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4。电子和计算机跨学科会议（...
Nayeth Solorzano , Lissenia Sornoza, Michael Arce, Josue Tomala, Mercedez Mawyin 417‐Advancements in Histopathologic Cancer Detection: A Deep Learning Odyssey Kanwarpartap Singh Gill, Rahul Chauhan, Nagendar Yamsani, Rupesh Gupta, Hani Alshahrani, Adel Sulaiman, Mana Saleh Al Reshan，Asadullah Shaikh 76研究无人机ptz视觉系统的目标跟踪命令，基于模式识别后获得的图像Jieh -Shian Young
心理学（心理-UA）
Psych-Ua 22感知（4个学分）通常提供秋季，春季和夏季的landy，Maloney，Winawer。提供每个学期。4分。 我们如何根据感官体验构建物理现实的概念？ 对研究感觉和感知的基本事实，理论和方法的调查。 主要重点是视觉和试镜，尽管可能涵盖了其他方式。 代表性主题包括受体功能和生理学；颜色;运动;深度;检测，歧视和外观的心理物理学；感知恒定；适应，模式识别以及知识和感知的相互作用。 分级：CAS可以重复以额外的额度为单位：无先决条件：限制：Psych-UA 1或UAPSYCBA或UAPSYC-S或UAPSYC-M或AP分数更大或等于4或Ib得分更大或等于6。。4分。我们如何根据感官体验构建物理现实的概念？对研究感觉和感知的基本事实，理论和方法的调查。主要重点是视觉和试镜，尽管可能涵盖了其他方式。代表性主题包括受体功能和生理学；颜色;运动;深度;检测，歧视和外观的心理物理学；感知恒定；适应，模式识别以及知识和感知的相互作用。分级：CAS可以重复以额外的额度为单位：无先决条件：限制：Psych-UA 1或UAPSYCBA或UAPSYC-S或UAPSYC-M或AP分数更大或等于4或Ib得分更大或等于6。
一种基于健康脑表面肌电图的机器学习特征提取新方法
摘要：特征提取是基于表面肌电（sEMG）模式识别的多功能假肢控制中最重要的步骤之一。本文提出了一种基于肌肉活跃区域的sEMG特征提取新方法。设计了一个实验，利用不同的特征对四种手部运动进行分类。该实验用于证明新特征具有更好的分类性能。实验结果表明，新特征活跃肌肉区域（AMR）比传统特征平均绝对值（MAV）、波形长度（WL）、零交叉（ZC）和斜率符号变化（SSC）具有更好的分类性能。AMR、MAV、WL、ZC和SSC的平均分类误差分别为13％、19％、26％、24％和22％。新的EMG特征基于手部运动和前臂活跃肌肉区域的映射关系。这种映射关系已经在医学中得到证实。通过新的特征提取算法从原始EMG信号中获得活跃肌肉区域数据。从该算法获得的结果可以很好地表示手部运动。另一方面，新特征向量大小比其他特征小很多，新特征可以降低计算成本，证明了AMR可以提高sEMG模式识别的准确率。
对象识别的深神经网络模型中的生成感知推断会引起虚幻的轮廓和形状
虚幻的轮廓和塑造突出了自然和人造视力如何感知世界之间的巨大差距。在这项研究中，我们表明，模式识别模型体现了一个生成模型，该模型整合了pi脚先验和感官处理。我们介绍了一种新型的感知算法，生成感知推理（GPI），该算法通过在早期层中积累传播误差来迭代地更新激活。鉴于Kanizsa正方形作为针对可靠对象分类的深神经网络（DNN）的输入，我们的结果表明，运行GPI导致了感知到的“白色广场”区域中类似边缘模式的出现。此外，当GPI用鲁宾的花瓶图像作为输入应用于同一DNN时，它会创建类似花瓶的模式，而GPI在具有相同体系结构的DNN中，但对面部识别进行了优化，从而创建了类似面部的模式。因此，我们通过可捕获有关动物和人类幻觉的实验发现的可构成图像计算算法发现了自然图像事先与虚幻轮廓和形状感知之间的直接联系。更广泛地，这项工作将视觉皮层的视图既是统一框架中的模式识别和生成模型。
AI 在 PHY 中的作用
AI 算法擅长检测生理数据中的复杂模式 2 。例如，AI 可以识别心电图中的细微偏差，指示心律失常或缺血等病症 5 。这种级别的模式识别允许早期诊断和干预，从而可能预防危及生命的事件 6 。AI 的预测模型利用历史数据和持续趋势来预测个人健康结果 7 。这使医疗保健专业人员能够量身定制预防和早期管理干预措施。
视觉计算的国际硕士学位
视觉计算的国际硕士学位是南特大学计算机科学硕士学位的第二年专业。通过该计划，学生将获得科学和技术知识以及实践经验，以理解并为视觉计算领域的高级创新研发过程做出贡献。该程序在视觉数据的计算机处理领域。您将根据视觉数据研究图像和视频的分析，传播和人类感知，3D内容，模式识别和人为计算机相互作用的捕获和表示。
emgtfnet：模糊视觉变压器解码上限semg信号识别
摘要 - Myoelectric Control是当今剧本增加的肌电图的一个区域，尤其是在仿生假体的手势识别（HGR）等应用中。今天的重点是使用机器学习以及最近深度学习方法的模式识别。尽管在稀疏的SEMG信号上取得了良好的效果，但后者通常需要大的数据集和培训时间。此外，由于随机SEMG信号的性质，传统模型无法概括为非典型或嘈杂值的样品。在本文中，我们提出了基于视觉变压器（VIT）的建筑的设计，该体系结构具有模糊的神经块（FNB），称为EMGTFNET，以从表面肌电图（SEMG）信号中执行手势识别。所提出的EMGTFNET体系结构可以准确地对各种手势进行分类，而无需任何数据增强技术，传输学习或网络中参数数量的显着增加。使用由49种不同手势的公开ninapro数据库测试了所提出的模型的准确性。实验使用200 ms窗口大小和仅56,793个可训练的参数产生的平均测试准确度为83.57％±3.5％。我们的结果优于没有FNB的VIT，因此表明包括FNB可以提高其性能。我们的提案框架EMGTFNET报告了其实际应用假体控制的重要潜力。索引术语 - 电镜头；深度学习； Ninapro;变压器;模式识别；肌电控制
CSET-中国的认知AI研究
通过设计删除的这些非主题论文，以成千上万的数字为中心，以自动驾驶汽车，无人机无人机，安全的城市，教学法等为中心，其技术并未提高到“高级”水平。此外，关于面部，步态和情感识别的论文异常大量；视觉和听觉媒体的情感分析； （错误）行为预测；以及由于技术的古老而被绕开的军事应用，而动机比探索更具政治意义。，在技术是采用或针对更多一般用途的情况下，还包括了这种类型的样本，并且部分负责“模式识别学习”。