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解码早期视觉皮层中的运动意象和动作规划：重叠但不同的神经机制
最近的证据表明，初级视觉皮层的作用不仅限于视觉处理，还包括行动规划等高级认知和运动相关功能，即使在没有前馈视觉信息的情况下也是如此。有人提出，在神经层面上，运动意象是基于运动表征的模拟，神经影像学研究表明，额叶和顶叶皮层中的运动意象和动作执行存在重叠和共享的活动模式。然而，早期视觉皮层在运动意象中的作用仍不清楚。在这里，我们对功能性磁共振成像 (fMRI) 数据进行了多体素模式分析，以检查是否可以从早期视觉皮层中目标物体的视网膜位置的活动模式中可靠地解码运动意象和动作意图的内容。此外，我们研究了特定动作之间的区分是否适用于想象和意图的动作。18 名右撇子人类参与者（11 名女性）想象或执行延迟的手部动作，朝向一个位于中心的物体，该物体由一个附着在大形状上的小形状组成。动作包括抓取大或小的形状，并伸手到物体的中心。我们发现，尽管不同的计划和想象运动的 fMRI 信号幅度相当，但早期视觉皮层以及背侧运动前区和前顶叶内皮层中的活动模式准确地代表了动作计划和动作意象。然而，无论动作是在顶叶皮层而不是早期视觉皮层或运动前区主动计划还是隐秘想象的，运动内容都是相似的，这表明只有在高度专门从事物体导向的抓取动作和运动目标的区域才存在广义的运动表征。总之，动作计划和意象在皮层动作网络中具有重叠但不相同的神经机制。
INF1520/102/3/2018 - gimmenotes
20 世纪 50 年代初，一些最早的电子计算机，如麻省理工学院的 Whirlwind 和 SAGE 防空指挥和控制系统，都以显示器作为其组成部分。到 20 世纪 50 年代中期，人们发现计算机不仅可用于处理数字和文本，还可用于处理图片。在这一领域最成功的可能是 Ivan Sutherland，他于 1963 年在麻省理工学院林肯实验室开发了 SketchPad 系统。这是一个复杂的绘图软件包，引入了当今界面中的许多概念，例如使用光笔操作对象（包括抓取对象、移动对象、更改对象大小）以及使用约束和图标……在同一时期发生的硬件开发包括“低成本”图形终端、数据板等输入设备以及能够实时处理图像的显示处理器。
空中交通管制的有形增强现实 - Strip'TIC
世界各地的航空公司仍在使用纸质飞行条。每条条上都印有飞机通过管制员负责区域计划的路线。管制员在条板上注释、抓取、移动和组织纸条，利用这些有形的交互来组织他们的心理图像 [2]。遗憾的是，纸条无法将物理世界与数字世界联系起来：一旦打印出来，就无法更新，给飞行员的指令也不能用作系统的输入。这阻碍了更自动化的 ATC 系统的开发，在这种系统中，管制员将获得根据其指令计算出的有用警报和提示。然而，尚未找到用全数字系统取代纸张的通用解决方案。在唯一的雷达显示器上使用图形界面的提议得到了不同的结果。随后提出了更复杂的“电子剥离”变体，最终
生成式人工智能如何在游戏行业引发法律问题
生成式人工智能的工作原理是使用大量数据和/或内容训练人工智能模型。这可以包括文本、计算机代码、图像和其他内容。这些内容可以通过抓取网络、访问数据库或挖掘开源存储库等方式获得。在游戏行业中，这些内容通常包括受版权保护的材料（例如游戏艺术、角色、计算机代码、音乐等）。简单地说，人工智能模型通常依靠计算机视觉、自然语言处理和/或机器学习来识别和复制内容中的不同模式。一旦模型训练完成，人工智能工具就可以根据请求的内容生成输出。有时，输出可以完全由人工智能工具创建。在其他情况下，输出是存储内容中一个或多个项目的衍生物。这引发了许多法律问题。以下是这些问题的几个例子：
2022 年 3 月网络威胁情报公告 - Amazon AWS
2022 年 2 月 25 日，流行的黑客论坛 Raidforums 据称被一个未知实体查封。Raidforums 是一个众所周知且历史上稳定的数据库泄露、黑客组织和一般放荡行为的主机。尽管该网站的查封发生在一个多月前，但关于谁接管了该网站的信息仍然很少。Raidforums 管理员“Jaw”首先确认了这一查封，他表示：“raidforums.com 域名已被查封。我鼓励任何试图登录的人更改密码并清除所有日志。”最初的 Raidforums 网站似乎被用作蜜罐，试图抓取用户的登录信息。在 2 月底和 3 月期间，俄罗斯政府和美国联邦调查局 (FBI) 都对这次查封事件负有责任。据 Databreaches.net 报道，FBI 对有关 Raidforums 的问题的回应很简单：“感谢您的联系。拒绝置评。”8
机械臂和 arduino 控制的智能机器
摘要—如今，在建立和维持人际联系非常困难的一系列非人性化环境中，人工手臂的需求越来越大。此类任务的一些示例包括读取活火山的数据或拆除炸弹。在本文中，我们提出创建一个模仿人类手臂自然运动的机械臂，使用加速度计或人类观察者。该手臂是使用 ATmega32 和 ATmega640 平台、Arduino UNO 或 MEGA 板以及用于信号处理的个人计算机构建的。将使用串行连接将这些小工具连接在一起。最后但并非最不重要的是，这个原型手臂可用于伸出并抓取距离太远而无法安全放下的物品。它的用途不仅限于某些部门的自动化，还可以用于在需要在不同地点之间运输极其庞大的商品时使用。
空中交通管制的有形增强现实 - Strip'TIC
世界各地的航空公司仍在使用纸质飞行条。每条飞行条上都印有飞机通过管制员负责区域所计划的路线。管制员在条板上注释、抓取、移动和整理纸条，利用这些有形的互动来组织他们的心理画面 [2]。不幸的是，纸条无法将物理世界与数字世界联系起来：一旦打印出来，就无法更新，给飞行员的指令也无法用作系统的输入。这阻碍了更自动化的空中交通管制系统的开发，在这种系统中，管制员将获得根据指令计算出的有用警报和提示。然而，尚未找到用全数字系统取代纸张的通用解决方案。在唯一的雷达显示屏上使用图形界面的提议得到了好坏参半的结果。随后提出了更复杂的“电子条带”变体，最终
基于人工智能分析和需求技能预测确保可持续增长
摘要。可持续的经济增长需要一个预测所需技能和能力的系统。现有的劳动力市场分析和预测方法使用基于雇主调查或国家门户网站上注册的空缺职位的截断数据库，这些数据库确实为教育系统提供了所需能力的可靠预测，以确保及时形成这些能力。也不可能根据能力而不是员工数量来分析需求。因此，更可靠的数据来源是通过从在线求职门户网站抓取收集的空缺职位和简历进行分析，这允许您根据所述能力分析空缺职位和简历，并预测其动态。本文提出了一种利用人工智能进行需求技能和能力分析预测的算法，其优势不仅在于处理信息的数量和速度，还在于确保数据的质量和可比性。
重塑过去：利用生成式人工智能探索和恢复文化遗产
Midjourney 是一款文本转图像艺术生成工具，创建于 2022 年，可在 Discord 服务器上使用。Midjourney 技术使用了一种新型人工智能：扩散模型。这些模型在从互联网上抓取的数百万张图像上进行训练，它学习现有文本和图像之间的关系，并学习推断有关世界的概念信息。一旦它们接受了所有这些数据的训练，它就会创建一个低分辨率图像，然后继续重新生成并向图像添加细节，直到您收到最终结果。当您提示 Midjourney 的 Discord 服务器时，您可以看到这一点。除非模型完全过度拟合，否则它们不会修改已经存在的东西，而是根据您给它的单词创建全新的东西。根据模型理解的建筑物创建建筑物，