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人工智能为何失败：视差 - 杨伟凯
摘要《人工智能为何失败：视差》是“人工智能为何失败”系列中的一个互动视觉艺术装置。这件作品旨在通过滑动屏幕展示人工智能从无法解释的“黑匣子”到可解释的“白匣子”的转变。其目的是让人们，无论他们对人工智能的了解程度如何，都能直观地理解人工智能错误分类背后的原因。通过与滑动屏幕交互，用户可以点击他们感兴趣的错误分类图像，探索影响分类的主要因素。他们还可以比较有偏见的人工智能实例和正常的人工智能实例之间的数据和模型差异。这个装置是跨越技术差距的桥梁。与各种AI模型集成，帮助艺术家和设计师更深入地了解AI如何做出与艺术设计风格、特征、图像、材料、音乐节奏、旋律和和弦相关的决策。
用于深度立体匹配的自适应单峰成本体积滤波
最先进的基于深度学习的立体匹配方法将视差估计视为一个回归问题，其中损失函数直接定义在真实视差及其估计视差上。然而，视差只是由成本量建模的匹配过程的副产品，而间接学习由视差回归驱动的成本量容易出现过度拟合，因为成本量受到约束。在本文中，我们提出直接向成本量添加约束，方法是用在真实视差处达到峰值的单峰分布过滤成本量。此外，估计每个像素的单峰分布的方差，以明确模拟不同环境下的匹配不确定性。所提出的架构在 Scene Flow 和两个 KITTI 立体基准上实现了最先进的性能。具体来说，我们的方法在 KITTI 2012 评估中排名第一，在 KITTI 2015 评估中排名第四（记录于 2019.8.20）。AcfNet 的代码可以在以下位置找到：https://github.com/youmi-zym/AcfNet。
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
大脑中感觉信息的转变表明优化标准的改变
整个大脑中的神经元会根据感觉输入有规律地调节其放电频率。神经计算理论认为，这些调节反映了受限优化的结果，其中神经元旨在稳健高效地表示感觉信息。然而，我们对这种优化在大脑不同区域如何变化的理解仍处于起步阶段。在这里，我们表明神经感觉反应沿着视觉系统的背流转变，其方式与从优化信息保存到优化感知辨别的转变一致。专注于双眼视差的表示（两只眼睛的视网膜图像的细微差异），我们重新分析了表征猕猴大脑区域 V1、V2 和 MT（中颞）神经调节曲线的测量值。我们使用 Fisher 信息框架将它们与自然行为中通常遇到的双眼视差统计数据进行比较。不同区域的调谐曲线特征的差异与优化目标的转变相一致：V1 和 V2 群体水平的反应更符合最大化编码的有关自然发生的双眼视差的信息，而 MT 反应则转向最大化支持视差辨别的能力。我们发现，调谐曲线向更大视差的转变是这种转变的关键驱动因素。这些结果为先前发现的皮质视差选择区域之间的差异提供了新的见解，并表明这些差异在支持视觉引导行为方面发挥着重要作用。我们的研究结果强调，在评估神经代码的最优性时，不仅需要考虑信息保存和神经资源，还需要考虑与行为的相关性。
xR 将使电子竞技赛事更上一层楼的五个原因
最简单的 xR 工作室设置仅将两个 LED 面板与摄像头跟踪相结合，即可在摄像头上生成无边无际的虚拟世界，让家中的观众沉浸其中。在这些虚拟环境中，摄像头可以感知到惊人的深度、视差和消失点——就像在现实生活中一样。这是从摄像头的角度实时渲染 3D 内容的结果。当摄像头被跟踪时，它会从移动的摄像头视角进行渲染，让观众体验到真实的感觉。正是这个技巧让摄像头误以为它正在观察 3D 环境。
滚装（RO/RO）全任务模拟器 - CAE
CAE 3000MR 系列 RO/RO FMS 专为满足 D 级直升机训练需求而设计。该模拟器具有电动运动系统、振动平台和直接投影视觉系统，其连续视野覆盖下巴窗。CAE 3000MR 系列 RO/RO 母舰有两种类型，一种配备 10 英尺圆顶显示器，另一种配备 12 英尺圆顶显示器。选择哪一种取决于驾驶舱大小和眼点分离（视差）。教练站包括一个教练座椅，配有触摸屏显示器以控制模拟器。
冗余 DP 系统的典型单点故障
人为错误 一艘正在进行 DP 试验的船只在水深约 1000 米处以 SBL 模式操作 LBL/SBL 声学定位系统。系统可以选择三个 VRU 中的一个来补偿声学测量横摇和纵摇。有一个四位置手动开关，每个 VRU 都有一个位置和一个关闭位置。作为测试的一部分，将选择 VRU #3。开关标签很差，实际开关位置和关闭位置之间存在视差——错误选择了关闭位置。这个错误导致位置明显发生较大偏移，DP 控制系统会施加大量推力进行追踪。这个错误导致船只严重倾斜，因为现在没有 VRU 补偿