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改善数字时代的视觉健康
在过去的几十年中，无论年龄如何，计算机已成为每个人一生中不可或缺的一部分。计算机在几乎每个工作领域都已经渗透并变得必不可少。在当今世界，从杂货店购物到银行交易的日常任务是通过计算机进行的。在19日期的大流行期间，儿童通过各种在线平台上学，随后引起了在线学校和各种在线平台进行课外活动。在这个快节奏的世界中，计算机的发作带来了许多优势和便利。计算机是电子设备，可以根据程序处理数据并执行任务。计算机和信息技术是互连的，它的出现彻底改变了全球业务运营，数据管理，分析和沟通。
使用视觉数据理解城市感知
建筑环境的视觉特征会影响人们的感知和体验城市。很长一段时间以来，许多研究都检查了城市中的视觉感知。由于技术的进步和相关数据的扩散（例如，街景图像，地理位置照片，视频，视频，虚拟现实和空中图像），这种努力在近年来加速了。尚未就此主题进行全面的系统审查论文，以揭示一系列总体研究趋势，局限性和未来的研究机会。这种遗漏是由于难以审查有关此流行主题的大量相关论文的困难。在这项研究中，我们利用机器学习技术（即自然语言处理和大语言模型）进行半自动进行审查过程，并审查了393篇相关论文。通过评论，我们发现这些论文可以分为城市的物理方面：绿化和水，街道设计，建筑设计，景观，公共空间以及整个城市。我们还透露，许多研究以越来越多地利用大数据和先进技术的趋势进行了定量分析，例如街道视图图像和深度学习模型的组合。局限性和研究差距也被确定为以下内容：（1）在研究领域，样本量和属性方面的范围有限； （2）低质量的主观和视觉数据； （3）需要更加控制和复杂的方法来推断
亮点：学习视觉提示
大规模视觉模型（例如剪辑）表现出令人印象深刻的能力，并且具有多个应用程序，从文本到图像生成到零照片分类。最近的工作表明，视觉提示（例如红色圆圈）可以将视觉编码器引导到盘旋区域。尽管现在已在各种应用中使用了此类视力提示，但它们可能是特定于模型的，并取决于模型从其训练数据中学习这些行为。在不同的模型，任务和数据集的情况下，发现和评估各种提示可能是不可行的。在本文中，我们提出了一种亮点，一种学习视觉提示的方法，该提示可以突出图像中的区域或完善手动设计的视觉提示。使用我们的框架，我们可以学习使用文本图像区域对的数据集或仅使用合成字幕或图像以无监督的方式以监督方式突出显示。突出显示使用其他视觉提示，提示学习方法以及使用多种模型和视觉提示的集合的计算密集型方法。
视觉信息样式指南 - dimoc
VI 产品作为战略信息资源和部门行动和活动的历史证据记录，支持国防部和美国政府的多项任务。因此，VI 产品必须符合参考文献 (a) 附件 5 至 8 和 VISG 中规定的归属和元数据要求。此版本的 VISG 已获得 VI 编辑委员会的批准，包含编写标题和记录与 VI 产品相关的元数据的最新方法，也适用于书面产品，包括新闻文章和新闻稿。
多目标视觉跟踪的数据关联
在人类对科学知识的探索中，经验证据是通过视觉感知收集的。计算机视觉跟踪在揭示我们所生活的世界中存在的复杂运动模式方面发挥着重要作用。多目标跟踪算法提供了有关群体和个体群体成员如何在三维空间中移动的新信息。它们使我们能够深入研究移动群体中个体之间的关系。这些可能是拥挤的人行道上行人的互动、显微镜下的活细胞或从洞穴中大量出现的蝙蝠。能够跟踪行人对于城市规划很重要；细胞相互作用的分析支持生物材料设计研究；蝙蝠和鸟类飞行的研究可以指导飞机工程。我们受到这些众多应用的启发，开始考虑将单目标跟踪系统推进到多目标跟踪系统所需的关键组件——数据关联。最一般意义上的数据关联是将有关新观察到的对象的信息与先前观察到的有关它们的信息进行匹配的过程。这些信息可能是关于它们的身份、位置或轨迹。数据关联算法搜索优化某些匹配标准并受物理条件影响的匹配。因此，它们可以表述为解决“约束优化问题”——在存在这些变量的约束的情况下优化某些变量的目标函数的问题。因此，数据关联方法具有强大的数学基础，是计算机视觉研究人员宝贵的通用工具。本书是数据关联方法的教程，适用于计算机视觉领域的学生和专家。我们描述了基本的研究问题，回顾了当前的技术水平，并介绍了一些最近开发的方法。本书涵盖了二维和三维的多目标跟踪。我们考虑了两种成像场景，涉及单个摄像机或具有重叠视野的多个摄像机，并且需要跨时间和跨视图的数据关联方法。除了将新测量结果与已建立的轨迹相匹配的方法外，我们还描述了匹配轨迹段（也称为轨迹小段）的方法。最后，我们讨论了未来研究的激动人心的方向。本书介绍了数据关联的原理性应用，以解决两个有趣的任务：第一，分析自由飞行动物群体的运动；第二，重建行人群体的运动。
语言概念的视觉类比及其含义
摘要 许多视觉生成人工智能 (AI) 模型使用文本“提示”作为输入来指导生成图像的开发。将文本转换为图像利用了语用学和语义学，这会对输出产生影响。为了促进更精确的提示，我们提出了文本相似性的三维向量空间，它使用文本表示、听觉表示和含义相似性作为轴。接下来，我们表明两个单词之间含义相似并不一定会导致相应的 AI 生成的这些单词图像之间视觉相似。我们利用八个图像生成器为抽象和具体的同义词、反义词和上义词-下义词对生成图像，并将它们的图像-图像 CLIPScore 与它们对应的文本-文本 CLIPScore 进行比较，从而定量地证明了这一点。在所有模型和关系类型中，文本与文本和图像与图像相似度的平均相似度同义词从 92.8% 下降到 70.1%，反义词从 89% 下降到 58.9%，上义词-下义词对的平均相似度从 85.6% 下降到 68.1%。
Visual TFT AI（浮动许可证）
Visual TFT 浮动许可证不绑定到单个计算机/用户。您不必为每个使用它的人购买编译器许可证。您拥有的许可证数量仅定义可以同时使用多少个编译器副本。适用于 Windows、Linux 或 MacOS 计算机。
飞机目视检测方法综述...
1. 引言 安全和保障是航空活动中最重要的问题之一。确保飞机安全和保障的最重要阶段之一是对这些车辆进行维护。许多维护操作都是定期或每次飞行后和飞行前进行的，必要时还会进行故障排除操作。考虑到即使是一颗螺丝钉丢失也会危及飞行安全 [1]，很明显维护操作必须非常小心地进行。根据现代护理计划程序 [2]，维护有两种基本类型。它们被称为“航线维护”和“基地维护”。虽然航线维护比基地维护更肤浅，但它比基地维护执行得更频繁。飞行前、每日、每周或一定飞行时间后都被视为航线维护操作。飞机基地维护的关键步骤是控制冲击载荷 [3]。自然事件的影响，例如异物撞击，
视觉注意力与操作员绩效相关...
手动控制航天器与空间站对接是一种高度安全的操作。3,9 对接成功取决于控制具有 6 个自由度 (DoF) 的物体的能力。航天器可以沿三个平移轴导航并绕每个轴旋转，这对认知功能、运动控制和视觉注意力提出了巨大挑战。6df 训练工具已被引入以帮助操作员获得并保持自主控制 6 DoF 的技能。16,17 软件由 SpaceBit GmbH（德国埃伯斯瓦尔德）开发，手动控制器由 Koralewski Industrie-Elektronik oHG（德国汉布伦）开发，作为德国航空航天中心 (DLR) 的研究工具，用于研究基于俄罗斯 TORU 手动对接平台的运行性能。为了进一步提高学习效率和对接可靠性，有关底层信息处理的更多信息将是有益的。
自动化飞机目视检查系统
为了减少对易出错的目视检查和现场检查的依赖，A*STAR 的研究人员开发了一种用于检测飞机表面缺陷的自动化系统。该系统使用机器人或摄像头从不同角度捕捉飞机图像。然后，机器学习算法处理这些图像，从这些图像中检测出各种缺陷。该系统还会定位这些缺陷，将它们映射到 3D 模型上，以可视化飞机表面的缺陷。然后，检查员可以对这些捕获的缺陷进行有针对性的检查和验证。