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VAIDIO — AI影像辨识入侵侦测系统
本产品具有以人工智慧与深度学习技术作为基础的AI引擎，可以针对影像串流中的目标物件作进㇐步的种类辨识。例如将「人」作为目标辨识物件， AI引擎便会排除因为其他不相关物体(动物、塑胶袋、黄昏/黎明的光影移动)进入目标侦测区域(ROI, Region of Interest)所产生的误报，大幅提升入侵侦测的准确率。
从无人机影像生成真正射影像
关键词：自动化、匹配、真正射影像、无人机 摘要：本文介绍了一种利用无人机平台获取的图像生成真正射影像的摄影测量方法。该方法是一种自动化的多步骤工作流程，由三个主要部分组成：(i) 通过基于特征的匹配和共线方程/束块调整进行图像定向，(ii) 使用能够管理多幅图像的相关技术进行密集匹配，以及用于 3D 模型纹理化的真正射影像映射。它允许对稀疏的收敛图像块进行自动数据处理，以获得最终的真正射影像，其中考虑了诸如自遮挡、鬼影效应和多重纹理分配等问题。本文通过一个关于无人机飞越意大利拉奎拉圣玛丽亚教堂的真实案例研究，阐述和讨论了不同的算法。最终结果是一张严格的真正射影像，用于检查大教堂的屋顶，该教堂在 2009 年的地震中遭到严重损坏。
MRB分子影像服务中心及癌症功能影像核心
• 多种常规和水浸物镜，用于体内和体外成像。 • 20X 微探针，插入动物体内即可进行高分辨率荧光成像。 • 可调脉冲激光，波长范围为 690 nm 至 1040 nm，配有 3 个标准 PMT 光检测器。 • 能够检测大多数染料和荧光蛋白、DAPI、罗丹明、钙黄绿素、Fluo-3、Fluo-4。 • 产生二次谐波信号和自发荧光分子，如胶原蛋白 I 和 NADH。 • 对大脑中的神经网络、视网膜中的光感受器、癌细胞和胶原纤维进行成像。
神经影像学
功能梯度（其中反应特性在大脑的某个区域内逐渐变化）被认为是大脑的一个关键组织原则。最近使用静息态和自然观察范式的研究表明，这些梯度可以通过“连接眼映射”分析从功能连接模式重建。然而，局部连接模式可能会因数据分析过程中人为引入的空间自相关而混淆，例如空间平滑或坐标空间之间的插值。在这里，我们研究这种混淆是否会产生虚假的连接眼梯度。我们在受试者的功能体积空间中生成了包含随机白噪声的数据集，然后可选地应用空间平滑和/或将数据插值到不同的体积或表面空间。平滑和插值都会引起空间自相关，足以使连接眼映射在许多大脑区域中产生基于体积和表面的局部梯度。此外，这些梯度看起来与从真实自然观看数据中获得的梯度非常相似，尽管在某些情况下，从真实数据和随机数据生成的梯度在统计上存在差异。我们还重建了整个大脑的全局梯度——虽然这些梯度似乎不太容易受到人工空间自相关的影响，但重现先前报告的梯度的能力与分析流程的特定特征密切相关。这些结果表明，通过连接图像映射技术识别的先前报告的梯度可能会受到分析过程中引入的人工空间自相关的干扰，在某些情况下，可能在不同的分析流程中重现效果不佳。这些发现意味着需要谨慎解读连接图像梯度。
神经影像学
神经影像学中的可重复性危机，尤其是在研究动力不足的情况下，引发了人们对我们重现、复制和推广研究结果的能力的怀疑。作为回应，我们看到了为神经科学家提供的建议指南和原则的出现，这些建议被称为“良好科学实践”，用于开展更可靠的研究。尽管如此，每项研究在分析和统计方法的结合上仍然几乎是独一无二的。虽然考虑到设计和脑数据记录的多样性，这是可以理解的，但它也代表了可重复性的一个显著点。在这里，我们提出了一个非参数置换统计框架，主要用于神经生理数据，以便对非负信息测量进行组级推断，包括信息论、机器学习或距离测量的指标。该框架支持固定和随机效应模型，以适应个体间和会话间的变化。使用数值模拟，我们比较了两个组模型的地面实况检索的准确性，例如用于多重比较的测试和聚类校正。然后，我们使用空间均匀的 MEG 和非均匀的颅内神经生理数据重现并扩展了现有结果。我们展示了如何使用该框架来提取整个人群中刻板的任务和行为相关影响，涵盖从大脑区域的局部水平、区域间功能连接到总结网络属性的测量等各个方面。我们还介绍了一个名为 Frites 1 的开源 Python 工具箱，其中包括使用信息论指标（例如用于提取认知大脑网络的单次试验功能连接估计）的拟议统计管道。总之，我们认为这个框架值得认真关注，因为它的稳健性和灵活性可以成为统计方法统一化的起点。
神经影像学
呼吸和心跳在生物体的许多不同层面上不断相互作用，代表着身体的两种主要振荡节律，并向大脑提供内感受信息的主要来源。尽管最近已证实呼吸对人类的外感受和认知有调节作用，但它在塑造内感受方面的作用迄今为止还很少得到研究。在两项独立研究中，我们通过评估健康人类的心跳诱发电位 (HEP) 研究了自主呼吸对心脏内感受的影响。在研究 1 中，我们比较了 40 名志愿者在静息状态下吸气和呼气时心跳的 HEP 活动。我们发现呼气期间的 HEP 幅度高于吸气期间的幅度，覆盖额叶-中叶-顶叶区域。这表明呼气期间大脑与心脏的相互作用增加，皮质对心跳的处理改善。进一步的分析表明，这种影响受到心率变化的缓和。在研究 2 中，我们在心跳检测 (HBD) 任务的外部感受和内部感受条件下测试了 20 名志愿者的呼吸相位依赖性 HEP 活动调节。在这些条件下，要求参与者在每次心跳时轻拍，分别听或感觉。结果显示，仅在内部感受条件下，呼气时的 HEP 活动和检测准确度高于吸气时。直接比较内部感受和外部感受条件证实，当注意力集中在内部感受刺激上时，呼吸相位依赖性 HEP 和准确度的调节更强。此外，内部感受条件下的 HEP 变化与心脏生理无关，但与呼气时的检测准确度高于吸气时呈正相关。这表明，皮层对心脏信号的处理优化与整个呼吸周期的心跳检测之间存在联系。总体而言，我们提供的数据表明，呼吸在神经生理和行为层面上塑造了心脏的内感受。具体来说，呼气可能会使注意力转移到内部身体状态。