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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。
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。
使用Treeio和ggtree 在ST段升高的心肌梗塞中多不饱和脂肪酸衍生的黄脂素的预后和治疗意义
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作伙伴期刊，第一个影响因素（如果）在2024年23.8，在微生物学中排名为2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然生物技术，自然方法，自然微生物学，自然食品等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。它已经发表了220多篇论文，并被引用了5600次以上，并由SCIE / WOS，PubMed，Google Scholar和Scopus索引。“ imetaomics”是2024年发射的“ imeta”的姊妹杂志，其目标是> 10，其范围与自然通信相似，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简介等。欢迎所有贡献！
爱尔兰共和国视听行业经济与技能分析
爱尔兰视听产业对文化的贡献巨大，远远超出了直接经济利益或附带溢出效应。虽然这项工作主要侧重于该产业的经济和技能评估，但必须承认该产业在通过银幕讲述故事来推广爱尔兰语言、身份和价值观方面发挥的重要作用。此外，近年来，银幕上对爱尔兰环境、才华和文化的描述显著提高了该国作为旅游目的地的吸引力，例如前往电影《伊尼舍林女妖》中展示的西爱尔兰阿基尔岛和伊尼什莫尔岛等拍摄地的游客数量激增。视听产业也是文化价值的强大创造者，通过在银幕讲述故事来推广爱尔兰语言、身份和价值观。
瞬时声音合成神经假体
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月13日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632794 doi：Biorxiv Preprint
使用机器学习技术从视野图像中进行的青光眼检测和分阶段
从119个正常和146头胶状眼睛收集了265个PD图和265个数值数据集24-2个VF图像，以训练DL模型，以将图像分为四组：正常，青光眼，早期的青光眼，中度青光眼，中度青光眼和高级Glau-coma。使用五倍的交叉验证（CV）训练PD图像的两种流行的预训练的DL模型：RESNET18和VGG16，并使用平衡的，预先提高的数据（n = 476张图像），不平衡的原始数据（n = 265）和功能提取观察到性能。使用Grad-CAM视觉ization技术进一步研究了受过训练的图像。此外，从全局指数（MD），模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）训练了四个ML模型：模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）。