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World File Search System视觉感知
计算机视觉中的进步：探索深度学习和基于变压器的模型，以增强视觉感知
计算机视觉的最新进展已大大改变了各种行业，从医疗保健到自动驾驶。本文对这些发展进行了全面的调查，特别关注基于深度学习和基于变压器的模型。我们探讨了基本概念和方法，包括特征提取，分类，细分和对象检测。本文还强调了计算机视觉框架和工具的演变，强调了卷积神经网络（CNN），生成模型和转移学习的贡献。补充 - 我们讨论了新兴趋势，例如视觉变形金刚和多模式学习，同时承认诸如数据稀缺和实时处理之类的持续挑战。通过深入分析，我们旨在为学者和专业人员提供对计算机视觉的当前状态和未来前景的详细了解。本文进一步研究了医疗保健，自动驾驶汽车，零售，农业和安全方面的特定应用，以说明计算机视觉技术如何重新定义既定实践并增强决策能力。
评估双稳态视觉感知中的自愿和非自愿注意力：一项 MEG 研究
我们介绍了一种测量人类注意力的方法，用于在执行视觉任务时测量对双稳态图像的不同解释。向九名健康志愿者展示了具有闪烁面的 Necker 立方体。立方体前后面的像素强度分别由频率为 6.67-Hz (60/9) 和 8.57-Hz (60/7) 的正弦信号调制。这些频率及其二次谐波的标签在从枕叶皮层记录的脑磁图 (MEG) 数据的平均傅里叶光谱中清晰可辨。在实验的第一部分，要求受试者通过将立方体方向解释为左向或右向来自愿控制注意力。因此，我们观察到相应光谱成分的主导地位，并测量了自愿注意力的表现。在实验的第二部分，要求受试者只是观察立方体图像，而无需对其进行任何解释。在第二谐波标记频率处，主要光谱能量的交替被视为立方体方向的变化。基于第一阶段实验的结果，并使用小波分析，我们开发了一种新方法，使我们能够识别当前感知到的立方体方向。最后，我们使用主导时间分布来描述非自愿注意力，并将其与自愿注意力表现和大脑噪音联系起来。特别是，我们已经表明，注意力表现越高，大脑噪音就越强。
brain2gan：灵长类动物大脑中视觉感知的特征性神经编码
神经编码的一个具有挑战性的目标是表征视觉影响的基础神经表示。为此，我们分析了猕猴视觉皮层的多单元活动与最新的深层生成模型的潜在表述，包括生成对抗网络的特征 - 触发器（即Style of Stylegan）的特征 - 触发器，而语言的差异差异网络的语言对比度表示。潜在表示的质量单变量神经编码分析表明，特征示词表示的解释越来越多的方差比腹侧流的替代表示更多。随后，对特征示意图表示的多元神经解码分析导致视觉感知的最新时空重建。综上所述，我们的结果不仅强调了特征 - 触发物在塑造视觉感知基础的高级神经表示中的重要作用，而且还可以成为神经编码未来的重要基准。
具有忆阻器横杆的网络化视网膜传感器可实现大脑启发的视觉感知
与人类视觉相比，由图像传感器和处理器组成的传统机器视觉由于图像感测和处理在物理上分离，存在高延迟和大功耗的问题。具有大脑启发视觉感知的神经形态视觉系统为该问题提供了一个有希望的解决方案。在这里，我们提出并演示了一种原型神经形态视觉系统，该系统通过将视网膜传感器与忆阻交叉开关联网。我们使用具有栅极可调光响应的 WSe 2 /h-BN/Al 2 O 3 范德华异质结构来制造视网膜传感器，以紧密模拟人类视网膜同时感测和处理图像的能力。然后，我们将传感器与大规模 Pt/Ta/HfO 2 /Ta 单晶体管单电阻 (1T1R) 忆阻交叉开关联网，该交叉开关的作用类似于人脑中的视觉皮层。实现的神经形态视觉系统可以快速识别字母和跟踪物体，表明在完全模拟状态下具有图像感测、处理和识别的能力。我们的工作表明，这种神经形态视觉系统可能会为未来的视觉感知应用开辟前所未有的机会。
MVP基础：大型视力语言模型能否像人类一样进行多层次的视觉感知？
为了研究LVLMS和人类之间的感知差距，我们引入了MVP-Bench，这是第一个视觉语言基准系统地评估LVLMS的低水平和高级视觉感知。我们在自然图像和合成图像上结构MVP基础，以研究操纵的结合如何影响模型感知。使用MVP-Bench，我们诊断了10个开源的视觉感知和2个封闭源LVLM，表明高级感知任务显着挑战了现有的LVLM。“ gpt-4O”状态仅在“是/否”问题上仅能达到56％的准确性，而低水平场景中的准确性为74％。此外，自然图像和操纵图像之间的性能差距表明，当前的LVLM并不像人类那样理解合成图像的视觉语义。我们的数据和代码可在https://github.com/guanzhenli/mvp-bench上公开获取。
Brain2GAN：灵长类大脑中视觉感知的特征解缠神经编码和解码
图 6：基于生成的编码性能。对于每个单独的微电极单元，我们基于三个不同的特征表示拟合三个编码模型：z -、w - 和 CLIP 潜在表示。因此，我们拟合了 3 × 960 个独立编码器，从而得到 3 × 960 个预测神经响应，因为 V1、V4 和 IT 分别有七个、四个和四个微电极阵列（每个 64 个单元）（即 V1 中 7 × 64 = 448，V4 中 4 × 64 = 256，IT 中 4 × 64 = 256）。散点图在 X 轴上显示一个编码模型的预测-目标相关性 (r)，在 Y 轴上显示另一个编码模型，以研究两者之间的关系。每个点代表一个建模微电极单元在两个编码模型方面的性能（因此，每个图 960 个点）。负相关值设置为零。对角线表示两种模型的性能相同。Bonferonni 校正的 α = 5 . 21e − 5 的临界 r 值分别为人脸 ( df = 100 ) 和自然图像 ( df = 200 ) 的 r = 0 . 3895 和 r = 0 . 2807，用阴影区域表示。很明显，w 潜在值优于 z 潜在值和 CLIP 潜在值，因为大多数点位于 w 轴方向（对角线上方）。星号表示基于阴影区域外的数据点的每个感兴趣区域的平均相关系数。
电脑游戏（益智游戏和模拟游戏）对特定学习障碍学生工作记忆和空间视觉感知的影响（r
摘要 本研究的目的是研究电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对患有特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视觉感知的影响。本研究的调查是半实验研究，前测和后测采用单组，统计方法为混合方差分析。统计人群是德黑兰复活四所女孩 Maad 小学三年级、四年级、五年级、六年级的全部 216 名学生，其中 10 人通过随机抽样和可用抽样进行测量。为了收集信息，使用了（Susan pickering 工作记忆测试、Visconsin 卡片分类测试和 Frostig 测试）。结果表明，特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生与正常学生在工作记忆和空间视知觉等方面存在差异，而电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视知觉有影响。 关键词：工作记忆 空间视知觉 学习障碍 电脑游戏 引言 特定学习障碍是指一组异质性障碍，其特征是在言语、阅读、写作、答题或数学技能的习得和使用上存在显著差异。学习障碍是一种在使用口头或书面语言方面存在一种或多种显著障碍，在听、想、说、读、写、拼写或进行数学计算的能力上存在缺陷。特定学习障碍是一种影响儿童接收、处理、分析或存储信息能力的问题。这种障碍会使儿童难以阅读、写作、拼写或解决数学问题 [1]。学生特定学习障碍的主要特征包括：自然智力水平、学习成绩低于预期、学习速度慢、认知发展、教育基础重复、学习水平差异、不同学习、课程学习。能力和技能之间存在显著差异，注意力范围狭窄[2]。换句话说，他们尽管智力正常，却无法学习，虽然成长的各个方面与生物成熟度有直接关系，但一般认为生物和非生物因素都可以发挥作用[3]。人类的学习工具随着环境而变化。如果今天的儿童和青少年
神经科学、格式塔心理学、鲁道夫·阿恩海姆：一些......
摘要 近年来，神经科学对视觉感知及其在人工视觉神经网络中的应用的研究，通过实验证实了二十世纪格式塔心理学理论框架的许多假设。可以找到其对艺术教育的影响的证据，支持鲁道夫·阿尔海姆 (Rudolf Arheim) 半个多世纪前发展的关于儿童绘画演变的理论和教学方法。本文旨在根据神经科学和人工智能的贡献来概括这些方面，并探讨它们如何应用于小学教师培训计划。近年来，视觉感知的神经科学研究及其在人工视觉神经网络中的应用，通过实验证实了二十世纪格式塔心理学理论框架的许多假设。这直接反映在艺术教育中，支持了鲁道夫·阿尔海姆半个多世纪前关于儿童绘画发展的理论和教学方法。本文旨在根据神经科学和人工智能的贡献对这些方面进行回顾，并探讨它们如何在当今小学教师的培训中得到应用 关键词 鲁道夫·阿恩海姆，格式塔，人工智能，视觉感知，神经科学，艺术教育 鲁道夫·阿恩海姆，格式塔，人工智能，视觉感知，神经科学，艺术教育 引言
重新思考愿景和行动 - 加州大学伯克利分校心理学
5.1. 视觉数字概念向动作系统的渗透. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .矛盾的是，有意识的视觉感知的稳定方面并不受动作的影响。.................... ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .19.18
