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通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
手机短视频使用对注意力功能产生负面影响：一项脑电图研究
短视频平台的普及性已经无缝融入了日常生活，但我们必须认识到它们对身心健康的潜在负面影响。先前的研究已经发现过度消费短视频会对注意力行为产生不利影响，但其背后的神经机制仍未被探索。在本研究中，我们旨在调查短视频使用对注意力功能的影响，通过注意力网络测试（ANT）来测量。共招募了48名参与者，其中包括35名女性和13名男性，平均年龄为21.8岁。使用手机短视频成瘾倾向问卷（MPSVATQ）和自我控制量表（SCS）评估短视频使用行为和自我控制能力。在完成ANT任务期间记录脑电图（EEG）数据。相关性分析显示，MPSVATQ与反映前额叶区域执行控制的θ功率指数之间存在显著的负相关关系（r=-0.395，p=0.007），而使用静息态EEG数据的θ功率指数则没有观察到这一结果。此外，还发现MPSVATQ与SCS结果之间存在显著的负相关（r=-0.320，p=0.026）。这些结果表明，手机短视频成瘾倾向的增强会对自我控制产生负面影响，并削弱注意力功能领域的执行控制。这项研究揭示了短视频消费带来的不良后果，并强调了制定干预措施以减轻短视频成瘾的重要性。
Anodal M1 TDCS增强了在线学习的节奏计时电子游戏技能
经颅直流刺激（TDC）已被证明可以改变一级运动皮层（M1）的兴奋性并影响在线运动学习。但是，对TDC对运动学习的影响的研究主要集中在简化的运动任务上。本研究的目的是研究在犯罪课程中对M1的阳极刺激是否会影响对相对复杂的节奏定时视频游戏的在线学习。五十八名健康的年轻人被随机分配到A-TDC或假条件下，并进行了2个熟悉块，在接受分配的刺激的同时进行了20分钟的5块练习期，并用非优势的手进行了测试后块。为了评估性能，计算了一个绩效指数，该指数结合了定时精度元素和不正确的密钥输入。结果表明，M1 A-TDCS比在练习过程中的假刺激以及在测试后的整体学习中增强了基于视频游戏的技能的学习。这些结果提供了证据，表明M1 A-TDC可以增强对技能的获取，在这种情况下，绩效的质量或成功取决于技能组成部分之间的优化时机，这可能对在许多现实世界中的应用中的应用有影响。
分析由算法驱动的简短视频新闻的议程设置
在1972年，麦考姆斯和肖发表了一篇题为“大众媒体的议程设置功能”的论文，正式提出了这一理论假设。该理论表明，大众传播的功能可以为公众设定“议程”，而媒体新闻报道和信息传播活动会影响人们对“大事件”的判断及其在周围世界中的重要性，通过对各种“问题”提供不同程度的显着性。议程设定理论的重点关注受众的认知水平，从长期来看，大众媒体在一系列报告活动中产生的媒介，宏观和全面的社会效果。[1]这意味着媒体的观点是，通信媒体是从环境中构建运营的机构。议程环境在摆脱有限效应理论方面发挥了重要作用，与此同时，它将控制问题放在了人们面前的大众传播过程后面。，但它仅强调媒体设置或形成问题的方面，而无需涉及反映社会问题的方面。
社交机器人索菲亚是如何通过YouTube视频介导的
机器人技术中的摘要，这是一个仍在原型的研究领域，大部分研究都是通过机器人的视频和图片进行的。我们研究如何通过YouTube视频来感知高度人类的机器人索菲亚。研究人员在实验中经常认为人们认为人形生物如此。通过这项研究，我们想了解大学生的便利样本在多大程度上感知索菲亚的人类风格；其次，我们调查了他们归因于她的精神能力和情感。第三，我们探索了他们想象的索菲亚的可能用途。我们的发现表明，通过视频的索菲亚的形态学人类风格在这些参与者的代表中并不重要。只有某些心理功能归因于索菲亚，而没有情感。最后，索菲亚的用法与性别刻板印象相关，这些观念是刻板印象的妇女专业和职业的特征，但并非完全。
基于AI的智能CCTV视频监视应用程序
该研究基于智能CCTV摄像头监视系统。基于CCTV摄像机的安全系统目前存在于我们城市，州或国家的不同地区。该系统是使用无线CCTV摄像机技术设计的。使用监视系统，图像识别在当今生活中变得越来越重要[1]。嵌入式监视系统通常用于家庭，办公室或工厂进行图像处理和交通监控。在这里，在我们的情况下，我们具有许多重要功能，例如聪明的警卫，它可以获取所有信息，例如进入区域/房间，火灾探测等。当前的CCTV安全系统提供了非常基本的安全性，需要随时间修改或现代化上升。今天的现代闭路电视将很容易就可以自己做出所有决定，并且这个多功能的闭路电视系统将能够识别一个人，检测一个人是携带枪支还是武器。我们认为，现代闭路电视无法使我们的生活如此安全，我们对当前的CCTV系统感到有些安全。让我们深入研究我们的项目详细信息。首先，这是一个基于AI的智能安全相机移动应用程序。
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安全的网络基础架构是确保可以快速，安全地传输和访问视频录像所必需的。请提供有关基础架构设置的简要说明。它应该在最低加密级别，防火墙系统，设置VPN，访问控制和身份验证设置。
实践资源 - 使用视频会议技术
• 在需要出示政府签发的带照片身份证件来支持身份验证的情况下，请使用可靠的身份验证技术。阅读实践资源《使用政府签发的带照片身份证件和技术虚拟验证客户身份的指南》
