/优步预订服务或业务呼叫热线的过滤系统，以连接到所选的业务响应部门。这一级别的软件开发提供了诸如基本人工智能自然语言处理（识别/响应和图像识别）之类的结果，但有时它们可能会使用基本的机器学习和/或神经网络算法来完成特定任务。第二代人工智能系统利用可用内存，但方式有限且受监督。这种方法可以存储知识并使用预测算法：回忆、重新整理和训练大量数据，比较过去和现在的观察、经验或行动数据，并建立进一步的比较知识，同时还提供复杂、评估的
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