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用于虚幻面部检测的大脑网络
1 关于术语的一些说明：在整篇文章中，我们将使用“幻觉面部检测任务”这一术语来表示一种范式，在该范式中，受试者被指示在纯噪声图像中检测面部。重要的是要记住，这项任务不同于典型的“幻觉范式”。在典型的幻觉中（例如 Kanizsa 三角形中的幻觉轮廓），对感官输入的误解主要是由呈现的刺激的特定方面引起的，而在幻觉面部检测任务中，面部感知主要由指令驱动。此外，在一些研究中，术语“幻想性错视任务”与“幻觉面部检测任务”同义使用。幻想性错视被定义为“将感官输入误认为另一个不相关的对象、模式或含义的现象”。最常见的例子是面部幻想性错视，即对日常物体中面部的幻觉感知。使用此定义，“幻觉面部检测”范式可能被归类为“面部幻想性错视”范式。然而，在神经影像学文献中，面部幻想性错视通常使用具有类似面部特征的刺激物以不同的范式进行评估（例如 Dolan 等人 1997 年；Kanwisher 等人 1998 年；Wardle 等人 2020 年）。为了使用一致的术语，我们使用术语“幻觉面部检测”而不是“面部幻想性错视”。
视觉知觉学习在虚幻的远距离空间中有效，但在近距离空间中无效
摘要 在近体空间 (PPS) 中，与远离身体的物体相比，靠近身体的物体的视觉形状辨别速度更快。当感知深度基于 2D 图像提示时，PPS 中的视觉处理也会增强。从相对低级（检测、大小、方向）到高级视觉特征（面部处理），都观察到了这种优势。虽然多感官联想也显示出近端优势，但 PPS 是否影响视觉感知学习仍不清楚。在这里，我们研究了感知学习效果是否会根据视觉刺激与观察者的距离（近或远）而变化，这是通过利用庞佐错觉幻觉诱导的。参与者执行了视觉搜索任务，他们报告了干扰项中是否存在特定目标物体方向（例如，指向下方的三角形）。在近距离（近组）或远距离（远组）练习视觉搜索任务（每天 30 分钟，持续 5 天）之前和之后评估表现。结果表明，在近距离空间进行训练的参与者没有进步。相比之下，在远空间进行训练的参与者在远空间和近空间的视觉搜索任务中都表现出了进步。我们认为，远空间训练后的这种进步是由于在远空间中更多地部署了注意力，这可以使学习更有效，并可以跨空间推广。
用材料校准在虚幻引擎中执行逼真的地震模拟
地震会严重影响社会和经济，强调有效搜索和救援策略的需求。作为AI和机器人技术，越来越多地支持这些努力，对培训的高保真性，实时模拟环境的需求已变得紧迫。地震模拟可以视为复杂的系统。传统的仿真方法，主要集中于计算单个建筑物或简化建筑集聚的复杂因素，通常在为城市环境提供现实的视觉效果和实时结构性损害评估方面通常不足。为了解决这一缺陷，我们基于虚幻引擎中的混乱物理系统引入了一个实时的，高视觉的忠诚地震仿真平台，该平台是专门设计的，旨在模拟对城市建筑的损害。最初，我们使用遗传算法根据现实世界测试标准将来自ANSYS的材料模拟参数校准到虚幻发动机的断裂系统中。此对齐确保在实现实时功能的同时，确保两个系统之间的结果相似。另外，通过整合真实的地震波形数据，我们改善了模拟的真实性，确保它准确地反映了历史事件。所有功能都集成到视觉用户界面中，从而实现零代码操作，从而有助于通过跨学科用户进行测试和进一步开发。我们通过三个基于AI的任务来验证平台的有效性：相似性检测，路径计划和图像分段。本文建立在我们在IMET 2023上介绍的初步地震模拟研究的基础上，并具有显着的增强，包括改善材料校准工作流程和结合建筑基础的方法。
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。
从人类大脑活动重建视觉虚幻体验
视觉错觉为大脑在感官输入下对世界的解释提供了宝贵的见解。然而，大脑活动转化为幻觉体验的确切方式仍然很大程度上未知。在这里，我们利用大脑解码技术结合深度神经网络 (DNN) 表示将幻觉感知重建为大脑活动的图像。重建模型在自然图像上进行训练，以建立大脑活动与感知特征之间的联系，然后在两种类型的错觉上进行测试：虚幻线条和霓虹色扩散。重建揭示了与幻觉体验一致的线条和颜色，这些线条和颜色在源视觉皮层区域有所不同。这个框架提供了一种将主观体验具体化的方法，揭示了大脑对世界的内部表征。
使用虚幻引擎中的人工智能进行游戏开发
简单的“基于网格的寻路”，其中地形被映射到均匀正方形的刚性网格上，并将寻路算法（例如 A* 或 IDA*（图形遍历））应用于网格。[8][9][10] 有些游戏不只是使用刚性网格，而是使用不规则多边形，并从 NPC 可以步行到的地图区域组装导航网格。[8][11] 作为第三种方法，开发人员有时可以方便地手动选择 NPC 应该用来导航的“路径点”；但代价是，这样的路径点可能会产生不自然的运动。此外，在复杂环境中，路径点的表现往往比导航网格差。[12][13] 除了静态寻路之外，导航是游戏 AI 的一个子领域，专注于让 NPC 能够在动态环境中导航，找到通往目标的路径，同时避免与其他实体发生碰撞。相比改进游戏 AI 以妥善解决虚拟环境中的难题，修改场景使其更易于处理往往更具成本效益。如果寻路因特定障碍物而陷入困境，开发人员可能最终会移动或删除该障碍物。[14] 2. 文献综述
虚幻的战略……25年后 作者：亨利·明茨伯格 1993 年出版于《亚瑟·贝德管理奖得主：自传集》
圣经用有意识的规划和宏伟战略来描述人类的起源。达尔文提出的相反理论认为，并不存在这种宏伟的设计，而是环境力量逐渐塑造了人类的进化。圣经理论家和达尔文理论家之间的分歧在战略制定研究中更为平凡的层面上是相似的。有些人设想了公司实体的宏伟计算设计，有些人引用当前的做法来论证组织战略的发展，其影响更多的是环境，而不是人。（1967:71）我附上了一个关于合著者的柱状图，以反映其中可能反映的内容。总的来说，我是一个独立作家。