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教室中患有脑视觉障碍的儿童与视觉问题有关
抽象的脑视觉障碍是一个高发射率的高发病率，在主流教育中患病率为3.4％（Williams等，2021）。然而，它仍然是一个非常未知的状况，在公众中很少有意识（Ravenscroft等，2021）。这项研究的目的是更好地了解CVI相关的视觉问题如何影响主流教室中的儿童。有十一名与CVI相关的视觉问题的儿童的父母和十一名教室老师参加了研究，该研究使用访谈和焦点小组对孩子有更好的了解，并确定在整个研究期间实施的一系列策略的有效性。这比由于共同的大流行和学校锁定而计划的要短。研究发现，有82％的孩子有学习支持需求，100％有情感支持需求，而91％的孩子在社交互动中遇到了挑战。CVI教育课程，整理，正念，感激和平静的休息都对孩子们有所帮助，但是研究期不足以评估该领域的策略和进一步研究的总体效力。
航空视觉感知
图 1.1 环境、飞行员和飞机的相互作用 3 图 1.2 事故下滑道 5 图 1.3 黑洞错觉 6 图 1.4 精密进近航道指示灯 6 图 1.5 哈德逊河迫降 14 图 2.1 陨石坑阴影错觉 24 图 2.2 视觉系统的主要组成部分和路径 26 图 2.3 人眼的横截面示意图 29 图 2.4 三种视锥细胞的光感受器吸收曲线 38 图 2.5 跑道的缩短示例 44 图 2.6 从高处看视角几何 47 图 2.7 转盘错觉 49 图 2.8 横向和内侧视角示意图 50 图 2.9 前庭系统组件 53 图 3.1 正弦波光栅 64 图 3.2 对比敏感度函数 65 图 3.3有用视野 71 图 3.4 平均左转安全裕度研究数据 75 图 3.5 视觉敏锐度与眩光敏感度之间的关系 76 图 4.1 3 度下滑道的高度和距离 91 图 4.2 目视俯视和目视直进进近描述 93 图 4.3 着陆进近的三张照片 94 图 4.4 降落在阿尔伯克基国际机场 96 图 4.5 亚速尔群岛葡萄牙丰沙尔的夜间延时照片 99 图 4.6 降落在巴西圣保罗马特雷机场 100 图 4.7 降落在澳大利亚汉密尔顿岛大堡礁机场的最后进近 102 图 4.8 降落在亚速尔群岛葡萄牙圣乔治岛的短距离进近 103 图 4.9 降落在爱沙尼亚塔林机场 103 图 4.10在南极麦克默多站着陆的简短最后阶段 105 图 4.11 空中加油照片 109 图 5.1 张开角度 120 图 5.2 着陆期间的高度提示 123 图 5.3 视网膜图像扩展以估计接触时间 128
视觉表示对齐
在为人提供服务时，机器人需要优化与最终用户偏好保持一致的奖励。由于机器人将依靠原始的感知输入，因此他们的奖励将不可避免地使用视觉表示。最近，使用预训练的视觉模型的表示形式引起了人们的兴趣，但是在机器人技术中使这些工作的关键是微调的，这通常是通过动力学预测或执行时间周期矛盾的代理任务来完成的。但是，所有这些代理任务绕过了人类对他们重要的事物的输入，加剧了弹性相关性，并最终导致行为与用户偏好不一致。在这项工作中，我们建议机器人应利用人类的反馈将其视觉表示与最终用户保持一致，并解散该任务的内容。我们提出了representation-基于P参考的L奖（RAPL），这是一种通过基于偏好的学习和最佳运输的镜头来解决视觉表示对准问题和视觉奖励学习问题的方法。在X魔术和机器人手术中的实验中，我们发现Rapl的奖励始终产生具有较高样品效率的首选机器人行为，并在从不同的体现中学到与机器人的实现时显示出强烈的零光概括。
自闭症支持系统
I.简介用户可以调整条形图的大小，可视化速度以及通过此Web应用程序以条形图显示数据的技术。显示和解决了应用程序的建筑设计，技术框架，实际使用和教育优势。[1]论文的主要目的是制定一个程序，该程序将充当理解大多数知名排序算法的运行的工具。努力提供最佳的用户体验。演示程序旨在易于使用并且对用户友好。您可以在数据上测试每个分类算法，以从学习中获得最大的价值。人们认识到，视觉援助是学习的重要组成部分，在我从事算法设计时遇到了分类问题。在研究论文时，发现新的方法是对算法进行分类的新方法，这是令人着迷的。[2]本文的读者有望拥有一些编程经验，以了解基本数据结构，例如数组，列表，树和理解递归过程。此外，了解一些简单算法及其实现可能会有所帮助。为了更好地理解主题，涉及线性代数和微积分的知识。论文的文本描述了计算机程序中最著名的排序算法的原理。它可以用作学生学习算法的来源。[3]此外，该计划在课堂期间很容易被讲师和导师用作演示。此外，还有程序员文档和提供的软件指南。
视觉刺激背景亮度对引发稳态视觉诱发电位的影响
归因于脑电图（EEG）信号的信噪比差（SNR）[3]。可以通过增加信号水平和/或降低噪声水平来改善SSVEP信号的SNR。研究人员在改善SSVEP的SNR并提高BCI性能方面取得了长足的进步。首先，研究人员通过应用高级信号处理方法改善了SNR。例如，在当前的BCI系统中广泛使用试验平均，以改善脑电图分析中的SNR [3]。空间过滤已用于将多通道脑电图数据投射到低维空间空间中，以消除任务 - 无关的组件并改善与任务相关的EEG信号的SNR [4]。对于SSVEP，规范相关分析（CCA）方法可以最大程度地提高SSVEP的检测频率[5，6]。独立的组件分析是另一种空间滤波方法，通过将与任务相关的脑电图组件与任务 - iRrelevant eeg和人为成分分开，从而增强了脑电图信号的SNR [7，8]。第二，研究人员设计了实验以获得增强的与任务相关的脑电图信号并改善SNR。例如，在有效的基于SSVEP的BCI中，与使用Checkerboard刺激获得的刺激相比，使用情感人脸的视觉刺激大大提高了SSVEP信号的振幅[9]。第三，一些研究人员调整了视觉刺激亮度的参数，以调节SSVEP响应的幅度，从而改善了SSVEP的SNR [10-12]。例如，相关研究表明，亮度对比信息对于形式，运动和深度的感知至关重要[13，14]。亮度对比或“调制深度”定义为最大亮度的比率减去最小亮度与最大亮度以及
Metaverse 的视觉数据压缩
摘要 — 越来越多的人认为，新兴的元宇宙世界依赖于高效的视觉数据压缩技术来实现有效的数据存储、超低延迟交互和无处不在的通信。本文全面介绍了视觉数据压缩技术和标准的最新进展，这些技术和标准在构建元宇宙中可以发挥重要作用。特别是，我们将回顾视觉数据压缩方法和标准，并提出我们对交互式编码如何更有效地支持元宇宙的愿景。最后，我们讨论了元宇宙数据压缩的独特要求和基本挑战，并展望了未来的技术趋势。索引词 — 元宇宙、视觉数据压缩、交互式通信
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