XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcogni
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
认知神经科学革命的困境
神经结构表示是脑图或模型样结构，在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心，因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是，这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里，我认为，无论观察的时空尺度如何，我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”（第1节），并勾勒出对结构表现形式的突出，广泛采用的说法（§2）。然后，我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告，认为它们都没有报告存在结构表示的存在（§3）。在对我的分析（第4节）偏转了某些直觉异议之后，我将得出的结论是，在没有神经结构表达的情况下，代表性和机制不能融合在一起，因此“认知神经科学革命”被迫放弃其承诺之一（第5节）。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
自动文本识别
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为：如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字，可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题，使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现，并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下，速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时，问题变得越来越困难。特别是，尽管近四十年来不断进行研究，但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现，远远超出了当今算法的范围。在本报告中，我们详细分析了该问题，介绍了相关困难，并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。
Vidarbha青年福利学会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所（A+（A+（自治研究所）
Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。
重度抑郁症中负面认知偏差的神经机制理论
由 Aaron Beck 提出的抑郁症认知理论得到广泛认可，该理论关注的是信息处理的偏见，强调情感和概念信息的消极方面。当前，人们试图发现这种认知和情感偏见的神经机制，并成功地确定了与情绪、注意力、沉思和抑制控制等几种偏见功能相关的各个大脑区域。然而，抑郁症患者如何发展出这种选择性消极处理的神经生物学机制仍存在疑问。本文介绍了一个以额叶边缘回路为中心的神经学框架，具体分析和综合了杏仁核、海马和内侧前额叶皮质内的活动和功能连接。首先，建立了正反馈回路如何在自动水平上导致抑郁症患者杏仁核持续过度活跃的可能解释。在此基础上，提出了两个假设：假设 1 围绕双向杏仁核海马投射，促进负面情绪和记忆的放大，同时阻碍海马吸引子网络中对立信息的检索。假设 2 强调腹内侧前额叶皮层通过与杏仁核和海马一起概括概念和情感信息，参与建立负面认知框架。本研究的主要目的是改进和补充现有的抑郁症病理模型，推动情感障碍神经科学当前理解的前沿，并最终有助于成功康复令人衰弱的情感障碍。
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
如果您10岁的孩子感到困扰，您会认出这些标志吗？
尽管近年来对心理健康的讨论很多，但许多成年人发现很难承认幼儿经历了这种挑战。也许孩子自己是自我审查。我们的研究发现，患有心理健康问题的儿童通常不愿意向成年人寻求帮助。他们担心被审判。他们不想给别人负担。有时，他们根本不信任周围的成年人。“（我的父母）会说，‘别疯了，治疗师是为那些在情感上伤害人们的'，他们会认为我（一个）引起注意的人，”另一个12岁的孩子说。即使是寻求帮助的孩子，也发现父母，老师和学校辅导员的担忧也使他们的痛苦恶化了。当他们的孩子试图讨论自己的麻烦时，一些父母完全敌对了。一个孩子告诉我们：“（我的妈妈）在过去的日子里说，没有人帮助她，我很虚弱，要寻求帮助。”一些父母甚至达到了积极阻止孩子获得心理健康服务的程度。这些聊天表明，心理健康挑战可能在孩子的早年时出现，但经常被忽视。父母负责创建安全的空间，并确保孩子获得所需的帮助。可悲的是，他们倾向于错过或误读心理健康困扰的迹象。可以理解的是，父母不像我们应有的那样满足我们孩子的需求。在我们的
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。