从眼睛到大脑:视觉是一个复杂的过程,始于眼睛。为了看到眼睛所看到的东西,眼睛的视觉信号必须发送到大脑。大脑中直接从眼睛接收信息的最重要区域之一是丘脑,它是大脑深层中心的结构。信息从那里传递到大脑后叶,即枕叶皮质。皮质是一种特殊的大脑组织,皮质区域专门用于各种不同的功能。例如,皮质有助于形成我们的记忆、解释和产生语言和言语、处理来自五种感官的信息,并有助于控制自主运动。枕叶皮质是专门用于视觉的区域。枕叶皮质从丘脑接收到视觉信息后,会向丘脑提供反馈,以控制我们关注的视觉信息,同时还会将信息发送到大脑的其他区域,以便我们能够根据所见采取行动或识别所见并将其与存储的记忆进行比较。除了皮质之外,眼睛还会将信息发送到我们的脑干和一个称为下丘脑的区域;发送到这些区域的重要视觉信息有助于我们的大脑控制眼球运动、眼睛的聚焦能力以及睡眠-觉醒周期。
摘要。与视觉信号相比,放置在人体四肢上的惯性测量单元(IMU)可以捕获准确的运动信号,同时对照明变化和遮挡具有鲁棒性。尽管这些角色 - 在帮助以以上为中心的行动识别方面是有价值的,但IMU的潜力仍然不足。在这项工作中,我们提出了一种新颖的动作识别方法,该方法将来自人体磨损的IMU的运动数据与以自我为中心的视频相结合。由于标记的多模式数据的稀缺性,我们设计了一种基于MAE的自我监管预处理方法,通过对视觉和运动信号之间的自然相关性进行建模,从而获得了强大的多模式表示。为了建模整个体内的多个IMU设备的复合关系,我们利用了多个IMU设备中的协作动力学,并建议将人类关节的相对运动特征置入图形结构中。实验表明我们的方法可以在多个公共数据集上实现最新性能。在更具挑战性的场景中,我们的基于MAE的预培训和基于图的IMU建模的有效性得到了进一步的验证,包括部分缺少IMU设备和视频质量损坏,从而促进现实世界中更灵活的用法。
我们提出了一个场景表示形式,我们称之为触觉的辐射场(TARF),它将视觉和触摸带入共享的3D空间。此表示形式可用于估计场景中给定3D位置的视觉和触觉信号。我们从一系列照片和稀疏采样触摸探针中捕获了场景的tarf。我们的方法利用了两个见解:(i)基于常见的触摸传感器建立在普通摄像机上,因此可以使用多视图几何形状中的方法对图像进行注册,并且(ii)在视觉和结构上相似的场景区域具有相同的触觉效果。我们使用这些见解将触摸信号注册到捕获的视觉场景中,并训练有条件的扩散模型,该模型带有从神经辐射场呈现的RGB-D图像,生成其相应的触觉信号。为了评估我们的方法,我们收集了一个TARF的数据集。此数据集比预先持有的现实世界数据集包含更多的触摸样本,并且为每个捕获的触摸信号提供了空间对齐的视觉信号。我们揭示了跨模式生成模型的准确性以及在下游任务上捕获的视觉效果数据的实用性。项目页面:https:// dou- yiming.github.io/tarf。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)糖尿病性视网膜病(DR)的续集是糖尿病(DM)的频繁并发症,是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性,以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环,导致DR转化为PDR,具有特征性的眼部属性,包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤,慢性炎症,新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症(例如缺血性中风)的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征,其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关,多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学,微血管缺陷和小血管疾病,慢性炎症和过度的组织重塑,本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
数据与用户需求的相关性在第 3 节:与用户需求的关系中定义。在 MindSpaces 项目中,用于分析数据的相关 WP 是 WP4 和 WP5。WP4 包括对获取的数据进行分析,以创建城市和室内空间的 3D 模型,以及从视觉内容中提取美学和风格信息。WP5 侧重于应用复杂的模型从脑电图和生理信号中提取情感,从视觉信号中分析人类行为。因此,从数据收集阶段开始,以适当的形式收集相关数据(无噪声)非常重要,这些数据可用于分析过程,以实现目标并满足项目的期望。RGB 摄像机和用于收集生理信号的传感器以及爬行器和抓取器用于从受试者、感知研究不足的环境和来自网络和社交媒体的相关主题收集数据。WP4 和 WP5 都利用 WP3 提供的数据来训练机器学习模型,这些模型可以解释这些信息并为空间设计提供有价值的见解。从这个意义上说,WP3 中的工作构成了数据挖掘过程中至关重要的第一步。CRISP-DM 应用程序需要一个框架,在这个框架中,WP3 中与数据收集相关的任务被正确组织,以确保项目的顺利实施和目标的实现。
我们是否充分利用多模式大语模型(MLLM)中视觉编码器的潜力?MLLM最近在多模式理解中的出色表现引起了学术界和行业的广泛关注。在当前的MLLM大鼠种族中,重点似乎主要是语言方面。我们目睹了较大和更高质量的指导数据集的兴起,以及大型LLM的参与。然而,很少关注的注意力指向MLLM使用的视觉信号,通常被认为是冷冻视觉编码器提取的最终高级特征。在本文中,我们介绍了密集的连接器 - 一种简单,有效且插件的视觉语言连接器,通过利用多层视觉特征来显着增强现有MLLM,并以最少的额外计算开销。在此基础上,我们还提出了有效的密集连接器,该连接器的性能与Llava-V1.5相当,只有25%的视觉令牌。此外,我们的模型仅在图像上进行了训练,还展示了视频理解中出色的零拍功能。各种视觉编码器,图像分辨率,训练数据集量表,不同尺寸的LLM(2.7b→70b)以及MLLM的不同架构(e。g。,llava-v1.5,llava-next和mini-gemini)验证了我们方法的多功能性和可扩展性,从而在19个图像和视频基准中实现了最先进的性能。我们希望这项工作将提供宝贵的经验,并成为未来MLLM开发的基本模块。代码可在https://github.com/hjyao00/denseconnector上找到。
需要快速,特定和可靠的诊断策略来开发用于小分子检测的敏感生物传感器,这可能有助于控制污染和疾病传播。最近,利用了目标诱导的CAS核酸酶的侧支活性[定期插入的短篇小语重复序列(CRISPR)相关的核酸酶]来开发用于检测核酸和小分子的高吞吐量诊断模块。在这里,我们通过开发Bio-Scan V2来扩展CRISPR-CAS系统的诊断能力,这是一个用于检测非核酸小分子靶标的配体反应性CRISPR-CAS平台。生物扫描V2由工程化的配体反应SGRNA(LIGRNA),生物素化死亡CAS9(DCAS9- Biotin),6-羧基流氟氨基酶(FAM) - 标记的扩增子和侧面流量测定(LFA)strips。ligrna仅在sgrna-特异性配体分子的存在下与DCAS9-biotin相互作用以形成核糖核蛋白(RNP)。接下来,将配体诱导的核糖核蛋白暴露于被标记的扩增子进行结合,并检测到配体(小分子)的存在为视觉信号[(DCAS9-biotin) - ligrna-fam-fam标记的DNA-aunp Complection]在侧面效果的测试线上。使用Bio-Scan V2平台,我们能够在短时间内以高达2μm的检测限(LOD)检测模型分子Theophiphline,只需15分钟即可从样本应用到视觉读数。在一起,生物扫描V2分析为茶碱提供了快速,特定和超敏感的检测平台。
三叉状星云,在Unistellar的生动愿景之前和之后,2024年9月5日,英国伦敦和美国洛杉矶 - Unistellar,是开发世界上最强大和用户最友好型智能望远镜的先驱,在IFA 2024:生动的视觉信号处理上发布了其最新的创新。这种开创性的图像处理技术有望通过以前的清晰度揭示宇宙的鲜艳色彩和复杂的细节来提升观星的本质。在迅速发展的天体观察领域中,Unistellar的生动视野是创新的灯塔。图像质量的飞跃实际上是从这个世界上出现的。可用于2024年10月的空中更新,所有Unistellar望远镜用户都可以访问生动的视觉。生动的视力一方面提供了两种治疗方法。首先,它允许望远镜更好地检测并揭示空间的令人叹为观止的色调。其次,它会自动执行复杂的图像改进操作。在短短2分钟内,Unistellar自动揭示了Hercules群集中300,000星的细微颜色,以及Trifid Nebula气体云的充满活力的化学成分。发现Cosmos Vivid Vision的开创性技术的真实颜色允许Unistellar望远镜检测信号中真实的空间颜色,并向用户揭示其闪闪发光的品种,这是以前隐藏在视图中的令人眼花spectrum乱的频谱。生动的视觉不仅仅是增强图像;它改变了我们体验宇宙的方式,在天体观察中提供了无与伦比的活力,超过了市场上任何可用的东西。专业图像增强其在车载算法会自动纠正瑕疵并增强每个图像,并放大美学,以使每个观察时刻都在令人惊叹的清晰度中永生,仿佛是一位经验丰富的天体摄影师。生动的视力技术如何工作?生动的视野通过分析和重新处理成千上万的图像,由Unistellar的全球25,000多名用户贡献。这个广泛的数据
产品兼容性和一般描述 这些产品将与以下 Altair、Altair Lite 和 Altair Plus 探测器配合使用: A1000 (AT5910CPR) Altair 烟雾探测器 AC-BS-01、AC-BSB-23W-01、AC-BSB-23R-01 A2000 (AT5910CPR) Altair 烟雾/温度探测器 AC-BS-01、AC-BSB-23W-01、AC-BSB-23R-01 A3500 (AT5910CPR) Altair 温度探测器 AC-BS-01、AC-BSB-23W-01、AC-BSB-23R-01 A1000L (AT5010CPR) Altair 无隔离器烟雾探测器 AC-BS-01、AC-BSB-23W-01、AC-BSB-23R-01 A2000L (AT5010CPR) Altair 不带隔离器的烟雾/温度探测器 AC-BS-01、AC-BSB-23W-01、AC-BSB-23R-01 A3500L (AT5010CPR) Altair 不带隔离器的温度探测器 AC-BS-01、AC-BSB-23W-01、AC-BSB-23R-01 A1000+ (AT5910CPR) Altair Plus 烟雾探测器 AI-BS-01、AI-BSB-23W-01、AI-BSB-23R-01 A2000+ (AT5910CPR) Altair Plus 烟雾/温度探测器 AI-BS-01、AI-BSB-23W-01、AI-BSB-23R-01 A3500+ (AT5910CPR) Altair Plus 温度探测器 AI-BS-01、 AI-BSB-23W-01 , AI-BSB-23R-01(括号内为 DOP 参考) 这些产品仅与使用 Vega 协议的控制面板兼容。 为了工作,这些发声器底座需要合适的主机探测器。 在主机探测器上触发警报条件后,Altair Flexiplus 底座发声器会激活其声音输出,该输出先前通过其选择器进行选择;同样,Altair Plus Flexiplus 底座发声器也会激活声音输出,但在这种情况下,其模式是先前从控制面板中选择的。 配备 VAD(可视警报设备)的底座发声器除了声音信号外,还会发出警报视觉信号;具体而言: - 对于 AC-BSB-23W-01 和 AI-BSB-23W-01 白色光学警报信号 - 对于 AC-BSB-23R-01 和 AI-BSB-23R-01 红色光学警报信号。 产品部件 天花板安装支架(图 1) 1. 声音扩散器锥体。 2. 环路电缆通道。 3. 预切孔,用于将支架拧到天花板上。 4. 固定销。 底座发声器(图 2) 1. 主机探测器的适配器底座。 2. 环路电缆通道。 3. 声学音调、音量和 VAD 输出强度的选择器(仅限 Altair Flexiplus)。 4. 支架底座发声器螺钉固定位置。 5. VAD 输出。 6. 声音警报信号出口。 7. 支架销钉承载孔。
想象一个世界,您只能看到盘子的一侧。您开始在页面的中间写作,句子似乎开始句子。穿好衣服时,您可能只穿过衬衫袖子上的右臂,或者只能梳理头发的右侧。有左忽视的人具有神经系统状况,使他们只专注于周围的一侧。在大脑的右侧遭受损害后,许多中风和脑受伤的幸存者都会发展出这种注意力不足。据估计,经历右侧中风的人中有25%会遭受一定程度的左派忽视。研究表明结果有所不同,但所有人都同意忽视会导致其他认知通讯问题和预后较差,而不是没有人没有。对大脑左侧的损害会导致右忽视,这较不常见,而且通常更温和。有些患有左侧脑损伤的人也经历了失语症,因此很难发现轻度的右忽视。在健康的大脑中,双方都可以一起工作,但是对一个人的损害会造成严重的缺陷。视觉注意疗法为两种情况提供治疗方法,使用户可以控制他们希望视觉信号出现的位置。那些遭受忽视的人并不是故意忽略事物;由于复杂的神经系统电路和结构,他们的大脑只是不参与空间的某些部分。免费提供了免费的pdf概述左忽略,这可能对家庭有所帮助。下载还将用户添加到邮件列表中,他们可以随时取消订阅。忽视有时被称为单方面视觉空间忽视或半专业的忽视,这不是视觉缺陷,而是关注的问题。有些人会忽略单方面的忽视,他们知道自己的损害,而另一些人则不知道或否认其存在,称为厌氧。视觉空间忽略包括各种类型,包括电动机,触觉和听觉忽视,每种都会影响身体一侧对特定刺激的注意。视觉空间忽视的两种主要形式是以自我为中心和以中心为中心的忽视。以中心为中心的忽视阻止个人在被忽视的一侧感知物体或空间,而不论其视角如何,而同类忽略的忽视限制在将物体放置在其视野中时对物体的左侧有意识。忽视会影响一个人对个人,周围和人外体空间的看法。个人空间是指一个人的身体,个人空间包括ARM触手可及的区域,外界空间延伸到该范围之外。在这些空间中被忽视的人可能会表现出行为,例如忘记剃须或穿衣服。幸运的是,这种类型不如忽略人周围或外界空间。研究表明,具有视觉空间忽视的个体在被忽视的一侧表现出对项目的潜意识处理,包括启动效果和对情绪激发的刺激的关注。这些知识可帮助研究人员确定涉及忽视的潜在认知途径。为了准确诊断这种情况,医疗保健专业人员使用各种工具和技术。各种专业人员,例如语言病理学家和职业治疗师,使用诸如线划分任务之类的评估来测试脑损伤后的忽视。在此处给出了文章文本,评估经历了右侧中风的个人的视觉空间忽视可能具有挑战性。取消任务涉及要求个人在页面上划出特定项目,而时钟绘制任务需要填写数字并绘制手以显示给定时间。这些任务可以揭示个人忽视,其中包括以自我为中心和以中心为中心的方面。不同的测试具有不同水平的灵敏度。最准确的方法是取消测试,该测试的假阴性率较低。但是,仅执行一个测试可能无法捕获所有忽视案件。全面的评估应包括多个任务,并询问家庭成员他们观察到的行为。左忽视的有效治疗通常涉及视觉扫描任务。治疗可以产生快速的结果。视觉注意疗法结合了取消任务以模拟阅读。该应用程序还为每个正确且错误的响应提供了视觉和听觉反馈。研究表明,某些治疗方法表明有效性,包括肢体激活,灯塔策略,棱镜眼镜,言语和视频反馈,警报训练和感觉刺激。虚拟现实和心理象征治疗也有希望。需要进一步的研究来探索其他策略的功效,例如视觉或言语提醒。视觉注意疗法提供了一种定义明确的忽视治疗方法,重点是一个月内的密集交付,并进行了明确的理由和日常评估。但是,需要更多的研究来充分了解改进的概括和维护。视觉注意治疗应用程序提供快速取消测试,以准确评估右侧中风后视觉空间忽视。该应用程序包括用于左忽略治疗的字母取消任务,模拟阅读所需的扫描以及视觉和听觉反馈。它为左右忽略提供了选项,允许用户指示视觉信号在实践活动中的出现。该应用程序还在左侧使用闪烁的信号,以在将用户的眼睛向左吸引,然后将其褪色为纯色。中风后的左侧忽视是一种常见的症状,当右顶叶损坏时会发生。大脑的这一部分在空间意识和注意力中起着至关重要的作用,使我们能够注意到身体和环境左侧的物体。因此,左侧忽视的人可能难以执行需要注意左侧的日常任务。例如,它们可能会撞到对象或难以在空间中导航。这种情况也会影响社交互动,这使护理人员引起人们的关注具有挑战性。要评估左侧忽略,治疗师经常使用简单的测试,例如在空时钟上填写数字。如果该人仅在一侧填写数字,则可能表明他们很难在左侧注意到对象。必须认真对待这种情况,因为它可能会带来安全风险。例如,有左侧忽视的人可能不会注意到过马路时从左边驶来的汽车。专业诊断对于解决中风后左忽视至关重要。现在您了解了其原因和症状,让我们探索治疗选择。合格的治疗师可以帮助您进入正确的路径,解决左侧视野削减等相关并发症。基于证据的方法,您的治疗师可能建议的是视觉扫描训练,棱镜适应,肢体激活,眼睛修补,感觉刺激,心理成像,躯干旋转和机器人辅助治疗。视觉扫描训练和棱镜适应是两种有效的左忽视治疗方法,它们背后有大量研究。建议从治疗师那里寻求专业帮助,同时还继续在家中康复以保持大脑的刺激并有助于康复。练习视觉扫描练习可能特别有用,因为它训练大脑专注于受影响的环境方面。由于神经可塑性,这些练习的一致练习可以随着时间的流逝而提高注意力和反应时间。开始,尝试通过在书的左侧画一条荧光笔线来尝试使用锚定技术,然后练习将眼睛从右到左移动直至找到标记。这种活动通常用于职业治疗中,用于中风后的左忽视。您还可以要求护理人员帮助您进行此练习,以确保您从每行的开头开始阅读。另一种有用的技术是通过将头向左和向右转,在开始任何任务之前先寻找两种方式。这有助于训练大脑注意更多的空间,并且通常被称为灯塔扫描技术,因为它与灯塔梁的相似之处。以获取字母识别,请尝试打印出单词搜索并寻找特定的字母,或者要求护理人员用荧光笔标记每个字母,以便您可以计算它们。另外,请与护理人员一起行走时玩一款Ispy游戏,要求他们在您的左侧找到对象,然后您将其识别并指向。迷宫是可以适应视觉扫描训练的另一项活动。当卡住时,请尝试完成迷宫,同时将头向左转到左侧。最后,在必要时在护理人员的指导下将物品放在左侧(例如衣服或银器)中,将日常工作混合在一起,从较小的任务开始,例如将牙刷放在左侧。作为康复的一部分,请尝试尽可能与左侧的家人和护理人员互动。通过确保您在用餐时与您交谈的人坐在您的左边是习惯。您还可以将练习纳入日常工作中,尤其是在与职业治疗师一起工作的情况下。要求他们在家中进行涉及视觉扫描的活动,这可能有益于改善左忽略。在我们的康复中心,我们看到了幸存者的成功故事,他们在使用基于音乐的手动治疗设备的MusicGlove时无意中通过视觉扫描改善了左派忽视。该设备要求用户与音乐同步进行治疗性手动运动,这涉及屏幕的视觉扫描。这有助于至少两个幸存者改善了中风后的左忽视。这是他们的故事:莫妮卡的丈夫在我们的计划中取得了重大进展,甚至克服了他的左忽视赤字。克里斯汀的丈夫也正在通过Musicglove进行改进,这可以帮助他记住使用左手并克服左手忽视。虽然MusicGlove旨在改善手工功能,但很高兴看到它也有助于左翼忽视。这证实了视觉扫描作为中风后左忽视的治疗的有效性。在您的医疗团队的正确指导下,您可以在舒适的家中开始视觉扫描培训。