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人工眼：人工智能性别问题的现代主义起源
两幅图像，两个女人，两个世纪：一张是黑白的，另一张是彩色的。第一张是弗里茨朗 1927 年著名电影《大都会》中玛丽亚的剧照（图 1）。《大都会》拍摄于魏玛共和国，背景设定在一个未来的反乌托邦世界，富有的市长之子弗雷德与工业工人中的圣人玛丽亚联手，弥合阶级鸿沟。他的父亲，市长，听到了叛乱的风声，命令发明家罗特旺将机器人改造成玛丽亚的样子，以毁掉她在工人中的名声。罗特旺绑架了玛丽亚，并将她的肖像转移到机器人身上，机器人玛丽亚随后在整个大都会引发混乱。快进九十年，我们看到了索菲亚的照片，索菲亚是汉森机器人公司的发明，也是世界上第一个获得公民身份的机器人
使用眼动追踪作为系统适配的输入
我们研究了开发决策支持系统 (DSS) 的可能性，该系统集成了眼球注视测量，以便更好地调整其建议。事实上，眼球注视可以洞察人类的决策：个人倾向于更加关注与他们即将做出的选择一致的关键信息。因此，眼球注视测量可以帮助 DSS 更好地捕捉决定用户决策的背景。22 名参与者进行了简化的空中交通管制 (ATC) 模拟，他们必须根据屏幕上显示的特定参数值决定接受或修改路线建议。记录了每个参数的决策和注视时间。算法使用用户注视时间来估计每个参数对其决策的效用。在此训练阶段之后，算法立即在两种条件下生成新的路线建议：1) 考虑参与者的决策，2) 使用显示参数上的停留时间测量，考虑参与者的决策及其视觉行为。结果表明，在考虑参与者的决策时，系统建议比基础系统更准确，使用他们的停留时间甚至更准确。使用眼动仪捕捉决策的关键信息加速了 DSS 的学习阶段，从而有助于进一步提高连续建议的准确性。此外，探索性
预测稀土掺杂眼镜中的JO参数
本文介绍了一种机器学习驱动的方法，用于预测稀土（Re）掺杂玻璃系统的光谱特性，重点是DY 3+离子。使用熔融液压技术合成0.25 PBO – 0.2 SIO 2 - （0.55-X）B 2 O 3 –x dy 2 O 3，及其密度，摩尔体积和judd-offelt（jo）参数（ω2，ω4，ω6）进行了实验确定。使用judd-芬芳理论来计算光谱参数，例如振荡器强度，辐射过渡概率和辐射寿命，用于DY 3+掺杂玻璃。此外，开发了一个随机森林（RF）回归模型，以根据玻璃的组成来预测这些参数。该模型显示高精度，在0.1下，R²（确定系数）值高于0.9和根平方误差（RMSE），从而验证了RF的使用以可靠地预测光学性质。结果表明，RF模型可以有效地模拟稀土（RE）载有玻璃的发光特性，从而大大减少了对实验测试的需求。这种方法提供了优化在激光器，光学放大器和温度传感器等应用中使用的光学材料设计的潜力。
奥丁之眼 II - 国防工业和航天 - 欧盟
ODIN 的 EYE II 有助于进一步发展由 EDIDP 发起的欧洲太空导弹预警 (SBMEW) 架构。目标系统涉及及时警告、技术情报、针对弹道、高超音速和反卫星 (ASAT) 威胁的导弹防御系统以及扩散控制。该项目将利用和整合欧盟成员国实体的协作努力，开发共同的 SBMEW 能力，以应对当前和未来的安全威胁。相关 PESCO 项目：利用太空战区监视进行及时警告和拦截 (TWISTER)
《他们眼望上苍》中经济要素的叙事功能分析
佐拉·尼尔·赫斯顿被认为是哈莱姆文艺复兴时期最杰出的作家之一[1]，其代表作《他们眼望上苍》不仅被公认为黑人文学的经典之作，也是女性主义文学的经典之作和20世纪美国文学的经典之作[2]。国内外很多学者从女性、种族、文化、叙事等角度对这部小说进行了研究，但在故事中占有很大比重的经济元素却并未得到应有的重视。国内学者吕琪博士运用布迪厄的资本理论分析了这部小说中的资本逻辑[3]；胡晓军博士透过这部小说分析了黑人女性的经济地位[4]；国外学者阿比盖尔·曼泽拉分析了小说迁徙过程中经济与环境的位移[5]；托马斯·哈多克斯运用乔治·巴塔耶的消费概念解释小说中的种种冲突[6]。除了上述学者，很少有学者对《他们眼望上苍》中的经济元素进行系统分析。事实上，经济元素不仅是小说不可或缺的一部分，而且贯穿了整部作品，承担着叙事功能。主人公珍妮·克劳福德的故事是她自己告诉朋友菲比的，她的第一句话就是关于钱的：“只要我银行里还有九百美元，他们就不用担心我和我的工作。”[7]良好的经济状况给了珍妮信心，也预示了经济元素在本故事中的重要性。本文将通过对《他们眼望上苍》中经济元素的分析，探讨经济元素在本小说中的叙事功能。
lumigan®（bimatoprost）0.3 mg/ml眼滴
lumigan®眼滴尚未研究比一级高或不受控制的充血性心力衰竭的心脏阻滞患者。使用Lumigan®眼滴的心动过缓或低血压的自发报告有限。Lumigan®应谨慎使用眼滴，患有低心率或低血压的患者。Lumigan®眼滴尚未在呼吸功能受损的患者中进行研究，因此应谨慎使用此类患者。在临床研究中，在那些患有受损呼吸功能病史的患者中，未观察到明显的呼吸效应。 Lumigan®眼滴尚未在肾脏或肝损伤患者中进行研究，因此应谨慎使用此类患者。 在用双胃前丙卷蛋白酶治疗期间，眼睑皮肤变黑以及逐渐增加的睫毛生长（延长，变暗和增厚），因此没有观察到不耐心的眼部效应。 在开始治疗之前，应告知患者前列腺素类似物的周围性疾病（PAP）和虹膜色素沉着增加的可能性。 其中一些变化可能是永久性的，并且可能会导致视野受损和眼睛之间的外观差异，而当仅处理一只眼睛时（请参阅第4.8节不良影响）。 在Lumigan眼滴溶液反复接触皮肤表面的地区可能会出现头发生长。 因此，重要的是按照指示使用Lumigan眼滴，并避免将其延伸到脸颊或其他皮肤区域。在临床研究中，在那些患有受损呼吸功能病史的患者中，未观察到明显的呼吸效应。Lumigan®眼滴尚未在肾脏或肝损伤患者中进行研究，因此应谨慎使用此类患者。在用双胃前丙卷蛋白酶治疗期间，眼睑皮肤变黑以及逐渐增加的睫毛生长（延长，变暗和增厚），因此没有观察到不耐心的眼部效应。在开始治疗之前，应告知患者前列腺素类似物的周围性疾病（PAP）和虹膜色素沉着增加的可能性。其中一些变化可能是永久性的，并且可能会导致视野受损和眼睛之间的外观差异，而当仅处理一只眼睛时（请参阅第4.8节不良影响）。在Lumigan眼滴溶液反复接触皮肤表面的地区可能会出现头发生长。因此，重要的是按照指示使用Lumigan眼滴，并避免将其延伸到脸颊或其他皮肤区域。在Lumigan®在青光眼或眼部高血压患者中的研究中，已经表明，眼睛更频繁地暴露于多剂量的bimatoprost每天可能会降低降低IOP的效果。 使用Lumigan®眼滴与其他前列腺素类似物的患者应进行监测，以改变其眼内压力。 lumigan应谨慎使用眼部炎症患者（例如，） 葡萄膜炎），因为炎症可能会加重。 黄斑水肿，包括囊状黄斑水肿，在双胃前吐期在0.3 mg/ml眼科溶液中以升高的IOP进行治疗。 lumigan®应谨慎使用厌恶患者，伪造的患者，后晶状体囊撕裂或具有黄斑水肿的已知危险因素的患者（例如） 眼内手术，视网膜静脉阻塞，眼部炎症性疾病和糖尿病性视网膜病变）。 Lumigan®眼滴尚未在患有炎性眼疾病，新生血管，炎症，角度闭合青光眼，先天性青光眼或窄角青光眼的患者中进行研究。，已经表明，眼睛更频繁地暴露于多剂量的bimatoprost每天可能会降低降低IOP的效果。使用Lumigan®眼滴与其他前列腺素类似物的患者应进行监测，以改变其眼内压力。lumigan应谨慎使用眼部炎症患者（例如，葡萄膜炎），因为炎症可能会加重。黄斑水肿，包括囊状黄斑水肿，在双胃前吐期在0.3 mg/ml眼科溶液中以升高的IOP进行治疗。lumigan®应谨慎使用厌恶患者，伪造的患者，后晶状体囊撕裂或具有黄斑水肿的已知危险因素的患者（例如眼内手术，视网膜静脉阻塞，眼部炎症性疾病和糖尿病性视网膜病变）。Lumigan®眼滴尚未在患有炎性眼疾病，新生血管，炎症，角度闭合青光眼，先天性青光眼或窄角青光眼的患者中进行研究。
使用眼动追踪作为系统适配的输入 - oatao
我们研究了开发决策支持系统 (DSS) 的可能性，该系统整合了眼球注视测量，以便更好地调整其建议。事实上，眼球注视可以洞察人类的决策：个人倾向于更加关注与他们即将做出的选择一致的关键信息。因此，眼球注视测量可以帮助 DSS 更好地捕捉决定用户决策的背景。22 名参与者进行了简化的空中交通管制 (ATC) 模拟，他们必须根据屏幕上显示的特定参数值决定接受或修改路线建议。记录了每个参数的决策和注视时间。算法使用用户注视时间来估计每个参数对其决策的效用。在此训练阶段之后，算法立即在两种条件下生成新的路线建议：1) 考虑参与者的决策，2) 使用显示参数的停留时间测量，考虑参与者的决策及其视觉行为。结果表明，在考虑参与者的决策时，系统建议比基础系统更准确，使用他们的停留时间甚至更准确。使用眼动仪捕捉决策的关键信息加速了 DSS 的学习阶段，从而有助于进一步提高连续建议的准确性。此外，探索性眼动仪分析反映了决策过程的两个不同阶段，在整个决策时间过程中，相关参数（即涉及规则）的停留时间更长，这些相关参数的注视频率增加，尤其是在决策前的最后注视期间。因此，未来整合眼动仪数据的 DSS 应该特别关注决策前的最后注视。总的来说，我们的结果强调了眼动仪在增强和加速系统适应用户偏好、知识和专业知识方面的潜在意义。
眼动追踪集成增强飞行员与飞机的互动
神经人体工程学方法建议使用神经科学工具来监控操作员，以评估其在面对复杂活动时的认知状态 [Parasuraman 和 Rizzo 2008]。它的目标不是用机器取代人类，而是加强和优化人机协作。一种有前途的方法，即当前论文项目的核心，是在机上集成眼动仪以监控飞行员的眼球运动 [Peysakhovich 等人 2016]。这些数据可进一步用于推断机组人员的注意力状态，可以及早发现并预防其故障 [Dehais 等人 2017、2015；Lefrancois 等人 2016；Liu 等人 2016；Peysakhovich 等人 2018]。
基于EEG的眼动追踪技术又迈进了一步
在本文中，我们介绍了两种适应感兴趣区域的方法和算法。我们提出了一种新的深度神经网络 (DNN)，可用于使用 EEG 数据直接确定注视位置。基于 EEG 的眼动追踪是眼动追踪领域的一个新的、困难的研究课题，但它提供了一种基于图像的眼动追踪的替代方案，其输入数据集与传统图像处理相当。所提出的 DNN 利用 EEG 信号的空间依赖性，并使用类似于空间滤波的卷积，用于预处理 EEG 信号。通过这种方式，与最先进的技术相比，我们将从 EEG 信号进行的直接注视判断提高了 3.5 厘米 MAE（平均绝对误差），但不幸的是仍然没有实现直接适用的系统，因为与基于图像的眼动追踪器相比，不准确性仍然明显较高。链接：https://es-cloud.cs.uni-tuebingen.de/d/8e2ab8c3fdd444e1a135/?p=%2FEEGGaze&mode=list
糖尿病中的免疫指纹：眼表和视网膜炎症
摘要：糖尿病是一个普遍的全球健康问题，与显着的发病率和死亡率相关。糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的众所周知的炎症性，神经血管并发症，是在工作年龄成年人中发达国家可预防失明的主要原因。然而，糖尿病眼睛的眼表成分也因不受控制的糖尿病而受到损害的风险，这种糖尿病通常被忽略。糖尿病患者角膜角膜的炎症变化表明，炎症在糖尿病并发症中起着重要作用，就像在DR中一样。眼睛的免疫特权限制了免疫和炎症反应，角膜和视网膜具有复杂的先天免疫细胞网络，可维持免疫稳态。然而，糖尿病中的低度炎症会导致免疫失调。本文旨在概述和讨论糖尿病如何影响眼部免疫系统的主要成分，具有免疫功能的细胞和炎症介质。通过了解这些影响，可以开发潜在的干预措施和治疗方法来改善糖尿病患者的眼部健康。