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World File Search System视觉能力
通过侵入式脑机接口进行神经元干扰网络攻击，影响需要视觉能力的任务的解决
根据侵入性，BCI 主要分为两类。非侵入式 BCI 无需手术即可从外部刺激大脑。尽管某些技术可以针对大脑的较小区域，但非侵入式 BCI 可以覆盖大脑的较大区域。相比之下，侵入式系统可以应用于小区域，甚至具有单神经元分辨率，但会带来更高的生理风险（Ramadan 和 Vasilakos，2017 年）。基于 BCI 的相关性和扩展性，近年来出现了新的技术和公司，专注于开发新的侵入式系统，以神经元粒度刺激大脑。Neuralink 就是一个例子（Musk 和 Neuralink，2019 年），这家公司设计了颠覆性的 BCI 系统来记录神经元级别的数据，目前正致力于覆盖刺激功能。此外，神经尘埃（Seo 等人，2013）是一种由数百万个位于大脑皮层中的纳米级可植入设备组成的架构，可以进行神经记录。神经尘埃的演变是无线光遗传学纳米网络设备 (WiOptND)（Wirdatmadja 等人，2017），它使用光遗传学来刺激神经元。尽管这些方法很有前景，但 Bernal 等人 (2020) 的作者表明，它们存在漏洞，可能允许攻击者控制两个系统并执行恶意刺激动作，从而改变自发的神经元信号。根据攻击的覆盖范围（就大脑区域和受影响的神经元数量而言），网络攻击者可能会造成永久性脑损伤，甚至导致患者死亡。在同一方向上，Bernal 等人 (2021) 发现 BCI 的网络安全领域还不够成熟，非复杂的攻击可能会造成重大损害。总之，攻击者可以利用 BCI 漏洞来利用这些有前途的神经刺激技术。以这些研究的发现为动机，本文重点关注针对旨在改变神经元行为的网络攻击的稀缺研究。此外，还需要新的方法来衡量和理解这些攻击的影响。特别是，这些问题具有特殊的意义，因为攻击可能会恶化或重现常见神经退行性疾病的影响（Bernal 等人，2021 年）。为了改进以前的挑战，这项工作的主要贡献是定义和实施一种新的神经元网络攻击，即神经元干扰网络攻击 (JAM)，重点关注神经活动的抑制。本研究旨在探索抑制性神经元网络攻击对大脑的影响。然而，文献中缺乏全面的神经元拓扑结构，因此，我们模拟了小鼠视觉皮层的一部分，放置在大脑的枕叶区域，定义了小鼠试图离开特定迷宫的用例。神经元拓扑是使用经过训练以解决此特定用例的卷积神经网络 (CNN)（Géron，2019）构建的。这项工作的第二个贡献是评估了 JAM 网络攻击对特定场景中的神经元和人工模拟造成的影响。为了进行分析，我们使用了现有指标，但也定义了一组新指标，得出结论：JAM 网络攻击可以改变自发的神经元行为，并迫使小鼠做出不稳定的决定以逃离迷宫。
使用Canty的动态成像技术对电池制造性能的粒度和形状分析的重要性
使用基于Canty的基于视觉的系统的高放大倍数动态成像提供了粒子浆的大小和形状的在线，实时分析。至关重要的是，二维系统还能够区分固体颗粒和液滴，除了报告表面和颗粒的形状信息。成像过滤器被应用于可以区分固体与液滴/气泡的分析中，从而使仪器的能力超过了非视觉设备的能力，这无法使这种区别。这降低了表征错误的可能性并增强了可重复性，可重复性和准确性。视觉能力允许用户输入他或她对过程的了解，以做出有意义的分析决策。
特殊教育教学助理/专业专业
在履行这项工作的职责时，员工经常要求坐着说话或听到。偶尔需要雇员站立；走;爬上或平衡，弯腰，跪，蹲下或爬行。员工偶尔必须举起和/或升高50磅。员工偶尔必须推出50磅的物品。，例如将儿童推到设备上或移动/重新安排家具。此工作所需的特定视觉能力包括近视，远程视觉和深度感知。听力能够监视学生的活动和存在，并需要与学生和成人进行沟通。该职位要求个人满足几个人的多种要求，并与公众和其他员工互动。
老鼠视觉：人工智能的课程
此外，尽管前者的生物学灵感，但研究发现了神经网络和大鼠视觉系统过程的视觉信息的差异。与CNN不同，CNN依赖于每个图像的特定模式，大鼠似乎具有更灵活和可推广的策略，即使对象外观在各种环境中发生变化，也具有稳定的策略。“大鼠通常被认为是较差的视力模型，实际上表现出了复杂的能力，迫使我们重新考虑其视觉系统的潜力，同时又是人造神经网络的局限性。” Davide Zoccolan解释说。“这表明它们可能是研究人类或灵长类动物视觉能力的良好模型，这些模型甚至具有高度发达的视觉皮层，即使与人工神经网络相比，尽管它们成功地复制了人类的视觉表现，但通常会使用截然不同的策略来做到这一点。”
眼健康与健康：
营养与健康之间的相互作用具有两千年半的学者。在此帐户中，在旧约中，丹尼尔（Daniel）和他的同事在国王的豪华票价上选择了蔬菜和水，因此注意到了改善的健康状况。1快进到1747年，我们遇到了詹姆斯·林德（James Lind）在HMS索尔兹伯里（HMS Salisbury）上的先驱实验 - 通常被认为是第一次受控的临床试验 - 发现柑橘类水果的治疗方法是针对Scurvy的。2这些初步研究为不断发展的营养科学领域树立了基础，这是由整个历史上社会的饮食习惯不断变化的。正如Virginia Woolf巧妙地指出的那样，如果没有很好的用餐，就无法很好地思考，爱好，睡得很好。3这种见解捕捉了我们的饮食选择与整体福祉之间的深刻联系，甚至扩展到了我们的视觉能力。
强制力导向放置：一种用于大图可视化的新算法
摘要 – 图形可视化是一种帮助用户基于人类感知轻松理解连接数据（社交网络、语义网络等）的技术。随着大数据的盛行，这些图形往往太大，无法仅凭用户的视觉能力进行解读。导致此问题的主要原因之一是节点离开可视化空间。人们已经进行了许多尝试来优化大型图形可视化，但它们都有局限性。在这些尝试中，最著名的是力导向放置算法。该算法可以为中小型图形提供漂亮的可视化效果，但当涉及到较大的图形时，它无法将一些独立节点甚至子图保留在可视化空间内。在本文中，我们提出了一种名为“强制力导向放置”的算法。该算法通过提出更强大的力函数来增强经典的力导向放置算法。我们将其命名为“FForce”，它可以在达到平衡位置之前将相关节点拉近彼此。这帮助我们获得了更多的显示空间，并使我们能够可视化更大的图形。
“我不是在碰你。这是机器人！”：通过基于触摸的机器人在混合视野儿童中包含
视觉障碍的儿童通常由于视觉提示的访问有限而难以在小组活动中进行全面参与。他们很难感知正在发生的事情，何时以及如何采取行动 - 对有和没有视觉障碍的儿童的领导对小组活动感到沮丧，从而减少了相互作用。为了解决这个问题，我们创建了Thinibo，这是一种触觉讲故事的机器人，该机器人在多感觉环境中作用，鼓励基于触摸的互动。Touchibo为组交互提供了一个包容性的空间，因为在混合视觉上下文中，触摸是一种高度可访问的方式。在一项涉及107名儿童（37名视觉障碍）的研究中，我们将Touchibo与仅一位音频讲故事的人相提并论。结果表明，Touchibo显着改善了儿童的个人和团体参与感，基于触摸的互动，讲故事的人更加讨人喜欢和乐于助人。我们的研究强调了基于触摸的机器人通过促使人际交往的触摸来丰富儿童社交互动的潜力，尤其是在混合视觉能力环境中。
基于人工智能的个人辅助应用程序
摘要 — 如今，人工智能 (AI) 领域已对现实生活产生了重大影响。许多应用程序使用 AI 技术来帮助人们处理生活的各个方面。此外，随着全球视障人士数量的增加，需要此类 AI 辅助应用程序为他们提供独立的生活。迄今为止，开发的经济实惠且合适的解决方案有限。在本文中，我们介绍了一款名为 (Vivid) 的个人 AI 辅助应用程序，它支持视障人士更加独立。Vivid 具有许多功能，例如识别物体、物体的颜色、识别文本和人脸检测。它依赖于使用移动摄像头来感知环境，并使用机器学习技术来理解环境。Vivid 无需任何视觉能力，即可将有意义的信息转换为用户可听见的声音。此外，与用户的整个交互仅基于语音命令。用户的输入以平板电脑或手机触摸屏上的手指手势形式捕获。除了 Vivid，我们还遮蔽辅助应用程序上的灯光，该应用程序使用传感器通知/警告视障人士附近有任何物体。这些个人辅助应用程序经过开发，然后在现实世界中进行测试，并显示出令人满意的结果。
机器和机器人视觉中用于对象检测、语义分割和人类动作识别的机器学习和深度学习综述
摘要：机器视觉是一门旨在在计算机中复制人类视觉感知的跨学科领域，它取得了快速发展并做出了重大贡献。本文追溯了机器视觉的起源，从早期的图像处理算法到它与计算机科学、数学和机器人技术的融合，从而产生了一个独特的人工智能分支。机器学习技术（尤其是深度学习）的整合推动了其在日常设备中的增长和应用。本研究重点关注计算机视觉系统的目标：复制人类的视觉能力，包括识别、理解和解释。值得注意的是，图像分类、物体检测和图像分割是需要强大数学基础的关键任务。尽管取得了进展，但挑战依然存在，例如澄清与人工智能、机器学习和深度学习相关的术语。精确的定义和解释对于建立坚实的研究基础至关重要。机器视觉的发展反映了模拟人类视觉感知的雄心勃勃的旅程。跨学科合作和深度学习技术的整合推动了模拟人类行为和感知的显著进步。通过这项研究，机器视觉领域继续塑造计算机系统和人工智能应用的未来。
开发视觉对象识别
对象识别是人类将视觉世界组织成有意义的感知单元的过程。要了解人类的这种能力，重要的是要检查其起源在婴儿期及其成熟的过程。在这篇综述中，我们通过综合发展心理学，认知神经科学和计算建模的研究来研究对象识别的发展。我们描述了第一年，婴儿如何展示成人视觉能力的早期痕迹，从不变对象识别到几类学习。这些能力的快速发展得到了婴儿特异性的生物学和经验约束的支持，例如低视敏度和对对称性等特性的先天偏见。此外，婴儿对物体的经验是“自我策划的”，因此他们选择了最能支持学习的对象观点。的确，将类似婴儿的约束结合到计算模型中可以提高其在许多识别任务上的表现。支持婴儿期这些能力的神经机制可能与成年后的神经机制不同：而腹侧视觉途径对于成年人的对象识别至关重要，而婴儿的对象识别可能主要由低级视觉特性支持，并且潜在的是背途径表示。一起，这些研究强调了儿童特定发育生态位在塑造早期对象识别能力及其神经基础方面的重要性。