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为什么精确优化不引起注意。”
将所有这些概念放在一起，新兴的图片（用于感知推断）如下：我们拥有一个内部模型，使我们能够产生有关感官数据远端原因的高级假设，这反过来又在下降的层次级别上产生了低级的子集合，并与更加良好的细节相关级别的层次级别。然后将这些假设与传入的感觉数据进行比较。当不匹配时，会产生预测误差。这些错误是通过层次结构传播的唯一馈电或“自下而上”信号 - 未解决的预测错误被发送到一个下一个级别，在此级别上，以贝叶斯的方式修订了高级假设，直到成功最小化预测错误。3预测误差最少的假设是选择代表世界的假设。假设产生和预测误差最小化的这种迭代过程被视为对所有认知现象的功能（包括思想）的功能。预测误差最小化是“所有大脑都做到的”（Hohwy 2013：7）。
人类绩效实验室2023年度报告
在2023年，Jalal Aboodarda博士的研究集中在四个主要项目上，包括1）评估心理生理学的反应，确定较短和更长的HIIT协议期间的运动耐受性，2）比较神经肌肉，感知性，感知性，感知和心脏渗透指数的整合，并与hIIT的锻炼效果相结合，并在较短的情况下进行了抑制作用，并在较短的情况下进行了抑制作用，并促进了血液中的流动性，并促进了雄性的流动性，并且是在梅尔斯（Males）中的繁殖效果。疲劳运动对性能和感知的疲劳性以及4）研究卵巢激素变化和避孕方法对运动性能的神经生理学，感知和心脏探索决定因素整合的影响。这些研究中的神经生理学评估包括最大和次最大的5-S膝关节扩展，在此期间进行了颅磁和股神经电刺激，以评估性能疲劳性和皮质运动运动反应的中心和外围成分。心肺评估（通气气体分析和心率）以及代谢反应（血液乳酸浓度）在每次运动中连续记录。将在每次评估之前，感知的努力，疲劳，疼痛和呼吸困难进行量化。
Anthony Bisulco
Abisulco@seas.upenn.edu| www.abisulco.com | anthonytec2 | anthony-bisulco Education University of Pennsylvania Philadelphia, PA PHD CANDIDATE IN ELECTRICAL AND SYSTEMS ENGINEERING (4.0/4.0) Sept. 2021 - Present Advisors: Kostas Daniilidis + Vijay Kumar Research Topic: Perceptual Representations Learning Classes: Theoretical and Computational Neuroscience, Linear Systems, Elements of Probability Theory Cornell University New York, NY MASTER OF ENGINEERING IN ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING (3.97/4.3) Sept. 2018 - May 2019 Classes: Autonomous Systems, Computer Vision, Distributed Systems, Statistical Signal Processing Northeastern University Boston, MA BACHELOR OF SCIENCE IN ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING (3.97/4) Sept. 2014 - May 2018 Advisors: Jose Martinez-Lorenzo + Hanumant Singh Activities: Department of Homeland Security Student Leadership Council, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Northeastern Program for Teaching Undergraduates, Tau Beta Pi, and Eta Kappa Nu Classes: Machine Learning and Pattern Recognition, Biomedical Imaging, Robotics Sensing and Navigation Experience Meta Realty Labs Research, Sensors and Systems Redmond, WA May 2024 - Present Samsung Artificial Intelligence Center New York New York, NY RESEARCHER, ADVISORS: DANIEL D. LEE, VOLKAN ISLER & SEBASTIAN SEUNG July 2019 - 2021年8月•设计的运动理解系统，用于升至23 的对象Abisulco@seas.upenn.edu| www.abisulco.com | anthonytec2 | anthony-bisulco Education University of Pennsylvania Philadelphia, PA PHD CANDIDATE IN ELECTRICAL AND SYSTEMS ENGINEERING (4.0/4.0) Sept. 2021 - Present Advisors: Kostas Daniilidis + Vijay Kumar Research Topic: Perceptual Representations Learning Classes: Theoretical and Computational Neuroscience, Linear Systems, Elements of Probability Theory Cornell University New York, NY MASTER OF ENGINEERING IN ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING (3.97/4.3) Sept. 2018 - May 2019 Classes: Autonomous Systems, Computer Vision, Distributed Systems, Statistical Signal Processing Northeastern University Boston, MA BACHELOR OF SCIENCE IN ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING (3.97/4) Sept. 2014 - May 2018 Advisors: Jose Martinez-Lorenzo + Hanumant Singh Activities: Department of Homeland Security Student Leadership Council, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Northeastern Program for Teaching Undergraduates, Tau Beta Pi, and Eta Kappa Nu Classes: Machine Learning and Pattern Recognition, Biomedical Imaging, Robotics Sensing and Navigation Experience Meta Realty Labs Research, Sensors and Systems Redmond, WA May 2024 - Present Samsung Artificial Intelligence Center New York New York, NY RESEARCHER, ADVISORS: DANIEL D. LEE, VOLKAN ISLER & SEBASTIAN SEUNG July 2019 - 2021年8月•设计的运动理解系统，用于升至23
o r i g i n a l a rt i c l e基于计算的人体表达的特征表示人脑中的身体表达
人类和其他灵长类动物是识别身体表情的专家。要了解潜在的感知机制，我们计算了情感全身运动视频中的姿势和运动学特征，并将其与大脑过程相关联。使用代表性相似性和多毒素模式分析，我们显示了基于计算的身体特征与大脑活动之间的系统关系。我们的结果表明，姿势而不是运动学特征反映了身体运动的情感类别。特征肢体收缩在可怕的身体表达感知中表现出核心贡献，在动作观察，运动制备和影响包括杏仁核在内的编码区域中有差异性表示。使用肢体收缩而不是运动学，后颞上沟将可怕的恐惧与其他情感类别分化。外部身体区域和梭形身体区域也显示出更大的调整对姿势特征。在大脑中编码的中级身体功能的发现，除了对高级情绪表征的研究之外，还可以使情感神经科学移动，并提供了感知特征的见解，这些特征可能会引起自动情感感知。
共情伦理人工智能的哲学规范...
摘要 — 为了构建一个符合道德规范的人工智能 (AI)，必须克服两个复杂问题。首先，人类对于什么是道德规范、什么是不道德规范并没有一致的看法。其次，当代人工智能和机器学习方法往往是生硬的工具，要么在预定规则的范围内寻找解决方案，要么模仿行为。符合道德规范的人工智能必须能够推断潜规则、解释细微差别和背景、拥有并能够推断意图，不仅解释其行为，还解释其意图。使用行动主义、符号学、感知符号系统和符号涌现，我们指定一个代理，它不仅可以学习符号之间的任意关系，还可以学习它们在其感觉运动系统的感知状态方面的含义。随后，它可以学习句子的含义，并根据自己的经验推断他人的意图。它具有可塑性意图，因为符号的含义会随着它的学习而改变，并且它的意图以符号形式表示为目标。这样，它可以学习一个概念，即人类群体中大多数人最有可能认为是合乎道德的，然后可以将其用作目标。抽象符号的含义使用原始的多模态感觉运动刺激的感知符号来表达，作为最弱的（与奥卡姆剃刀原则一致）必要和充分概念，从显性定义中学到的内涵定义，从中可以获得所有道德决策的外延定义或类别。因为这些抽象符号对于情况和响应都是相同的，所以在执行或观察动作时使用相同的符号。这类似于人脑中的镜像神经元。镜像符号可以让代理产生同理心，因为它自己的经历与符号相关联，而符号也与另一个代理体验该符号所代表的事物的观察相关联。
从虚拟现实到感知工程的新兴学科
本文提出，一门强大的新学科正在稳步兴起，我们称之为感知工程。它源于一系列涉及创造幻觉的思想，从历史绘画和电影到现代的视频游戏和虚拟现实。感知工程师创造的不是桥梁、飞机或计算机等物理制品，而是虚幻的感知体验。范围定义在任何与物理世界交互的代理上，包括生物有机体（人类、动物）和工程系统（机器人、自主系统）。关键思想是，一个称为生产者的代理会改变环境，目的是改变另一个称为接收者的代理的感知体验。最重要的是，本文基于冯·诺依曼-摩根斯坦的信息概念，介绍了这一过程的精确数学公式，以帮助确定和定义该学科。然后将其应用于工程和生物制剂的案例，并讨论其对虚拟现实、机器人技术甚至社交媒体等现有领域的影响。最后，确定了开放的挑战和参与机会。
控制、机器人和自主系统年度评论从虚拟现实到感知工程的新兴学科
本文提出，一门强大的新学科正在稳步兴起，我们称之为感知工程。它源于一系列涉及创造幻觉的思想，从历史绘画和电影到现代视频游戏和虚拟现实。感知工程师创造的不是桥梁、飞机或计算机等物理制品，而是虚幻的感知体验。范围定义在与物理世界交互的任何代理上，包括生物有机体（人类和动物）和工程系统（机器人和自主系统）。关键思想是，一个称为生产者的代理会改变环境，目的是改变另一个称为接收者的代理的感知体验。最重要的是，本文基于冯·诺依曼-摩根斯坦的信息概念，介绍了这一过程的精确数学公式，以帮助确定范围和定义该学科。然后将该公式应用于工程和生物代理的案例，并讨论其对虚拟现实、机器人技术甚至社交媒体等现有领域的影响。最后，确定了开放的挑战和参与机会。
贝叶斯大脑假说：一种进化方法...
2例如，感知系统的功能之一是提供2D视觉场景的3D解释（与学习运动序列或做出道德决定相反）。3在我们的示例中，感知系统可以结合对环境的一些先前知识（就场景的空间排列而言），并目前可用的感官信号来得出估计三维距离的估计。4任何认知系统的神经生物学基材的鉴定基本上是表征解剖学特性和确定脑系统活性的生理机制，这些机制决定了涉及感兴趣的认知功能的大脑系统的活性。5运动控制是对具有神经系统的生物体运动的调节。它包括反射，学习的习惯（例如步行立场）以及目标指导的动作（例如精确的手抓手）。6预测编码是一种大脑功能的理论，表明大脑不断预测其感觉信号。然后使用预测和感知信号的比较来生成和更新环境的心理模型。7有效的编码是一种神经信息处理的理论，表明神经代码对生物学成本进行了准确性，这源自对神经活动的硬连线生理约束。
从虚拟现实到感知工程的新兴学科
本文表明，我们认为这是一种强大的新学科，我们认为这是一种稳步发展。从涉及创造幻想的想法的过程中，从历史绘画和电影到现代的视频游戏和虚拟现实。而不是创建诸如桥梁，飞机或计算机之类的物理工件，而是创造了虚幻的感知体验。范围是在与物理世界相互作用的任何代理上定义的，包括生物生物（人类，动物）和工程系统（机器人，自主系统）。关键想法是，一个称为生产者的代理商改变了环境，目的是改变另一个代理的感知体验，称为接收者。最重要的是，本文基于von Neumann-Morgenstern的信息概念，引入了此过程的精确数学表述，以帮助范围和定义学科。随后将其应用于工程和生物代理的案例，讨论了其对虚拟现实，机器人技术甚至社交媒体等现有领域的影响。最后，确定了公开挑战和参与机会。
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。