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视觉信息样式指南 - dimoc
自 2018 年 7 月版本以来，国防部视觉信息风格指南 (VISG) 的临时版本对视觉信息书写风格和程序进行了几项小改动和澄清。此版本对程序、元数据、道德标准或基本标题书写没有重大更改，但是，预计 2020 年版本会对元数据和程序进行更改。本指南的修改是国防媒体活动、国防 VI 指导委员会 (DVISC) 和视觉信息编辑委员会 (VIEB) 密切协调后做出的，后者由来自五个军种的 VI 专家组成。VI 风格指南可在 https://www.dimoc.mil/VI-Training/DoD-VI-Style-Guide/ 下载。它已获准公开发布并可无限制分发。如果您对本指南的未来版本有任何建议或意见，请通过我们的客户服务表提交您的意见，网址为 http://www.dimoc.mil/Customer-Service/Contact-Us/。
ShodhKosh：视觉与表演艺术杂志
根据美国信息技术协会 (ITAA) 的定义，信息技术 (IT) 是“对基于计算机的信息系统（特别是软件应用程序和计算机硬件）的研究、设计、开发、实施、支持或管理”。IT 涉及使用电子计算机和计算机软件来转换、存储、保护、处理、传输和安全检索信息。信息技术 (IT) 在当代社会中发挥着至关重要的作用。它已将整个世界变成了一个地球村，全球经济越来越依赖于信息的创造性管理和分发。世界经济的全球化极大地提高了信息对商业组织的价值，并提供了新的商业机会。本文旨在强调信息技术 (IT) 对社会的影响。本文的结论是，印度政府一直在逐步成功地改善该国的 IT 政策环境。
机器人的视觉控制： - Peter Corke
不再需要解释“机电一体化”一词。世界已经习惯了机械、电子和计算机控制的融合。这并不意味着机电一体化已经失去了它的“艺术性”。添加视觉传感以协助解决各种问题仍然是一个“前沿”研究课题。Peter Corke 撰写了一篇非常清晰的论述，涵盖了在机器人手臂上添加视觉传感的理论和实际问题。这本书非常有价值，既适合高年级本科生阅读，也适合希望添加基于视觉的控制的工业研究人员或设计师。我们终有一天会期待视觉传感和控制成为从机床到家用电器的机电一体化设备的常规功能。正是这样的研究将带来这一天。
稳定扩散的交互式视觉学习
基于扩散的生成模型创建令人信服的图像的令人印象深刻的能力引起了全球关注。然而，它们的复杂内部结构和操作通常会挑战非专家。我们引入了扩散，这是第一个交互式可视化工具，以阐明稳定的扩散变速器如何在图像中提示稳定。它紧密地概述了稳定扩散的组件的视觉概述，并详细说明了其基础操作。此集成使用户能够通过动画和交互式元素在多个级别的抽象之间流动过渡。提供实时的动手体验，扩散解释器允许用户在而无需安装或专业硬件的情况下调整稳定扩散的超参数和提示。通过用户的网络浏览器访问，扩散范围在民主的AI教育方面取得了长足的进步，从而促进了更广泛的公共服务。超过7,200名跨越113个国家/地区的用户在https：// poloclub上使用了我们的开源工具。github.io/diffusion-explainer/。可以在https://youtu.be/mbkiadzjpna上获得视频演示。
视觉和视听语言的神经相关性...
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8使用视觉策略来增强理解
我与一个名叫Blanca的少年合作。她从不讲话，但她有效地使用PEC请求自己喜欢的东西。有时，Blanca会变得非常激动，并开始用手拍打她的头。如果您在搅动时与她站得太近，她会试图给您打耳光。我们想知道她是否只是不想做我们问的事情，或者她是否总是不了解对她说什么。我们安排给Blanca一组关于教室中常见项目的简单说明。她只收回了十件物品中的一个，几乎按照每条指示拍了拍头。然后，我们使用图片指导她有关相同的一组项目。当我们使用图片时，她不仅正确地检索了所有物品，而且在任何指示中都没有击中她的头。显然，与合规性问题相比，这种模式与理解问题更一致。
物联网感知流程中的可视化决策建模
摘要。现实世界感知业务流程的实施涉及多个互连设备。后者构成了物联网 (IoT) 的基础，并支持通过互联网交换和收集物理数据，而业务流程管理 (BPM) 则支持分析、建模、实施、执行和监控业务流程。在物联网感知流程中，决策可能依赖于多个物联网设备提供的数据，从而导致决策规则结构复杂。在本文中，我们介绍了两种物联网感知流程中决策的可视化建模方法。第一种方法通过扩展业务流程模型和符号 (BPMN) 2.0 来实现复杂决策规则的可视化表示。第二种方法使用拖放建模器将决策逻辑与流程逻辑分开。通过这两种方法，物联网参与决策变得显而易见，复杂的决策可以以直观和简单的方式表示出来。
逆向工程视觉智能的起源
第二个发现领域是，新生儿的大脑需要特定类型的训练数据才能发展出不变的物体识别能力；即自然视觉环境的经验（Wood，2016；Wood & Wood，2016；2018；Wood、Prasad、Goldman & Wood，2016）。为了正确学习，新生小鸡需要输入随时间缓慢而平稳变化的物体视图，这些视图遵循现实世界中物体的时空属性。如果没有缓慢而平稳的视觉输入，小鸡就会建立“不正确”的物体表征，而这些表征无法在新的观看情况下推广。因此，新生儿的大脑通过利用来自自然视觉环境的缓慢而平稳的输入来学习观察——这是计算神经科学中无监督时间学习模型的一个关键预测。
皮质视觉假体的最新进展
摘要 — 有人提出，通过植入皮层中的电极对初级视觉皮层 (V1) 进行电刺激，可帮助患有各种视力障碍的患者恢复视力。尽管成功诱发了人类受试者的视觉感知，但基于电极的皮层植入物的稳定性仍然有限，部分原因是复杂的生物和化学反应会随着时间的推移降低单个电极的有效性。此外，通过传统电极进行的电刺激无法避免激活远处神经元的轴突，从而降低了植入设备可能达到的潜在敏锐度。微线圈的磁刺激是一种潜在的传统电极替代品，因为使用感应来激活神经元可以提供长期稳定的界面，而且线圈产生的空间不对称场可以定向以避免不必要的轴突激活。我们在此介绍新型可植入微线圈，并通过体外和体内动物实验证明其有效性。
多药组合协同作用的可视化分析
SynergyFinder ( https://synergyfinder.ffimm.ffi ) 是一个独立的网络应用程序，用于交互式分析和可视化药物组合筛选数据。自 2017 年首次发布以来，SynergyFinder 已成为一种广泛使用的网络工具，既可用于在临床前模型系统（例如细胞系或患者来源的原代细胞）中发现新的协同药物组合，也可用于更好地了解联合治疗疗效或耐药性的机制。在这里，我们描述了最新版本的 SynergyFinder（版本 2.0），它已通过添加新功能进行了广泛升级，这些新功能特别支持高阶组合数据分析和多药协同模式的探索性可视化，以及自动异常值检测程序、扩展的曲线拟合功能和重复测量的统计分析。根据用户要求，还实施了许多其他改进，包括新的可视化和导出选项、更新的用户界面以及增强的 Web 工具稳定性和性能。凭借这些改进，SynergyFinder 2.0 有望大大扩展其在多药组合筛选和精准医疗等各个领域的潜在应用。