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使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
E-TAN，一个用于评估视觉忽视的技术增强平台，具有实物特征：一项多案例研究
视觉忽视是右脑损伤的常见后果，并且会导致残疾。传统的纸笔式忽视测试在敏感性和生态效度方面存在局限性。相反，烤盘任务 (BTT) 更贴近现实生活，因为它要求参与者在一块板上放置 16 个物体。放置在板子左右两边的物体数量提供了视觉忽视的临床指标。我们在此介绍 E-TAN，这是一个技术增强平台，允许患者执行增强版的 BTT (E-BTT)。该平台会自动确定板上的物体位置，并记录放置物体的顺序和时间。我们使用 E-BTT 测试了 9 名右半球受损的患者，并将他们的表现与 115 名健康参与者的表现进行了比较。为此，我们开发了一种新的参与者表现分析方法，该方法基于使用板上物体描述的凸包。该测量方法提供了每个参与者处理的空间部分的估计值，并且可以有效区分忽视患者和没有忽视的患者。 E-TAN 允许临床医生使用方便、快速且相对自动化的程序来评估视觉空间表现，患者甚至可以在家中进行该程序以跟踪康复效果。
幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
幼儿中快速且强大的视觉对象识别
成年后，人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体，并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么？这些能力何时会发展？要回答这些问题，我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现，在稀疏且干扰的观看条件下，以100 ms（前向和向后掩盖的速度）成功地识别了3岁的儿童。相比之下，具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性，并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
loc-net：快速视觉位置识别的本地化卷积尖峰神经网络
4美国加利福尼亚州斯坦福大学的神经外科系，5神经科学计划，伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州Urbana，伊利诺伊州Urbana，美国伊利诺伊州伊利诺伊州乌尔巴纳大学的人工智能创新中心，6，伊利诺伊州工程学院，伊利诺伊州，伊利诺伊州乌里诺斯大学，伊利诺伊州乌里诺斯·塞拉纳，工程学院。伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州乌尔巴纳大学，伊利诺伊州乌尔巴纳大学工程学，机械科学与工程学，美国伊利诺伊州乌尔巴纳 - 欧巴纳大学分子与综合生理学系8伊利诺伊州乌尔巴纳，美国4美国加利福尼亚州斯坦福大学的神经外科系，5神经科学计划，伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州Urbana，伊利诺伊州Urbana，美国伊利诺伊州伊利诺伊州乌尔巴纳大学的人工智能创新中心，6，伊利诺伊州工程学院，伊利诺伊州，伊利诺伊州乌里诺斯大学，伊利诺伊州乌里诺斯·塞拉纳，工程学院。伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州乌尔巴纳大学，伊利诺伊州乌尔巴纳大学工程学，机械科学与工程学，美国伊利诺伊州乌尔巴纳 - 欧巴纳大学分子与综合生理学系8伊利诺伊州乌尔巴纳，美国
视觉感知是否很奇怪？ -Müller-Lyer幻觉和...
2 Kahneman（2011）：“现在您已经测量了线条，您 - 您的系统2，有意识的是您称为'我 - 有一个新的信念：您知道行是平等的[…]，但您仍然将底线视为更长的底线。您选择相信测量值，但您不能阻止系统1做事；尽管您知道它们是平等的，但您不能决定将线路视为平等。要抵制幻觉[…]，您必须学会不信任鳍时对线条的印象。要实施该规则，您必须能够识别虚幻的模式并回忆您对此的了解。如果您可以做到这一点，那么您将永远不会被穆勒 - 莱er幻觉所欺骗。，但是您仍然会认为一行比另一行更长。”
利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一项小型综述
在当今的数字信息时代，人类对视觉制品的接触已达到前所未有的几乎无处不在的程度。其中一些文化制品被提升到艺术品的地位，这表明人们对这些物品有着特殊的欣赏。对许多人来说，对此类艺术品的感知与审美体验 (AE) 相吻合，而审美体验可以对健康和幸福产生积极影响。AE 由复杂的认知和情感心理和生理状态组成。对 AE 背后的神经动力学有更深刻的科学理解将允许开发被动脑机接口 (BCI)，该接口提供个性化的艺术呈现，以改善 AE，而无需明确的用户反馈。然而，视觉神经美学领域的先前实证研究主要研究非自然实验室条件下 AE 的功能性磁共振成像和事件相关电位相关性，这可能不是实用神经美学 BCI 的最佳特征。此外，直到最近，AE 在很大程度上被定义为美丽或愉悦的体验。然而，这些概念并未涵盖所有类型的 AE。因此，这些概念的范围太窄，无法实现跨个体和跨文化的个性化和最佳艺术体验。这篇叙述性迷你评论总结了基于振荡脑电图 (EEG) 的视觉神经美学的最新进展，并绘制了开发生态有效的神经美学被动 BCI 系统的路线图，该系统可以优化 AE 及其有益后果。我们详细介绍了已报道的 AE 振荡 EEG 相关性，以及用于对 AE 进行分类的机器学习方法。我们还强调了神经美学的当前局限性，并提出了改进 AE 的 EEG 解码的未来方向。
信息基因组视觉障碍
视觉障碍的 DNA 研究是各种眼部疾病诊断过程的一部分，对于诊断、预后和治疗具有重要的附加价值。视力障碍基因组包括各种视觉障碍，包括视网膜营养不良、近视、先天性和青少年白内障、玻璃体视网膜病变、角膜异常、视神经萎缩、眼部发育障碍、先天性青光眼和视网膜毛细血管瘤。基因组中含有许多综合征基因，其中视力障碍可能是首发表现。出现其他健康问题的风险会增加。如果有可能发现综合征原因，则应在患者的检查前咨询中提及这一点。 由于视力障碍的基因组是一个包含多种类型视力障碍的广泛基因组，因此有可能在该基因组内偶然发现。换句话说，在对视力障碍进行基因组分析时，可能会发现患有视网膜营养不良等疾病的患者患另一种类型的视力障碍（例如视神经萎缩）的风险增加。但发生这种情况的可能性非常小。
DEPITCM：一种检测抑郁症的视听方法
方法：在本文中，我们提出了基于抑郁症检测模型的视觉和音频（DEPITCM）的多任务表示学习。该模型包括三个主要模块：数据预处理模块，Inpection-Permotal-Channel-Channel-Channel主体组件分析模块（ITCM Encoder）和多级学习模块。为了有效地从音频和视频数据中提取丰富的特征表示，ITCM编码器采用了分阶段的特征提取策略，从全球过渡到本地特征。这种方法可以捕获全局特征，同时在详细信息中强调时间，频道和空间信息的融合。此外，受到多任务学习策略的启发，本文通过合并次要任务（回归任务）来提高整体绩效，从而增强了抑郁症分类的主要任务。