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World File Search System视觉感知
人工智能对教育的影响（AIED）的文献综述
否则就需要人类智能，例如视觉感知、语音识别和语言翻译。人工智能是一门广泛的学科。可以将其视为一组互补的技术，包括不断发展的数据驱动技术' • 几十年来，人工智能已在一系列应用中使用（公众知之甚少），包括语音助手（SIRI、Alexa）、面部识别（作为 iPhone 上的安全功能）、谷歌搜索、个性化内容推荐（Netflix）、交通（自动驾驶汽车）、银行系统（欺诈检测）、在线客户服务（聊天机器人）和医疗保健（分析 X 射线图像，例如乳房 X 光片，以支持放射科医生进行评估） • 通过互联网可以获得大量数据集，从而可以开发大型语言人工智能（ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot）模型，这些模型可以识别和生成文本以及执行其他任务 • 自 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，已经出现了巨大的
回顾：图像融合技术与应用
摘要 — 图像融合是将多个输入图像组合成单个输出图像的过程，该输出图像比任何单个输入图像提供的场景描述更能描述场景。为了获得更好的视觉效果，需要对全色和多光谱图像或真实世界图像进行高分辨率图像融合。图像融合有多种方法，一些图像融合技术包括 IHS、PCA、DWT、拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、DCT、SF。在许多应用中已经开发了几种数字图像融合算法。图像融合从给定场景的多个图像中提取信息，以获得最终图像，该图像具有更多适合人类视觉感知的信息，并且更适合额外的视觉处理。它还打算回顾图像融合算法的质量评估指标。在像素级、特征级探索灰度图像融合技术，并回顾每种技术的概念、原理、局限性和优势。
皮质视觉假体的最新进展
摘要 — 有人提出，通过植入皮层中的电极对初级视觉皮层 (V1) 进行电刺激，可帮助患有各种视力障碍的患者恢复视力。尽管成功诱发了人类受试者的视觉感知，但基于电极的皮层植入物的稳定性仍然有限，部分原因是复杂的生物和化学反应会随着时间的推移降低单个电极的有效性。此外，通过传统电极进行的电刺激无法避免激活远处神经元的轴突，从而降低了植入设备可能达到的潜在敏锐度。微线圈的磁刺激是一种潜在的传统电极替代品，因为使用感应来激活神经元可以提供长期稳定的界面，而且线圈产生的空间不对称场可以定向以避免不必要的轴突激活。我们在此介绍新型可植入微线圈，并通过体外和体内动物实验证明其有效性。
机械工程系教职员手册 - 贝鲁特
Daniel Asmar 是贝鲁特美国大学机械工程系副教授。Daniel 于 2006 年获得滑铁卢大学系统设计工程博士学位。Daniel 的研究领域是机器人技术和计算机视觉。他对视觉感知、自主机器人导航和测绘、环境表示和识别、考古学中的增强技术以及计算机视觉中的分割方法感兴趣。他在这些领域的期刊和会议论文集上发表了一百多篇论文。自 2010 年以来，Daniel 对数字文化遗产的兴趣日益浓厚，他利用自己在计算机科学方面的知识来帮助解决该领域的问题。2010 年至 2014 年，他领导了 IAM 项目，2019 年至 2022 年，他领导了 MED GAIMS，这两个项目均由欧盟资助，并在其中开发了文化遗产中的扩展现实和游戏化应用。
身体畸形疾病的互动障碍
人体畸形疾病是一种严重的精神病疾病，其特征是对其他人通常无法观察到的外观缺陷或缺陷。尽管在过去十年中已经取得了重大理解，但目前的解释集中在导致该疾病的认知，行为和视觉感知障碍上。这样的重点并不考虑（1）（1）对身体畸形疾病中人体看法受到干扰感知的临床观察到的临床观察，并且（2）越来越多地被认为是越来越多的经诊断因素，这是心理病理学广泛范围的跨诊断因素。在本文中，我们使用现有的层次脑功能和神经（预测）处理模型来提出身体畸形疾病涉及缺陷的间断，而感知到的外观缺陷是“感觉到性预测错误”的结果，这会导致身体部位经历过“不仅是正确的”。我们旨在为人体畸形疾病的互感研究提供一个框架，并概述未来研究的领域。
机器人和边缘设备上更快的对象检测
摘要。移动机器人和许多Edge AI设备需要对计算功率进行贸易，以防止功耗，电池尺寸和电荷之间的时间。因此，与通常用于训练和评估深层神经网络的功能强大的基于强大的基于GPU的系统相比，这种设备具有明显较小的计算能力是很常见的。对象检测是机器人和边缘设备的视觉感知的关键方面，但是在基于GPU的系统上运行最快的流行对象检测体系结构或旨在用大型输入图像尺寸最大化地图的旨在，可能无法很好地扩展到边缘设备。在这项工作中，我们评估了代表机器人和边缘设备功能的一系列设备上的Yolo和SSD家族的几个模型架构的延迟和图。我们还评估了运行时框架的效果，并证明了一些意外的largedIfferencesCanbefound.basedonourevaluationsweproposenewvariations yolo-lite体系结构，我们显示的可以在减少潜伏期时提供增加的地图。
皮质皮层成对缔合性刺激，研究人类皮质皮质视觉网络的可塑性
皮质皮质配对 - 促进性刺激（CCPA）是一种高级双位点经颅磁刺激技术，可利用Hebbian原理诱导功能网络中的塑性变化并调节皮层大脑区域之间的相互作用。本综述总结了CCPAS研究基于视觉感知的网络动力学研究的不断增长。研究揭示了视觉系统中皮质形成的连接中的功能解离，其中独特的分层有组织的电路塑造了视觉处理的各个方面，包括运动感知，情感识别和元认知判断。将CCPA与EEG/MEG等神经影像学技术集成的前瞻性应用有望进行微调干预措施，并更深入地了解视觉系统网络动态和功能架构，并在神经和精神病学条件下进行潜在的临床应用。
伦敦大学学院神经科学研讨会 2024
今年研讨会的主题是“从分子到思维”——反映了伦敦大学学院在分子、细胞、回路和认知神经科学方面的杰出广度，以及弥合这些研究层面之间的鸿沟以获得更深入的理解和在治疗神经和精神疾病方面的临床潜力的日益重要性。我们的每位主讲嘉宾都反映了这一主题的各个方面。Pieter Roelfsema 教授（荷兰神经科学研究所）致力于了解视觉感知和认知的回路机制，同时也利用这些见解开发皮质假体以恢复失明者的视力。Karen Duff 教授（英国痴呆症研究所，伦敦大学学院）的实验室涵盖发现科学，专注于了解阿尔茨海默病中 tau 蛋白病变的分子原因和后果，同时也寻求识别和测试新的治疗靶点。
绑定问题 2.0：超越感知特征
近 30 年来，以“绑定问题”为中心的视觉研究对视觉感知的架构有了丰富的见解：当对多个对象进行编码或将它们保存在工作记忆中时，我们如何能够正确地表示特定特征与其对应对象之间的对应关系（Treisman，1996 年、1998 年；von der Malsburg，1995 年；Zhang，Zhang，& Fang，2020 年）？例如，当面对一个红色圆圈和一个蓝色正方形时，我们的视觉系统如何不将其表示与红色正方形和蓝色圆圈的表示混淆？绑定问题不太可能通过连接编码（即代表多个视觉特征的同一群神经元，Di Lollo，2010 年、2012 年）完全解决，因为我们能够将新的特征配置绑定在一起，我们也可以将两个大致相同的对象表示为两个独立的对象，而不是一个。此外，