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移动地图中地标可视化对导航过程中大脑活动的影响：一项虚拟现实研究
研究发现，频繁使用 GPS 导航辅助会对空间学习产生负面影响。在提供此类服务中的寻路指示的同时有效显示地标可以促进空间学习，因为地标可作为认知锚点帮助导航者构建和学习环境。然而，简单地在移动地图上添加地标可能会消耗额外的认知资源，从而对移动地图用户在导航过程中的认知负荷产生不利影响。为了解决这个潜在问题，我们通过实验设置了本研究，以调查在逐向指示期间在交叉路口一次显示在移动地图上的地标数量（即 3 个、5 个和 7 个地标）如何影响虚拟城市环境中地图查阅期间的空间学习、认知负荷和视觉空间编码。使用地标识别测试、路线方向测试和相对方向判断 (JRD) 来测量环境的空间学习。通过分析不同频带的功率调制以及事件相关脑电位 (ERP) 的峰值幅度，使用脑电图 (EEG) 评估认知负荷和视觉空间编码。行为结果表明，当移动地图上显示的地标数量从 3 个增加到 5 个时，地标和路线学习会得到改善，但描绘 7 个地标时空间学习并没有进一步受益。EEG 分析表明，与 3 个和 5 个地标条件相比，7 个地标条件下额中央导联的相对 θ 功率和顶枕导联的 P3 幅度增加，这可能表明 7 个地标条件下的认知负荷增加。移动地图上地标数量越多，枕骨导联的 θ ERS 和 alpha ERD 越大，表明视觉空间编码越好。我们得出的结论是，在遵循路线时可视化的地标数量可以支持地图辅助导航过程中的空间学习，但存在潜在界限——只有当显示的可视化地标数量不超过用户的认知能力时，地图上的可视化地标才有利于用户的空间学习。这些结果进一步揭示了地图辅助导航空间学习过程中认知负荷和视觉空间编码背后的神经元相关性。我们的发现也有助于神经自适应地标可视化的设计
iCône在交货之前完全放在请访问：巴黎中央商务区的新地标交易
金融议程2024收入新闻稿：2025年2月13日，在市场上关闭Gecina，作为中心性和用途的专家，Gecina经营着创新且可持续的生活空间。一家房地产投资公司，Gecina拥有，管理和开发在巴黎地区中部地区核心的独特投资组合，拥有超过120万平方米的办公室和9,000多个住房单元，其中几乎四分之三位于巴黎市或Neuilly-Sur-Ser-Ser-Ser-Ser-Seine。这些投资组合的价值为2024年6月底的171亿欧元。gecina已牢固地确立了其创新和人类方法的关注，其核心是创造价值并以其目的交付的核心：“在我们可持续空间的核心上赋予共同的人类经验”。对于我们的100,000个客户，这个野心得到了我们以客户为中心的品牌YouFirst的支持。它也位于filitesensemble的核心，我们的计划阐明了我们对环境，对人们和城市生活质量的基于团结的承诺。Gecina是在巴黎Euronext上列出的法国房地产投资信托基金（SIIC），是SBF 120，CAC Next 20，CAC大型60和CAC 40 ESG指数的一部分。gecina也被领先的可持续性基准和排名（GRESB，Sustainalytics，MSCI，ISS-ESG和CDP）被公认为其行业中最优秀的公司之一。www.gecina.fr gecina联系人
MediaPipe框架确定面部和手的针灸血...
图1。a）21个手敲门坐标在检测到的手部区域内的坐标，b）468 3D面对地标和c）33个车身地标位置，分别使用Mediapipe Hand，Facemesh和姿势解决方案。 为了解决这个问题，我们将手分为四个姿势，即前部，内部，外部和背面，以增强穴位检测过程的准确性和可靠性。 为此，为了确定棕榈正常，我们在棕榈的平面内选择了三个点。 地标0用作我们的参考点，我们用它来计算向量1和2。 通过采用这些向量的交叉产物，我们获得了棕榈正常（图 2）。 最后，我们计算z方向和棕榈正常之间的角度。 此角度有助于我们区分不同的手姿势。 脸部使用了相同的方法。 通过使用MediaPipe提供的地标坐标，可以通过应用简单的数学和代数方程（例如等式1和eq.2）来得出兆头位置是可行的。 这些计算基于地标和特定穴位位置之间的相对距离和角度。a）21个手敲门坐标在检测到的手部区域内的坐标，b）468 3D面对地标和c）33个车身地标位置，分别使用Mediapipe Hand，Facemesh和姿势解决方案。为了解决这个问题，我们将手分为四个姿势，即前部，内部，外部和背面，以增强穴位检测过程的准确性和可靠性。为此，为了确定棕榈正常，我们在棕榈的平面内选择了三个点。地标0用作我们的参考点，我们用它来计算向量1和2。通过采用这些向量的交叉产物，我们获得了棕榈正常（图2）。最后，我们计算z方向和棕榈正常之间的角度。此角度有助于我们区分不同的手姿势。脸部使用了相同的方法。通过使用MediaPipe提供的地标坐标，可以通过应用简单的数学和代数方程（例如等式1和eq.2）来得出兆头位置是可行的。这些计算基于地标和特定穴位位置之间的相对距离和角度。
使用自发性眨眼相关大脑活动来研究移动地图辅助导航过程中的认知负荷
在自然移动地图辅助导航任务中持续评估行人的认知负荷具有挑战性，因为对刺激呈现、人与地图的交互以及其他参与者反应的实验控制有限。为了克服这一挑战，本研究利用导航员在导航过程中的自发眨眼作为连续记录的脑电图 (EEG) 数据中的事件标记，以评估移动地图辅助导航任务中的认知负荷。我们研究了在给定路线上的移动地图上显示不同数量的地标（3 个 vs. 5 个 vs. 7 个）是否以及如何影响导航员在虚拟城市环境中导航时的认知负荷。认知负荷是通过眨眼相关的额中部 N2 和顶枕 P3 的峰值幅度来评估的。我们的结果显示，与显示 3 个或 5 个地标相比，顶枕 P3 幅度增加表明在 7 个地标条件下的认知负荷更高。我们之前的研究已经表明，与 3 个地标条件相比，参与者在 5 个和 7 个地标条件下获得了更多的空间知识。结合当前的研究，我们发现，与 3 个或 7 个地标相比，显示 5 个地标可以提高空间学习能力，而不会在不同城市环境中导航时增加认知负荷。我们的研究结果还表明，在地图辅助寻路过程中可能存在认知负荷溢出效应，即在地图查看过程中的认知负荷可能会影响环境中目标导向运动过程中的认知负荷，反之亦然。我们的研究表明，在设计未来导航辅助设备的显示时，应同时考虑用户的认知负荷和空间学习，导航员的眨眼可以作为有用的事件制造者，以解析反映自然环境中认知负荷的连续人类大脑动态。
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1月15日，地标委员会的指定委员会举行了一次会议，在该会议上，罗滕伯格专员发表了一封由13个地标委员会成员签署的意向书，以考虑启动达拉斯市政厅作为达拉斯市区的一个城市。该信件附在此备忘录上。根据地标委员会的程序规则，专员可以要求将财产放置在会议议程上，以讨论历史名称的启动。如果发生这种情况，将计划在即将举行的地标委员会会议上举行公开听证会，以确定是否包含足够的信息来启动历史区域程序。如果启动了指定过程，则将在达拉斯市政厅放置2年的预设暂停。在暂停期间，必须审查所有外部项目。可以由工作人员审查外部的例行维护；但是，除常规维护以外的任何其他问题都需要具有里程碑意义的委员会批准。在暂停时期，有关建筑物意义的研究将开始。指定委员会将与工作人员合作，确定财产外部的适当保存标准。此过程可能需要两年或更长时间才能完成，然后才准备好进行地标委员会的最终投票，以推进城市计划委员会和市议会。计划和开发人员将监控此问题，并将继续对市议会进行未来的发展更新。首先服务，现在！Robin Bentley，助理城市经理（I）
在更大的灰熊的保护策略...
本文档中的栖息地标准将根据最佳科学进行修订，并将在必要时进行审查和更新。gye联邦和州土地经理致力于在此保护策略中确定的栖息地标准和监测协议，以此作为保护居民灰熊人口的栖息地的一种手段。栖息地标准将保持在主要保护区域内确定的水平。栖息地管理机构的目标是维持或改善每个熊管理亚基与1998年条件相称的栖息地条件，并为现有的资源管理活动津贴。除了栖息地标准外，还将对其他几个栖息地因素进行监测和评估，以确定熊的总体状况。本文档中的栖息地标准将根据最佳科学进行修订，并将在必要时进行审查和更新。
FY26通过了资本改进计划
里士满在几个国家出版物中始终在“美国生活和工作的最佳场所”中排名。在提供容易进入海洋，山和华盛顿特区的地方，里士满有各种各样的当地景点，包括几个博物馆，众多的体育和娱乐场所，全美最大的河流公园之一，一系列历史悠久的地标之一，一系列历史悠久的地标，其自己的交响乐，专业的球员和歌剧院，以及几个普罗在的大学。
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
3D 积云数码相机的几何校准...
介绍了一种用于积云立体摄影测量的数码相机校准技术。该技术已被用于表征在积云摄影测量、现场和多普勒观测 (CuPIDO) 项目期间观察到的夏季雷暴的形成。从相机位置、方向和地标调查的粗略测量开始，通过最小化几何误差 (GE) 获得相机的准确位置和方向。一旦获得准确的相机参数，就可以通过三角测量计算云特征点的 3D 位置。本文的主要贡献如下。首先，证明了 GE 在相机真实参数的邻域中只有一个最小值。换句话说，即使初始测量值与其真实值之间存在显著差异，搜索 GE 的最小值也能使作者找到正确的相机参数。其次，开发了一种新的由粗到细的迭代算法，该算法最小化 GE 并找到相机参数。数值实验表明，由粗到细算法是高效且有效的。第三，提出了一种基于地理信息系统 (GIS) 而非现场测量的新型地标调查。在这些实验中，GIS 地标调查是一种有效且高效的获取地标世界坐标以进行相机校准的方法。通过 NASA/地球观测系统卫星和仪表飞机收集的数据验证了该技术。本文以先前的研究为基础，详细介绍了校准和 3D 重建。