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人类感知，行为和决策的量子力学：用于建模错觉和意见形成
摘要：从表面上看，行为科学和物理学似乎是两个不同的研究领域。然而，对他们解决的问题进行了更仔细的研究表明，它们彼此唯一相关。以量子思维，认知和决策理论为例，这种独特的关系是本章的主题。调查当前的学术期刊论文和学术专着，我们提出了量子力学在人类感知，行为和决策现代研究中的作用的另一种愿景。为此，我们主要旨在回答“如何”问题，故意避免复杂的数学概念，但要开发一种技术简单的计算代码，读者可以修改以设计自己的量子启发的模型。我们还介绍了计算代码的应用并概述几个合理的方案的几个实践示例，其中量子模型基于提议的DO-Yourandself Model套件可以帮助了解个人和社会群体的行为之间的差异。
scone：一种具有主动感知的食物挖掘机器人学习框架
摘要：由于食物的复杂状态和多样化的物理特性，有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战，我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而，食品的独特特性，包括可变形，脆弱性，流动性或粒度，对现有表示构成了重大挑战。在本文中，我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此，我们提出了Scone，这是一个食品搜索机器人学习框架，利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件：交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程，Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中，Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时，成功率具有71％的成功率，超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性，因为所有食品始终达到超过50％的任务成功率。此外，Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况，从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息，请访问我们的网站。
太空探索感知与参与意向...
科学素养（Montecalvo & Larkin，2018）。然而，普通民众支持国家太空计划，美国（Pew，2019）和中国（Hines，2022）等国家的研究表明就是如此。此外，研究发现，人们大大高估了公共部门在太空探索方面的支出（ESA，2018）。另一个重要方面是学生的参与意愿。研究表明，学生普遍对学习太空的可能性持积极态度（Bergstrom 等人，2016）。学生认为物理等太空学科对他们未来的职业生涯很有趣，也很有用（Reid & Skryabina，2002），空间科学应该在一个人的整体常识中占有更重要的地位（Ottavianelli & Good，2002）。尽管如此，太空探索也被认为是奢侈和不必要的。太空研究被认为很困难，只适合最优秀和最聪明的人（Bergstrom 等人，2016）。关于空间科学的另一个经常被提及的误解是该学科的狭隘观点。它主要与天文学、物理学或机械工程有关，而这一领域涉及更多学科，例如生物学、地质学、信息学、电信、医学、心理学、法律等。人们认为空间领域以男性为主，由智力超群的人占据，大多数人无法进入。这种看法可能会造成一种同质环境，只有特定类型的人才能代表这一领域。为了使空间更具包容性、可及性和社会相关性，有必要对这一主题进行进一步研究。在本文中，我们希望展示我们在大学生中进行的混合方法研究的结果。这项研究旨在确定人们对太空探索和参与太空的总体态度。我们还调查了性别差异。
通过信息填充信息填充信息
协作感知使每个代理人通过与其他代理人的传统消息交换来证明其感知能力。它固有地归结为感知和沟通成本之间的基本权衡。为了解决这个瓶颈问题，我们的核心思想是从两个关键方面优化协作序列：表示和选择。提出的基于密码的消息代表可以传输整数代码，而不是高维特征图。提出的信息填充消息选择优化了本地消息，以共同填充每个代理的信息需求，防止多个代理之间的信息溢出。通过对这两种设计进行介绍，我们提出了一种新颖的沟通效率协作感知系统，它大大提高了感知 - 交流权衡权衡，并且既包含了同性恋和异构协作环境。我们在现实世界数据集（DAIR-V2X）和新的仿真数据集OPV2VH+中评估了代码填充。结果表明，代码填充的表现超过了sota，其中2comm在dair-v2x/opv2vh+上具有1,333/1,206×较低的通信量。我们的代码可从https://github.com/phyllish/ codefilling获得。
摘要简介：开发糖尿病问卷的风险感知调查确定妊娠糖尿病的妇女如何（GDM
GDM的全球患病率在5.8％至11.7％之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90％的GDM病例将在分娩后正常化，但有些案件将持续存在，而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道，分娩后五年后约有50％的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡（Sri Lanka），一项纵向研究发现，与没有GDM相比，GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而，生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确，及时的信息，以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变，应考虑几个要素，包括风险感知，信念和心理社会障碍。10除其他外，风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病（RPS-DD）问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见，个人控制，糖尿病风险因素知识，福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心，14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色（0.65至0.72）。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是，可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外，马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应，翻译和
机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
CSE475：机器学习的基础
课程描述和目标：本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题，本地化和地图制作，视觉导航和识别的基本图像处理，视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法，并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具，例如OpenCV，MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统（ROS）下开发。该课程将在对象识别，姿势检测，视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发，然后在平台上对其进行测试，在该平台上，学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程，我们希望学生参加课内会议。
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
虎鲸 (Orcinus orca) 的响度感知
该项目的数据将有助于美国海军完成其使命，同时通过改进环境标准中使用的听觉加权函数来保护处于危险中的海洋哺乳动物。由于当前的听觉加权函数源自长持续时间的纯音，可能无法推广到其他类型的声音，因此开发持续时间相关和带宽相关的听觉加权函数将支持对广泛信号的感知响度估计。定义虎鲸的感知响度和信号持续时间之间的关系还将为其他大型齿鲸（如喙鲸和抹香鲸）提供数据，因为虎鲸目前是该群体的最佳听觉替代品。