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World File Search System视觉能力
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
视觉人类显著人工智能
人类的视觉是人类最强大的外部感官，对大多数人来说，这是我们吸收信息以理解和获取知识的主要方式。人类的可视化是人类区别于其他物种的一部分；也是人类智能与现在和未来的人工智能系统的区别之一。有效的可视化和视觉互动对于人类的所有活动都至关重要；其好处众所周知。然而，典型的视觉呈现往往是为大众观众设计的，是一种千篇一律的方法。然而，有充分的证据证实，人类的视觉处理有许多独特的方面。本次演讲支持 d'Auriol 提出的可视化个人主义，作为未来可视化设计的范式转变，其中人类可视化个性被建模并融合大众观众以及个性化可视化设计。除了在视觉互动中的实际应用显而易见之外，更严重的问题出现了：鉴于视觉能力的差异，人工智能系统如何与人类共存？本次演讲的第二部分详细阐述了人工智能系统需要意识到人类物种定义能力的差异和面貌：在本工作中具体指将可视化个体主义模型纳入人工智能系统的基本设计中。演讲的这一部分集中于提出概念和逻辑论据，以支持视觉人类突出的人工智能的研发。虽然提出了基于 d'Auriol 的工程洞察服务模型 (2016, 2021) 的理论公式，但这种理论本身并没有在本次演讲中得到强调。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
计算摄影（CS 445） - 春季2024
•Kai Yan（Kaiyan3）•Hang Yu（Hangy6）•Shuhong Zheng（Szheng36）概述计算摄影是由计算机图形，计算机视觉和摄影的收敛创造的新兴领域。它的作用是通过使用计算技术来捕获，增强和结合图像，从而克服传统相机的局限性，从而获得更加生动和栩栩如生的视觉体验。课程目标在本课程结束时，您将拥有书面程序来创建错觉，从照片中添加或删除对象，将3D对象插入图片中，将照片自动缝合到全景中等等。通过讲座和动手项目，您将学习计算机视觉和图形的核心原理，这些原则将在机器人技术，心理学，媒体设计，艺术，摄影，信息检索，娱乐技术以及其他许多成长领域中非常有用。除了实际好处之外，该课程还旨在为我们自己惊人的视觉能力提供更大的欣赏，并在编写程序中获得乐趣，这些程序可以与您自己的照片收集一起使用。先决条件您应该以基本的编程技能以及线性代数和微积分的工作知识进入课程。Python，图像处理，计算机视觉或计算机图形学的先前经验将非常有用，但不需要。建议学生拥有或购买数码相机，理想情况下，使用手动控件（智能手机应该很好）。对于基于图像的照明项目，您可能需要一个可以在亚马逊上购买的镜像球。分配和分级分级基于项目，期中和最终项目。字母等级将根据以下阈值分配：
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的
后视觉途径的参与与通过虚拟现实/眼睛跟踪范式检测到的儿童中风患者的高阶视觉障碍相关
儿童中风造成的脑损伤会增加高阶视觉处理（HOVP）缺陷的风险，例如脑视觉障碍（CVI），如果未治疗，这会导致严重的行为和学习障碍。使用基于虚拟的现实搜索任务和结构磁共振成像分析，我们评估儿童中风患者的功能视觉缺陷程度和潜在的解剖相关性。方法：20名儿童中风患者和38个健康对照组完成了动态视觉搜索任务，该任务使用虚拟现实/眼睛跟踪（VR/ET）范式来量化2021年至2024年之间的功能视觉能力（中风后平均7.34年）。使用统计比较方法和线性回归模型分析了同类人群之间的虚拟现实评估措施，中风成像特征（视觉途径参与）和神经心理结局。结果：所有童年中风患者都可以完成VR/ET任务，其指标与视觉注意力和处理速度的神经心理学测试相关，如成功率和任务符合性以同等程度与控制措施所证明的那样。但是，在我们的患者队列中观察到对任务负荷变化的敏感性较低，对任务负荷变化的敏感性较小，并且在启动对目标的响应时会受到更大的损害。涉及后视觉途径的MRI病变分析损伤，特别是视觉辐射，下纵向筋膜或上部纵向筋膜，与较慢的反应时间相关，以在VR测试时控制目标时固定在目标上时固定在目标上。结论：受到中风影响的儿童的床边VR/ET评估可以检测到神经心理学测试证实的HOVP缺陷迹象。成像表明诊断时的后视觉途径参与与后来生活中视觉跟踪能力受损的发展密切相关。虽然HOVP缺陷的检测依赖于3至6岁之间的当前标准临床和神经心理学评估，但我们的研究表明，中风发作时成像的损伤模式可以帮助识别出患有HOVP缺陷风险的儿童。这可能使早期监控和及时的适应能力促进功能视觉发展，这对于学习和技能掌握至关重要。关键词：儿童中风，功能视觉，脑视觉障碍，高阶视觉处理，视觉辐射，后视觉途径
查克里娅-安娜·楚昂
设备摘要随着人口老龄化，老年性黄斑变性 (AMD) 等神经退行性疾病正在增多 [1]。在 AMD 中，视网膜中心的光感受器会退化和死亡，从而导致视力丧失。电子、微电子和纳米技术研究所 (IEMN) 和 2019 年成立的初创公司 Axorus 正在合作开发一种视网膜植入物原型，旨在恢复 AMD 患者的视觉能力。IEMN 开发了一种电子电路并申请了专利，该电路可以复制生物神经元的电信号。Axorus 已将这种“人工神经元”集成到光驱动的植入物中。本论文的一个目标是开发一种符合眼睛形状的薄可弯曲硅基板。它必须可弯曲以便于插入，并具有较大的植入物尺寸以提供最大的视野 [2][3]。我们的目标是突破基板减薄的极限，达到 10 μm 的厚度。在这个厚度下，硅应该是可弯曲的。本论文工作的另一个目标是选择一种能够储存的能源，并在无法使用光伏能源的情况下提供足够的能量来刺激生物神经元 [4][5]。该能源还必须具有生物相容性，使用寿命至少为 10 年。这将为使用人工神经元的其他应用铺平道路。植入物将适应具有严格尺寸限制的植入区域，并且对于无光照区域将自给自足。[1] « Dégénérescence maculaire liee à l'âge : prise en charge diagnostique et thérapeutique », Haute Autorité de Santé. https://www.has-sante.fr/jcms/c_1051619/fr/degenerescence-maculaire-liee-al-age-prise-en- charge-diagnostique-et-therapeutique。 [2] R. Dinyari、JD Loudin、P. Huie、D. Palanker 等 P. Peumans，“可弯曲硅视网膜植入物”，2009 年 IEEE 国际电子设备会议 (IEDM)，美国马里兰州巴尔的摩，2009 年 12 月，第 1-4 页。doi：10.1109/IEDM.2009.5424291。[3] L. Ferlauto 等，“可折叠光伏宽视野视网膜假体的设计和验证”，Nat. Commun.，第 9 卷，第 1 期，第 992 页，2018 年 12 月，doi：10.1038/s41467-018-03386-7。 [4] Pozo、Garate、Araujo 等 Ferreiro，“能量收集技术和等效电子结构模型 - 评论”，电子学，第 8 卷，第 5 期，第 486 页，2019 年 4 月，doi：10.3390/electronics8050486。[5] MA Hannan、S. Mutashar、S. Samad 等 A. Hussain，“植入式生物医学设备的能量收集：问题与挑战”，生物医学工程在线，第 13 卷，第 79 页，2014 年 6 月，doi：10.1186/1475-925X-13-79。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴商业银行工人的计算机视觉综合征和人体工程学风险因素：基于机构的横断面研究
在工作场所（例如银行系统中）使用计算机设备是日常生活中不可或缺的一部分（1）。但是，它与健康相关的问题统称为计算机视觉综合征（CVS）（2）。cvs由美国验光关联定义为眼睛不适和视力问题，例如眼睛疲劳（疲劳），视觉模糊，过度撕裂，双视，头痛，头痛，光敏性，干眼症和刺激性眼睛，在使用计算机的长期（3）时会发生。CVS是当前时期最紧迫的公共卫生问题之一，可降低视觉能力，提高错误率，降低工作场所的生产率，降低生活质量并降低工作满意度（4-6）。从全球报告中，CVS的计算机用户（7 - 9）的数据流行范围为64％至90％。全球共有7000万工人有发展简历的风险，每年发生100万个新案件（10，11）。CVS在发展中国家中比发达国家更为普遍，因为缺乏个人防护设备，大量工作量以及使用计算机时的不足之为的休息时间（12）（12）。不同的学者报告说，马来西亚的CVS的患病率为89.9％，印度为81.9％，尼泊尔为89.4％，斯里兰卡为67.4％（4、13-15）（4、13-15），大学生的90％的大学生在具有高度计算机设计的ITALY ITALIVE BRIGHTENS（16）的情况下经历了视觉疼痛（16）。在非洲，发现简历的患病率很高。cvs是埃塞俄比亚不同工人发病率的重要原因。例如，不同研究的证据表明，埃及的CV幅度高达85.2％，在阿布贾，尼日利亚，尼日利亚为74％，加纳（17-19）中的CV幅度高达85.2％，在阿布贾，51.1％。在不同的研究组中，CVS的患病率在68.8％（20）至81.3％（21）之间。根据占领的亚组分析，银行工人的简历患病率最高（5）。埃塞俄比亚不同研究的证据表明，贡达尔市发现CVS的大小高达73％（22），在亚的斯亚贝巴（11，22）中为74.6％（11，22），吉姆玛大学（Jimma University）的76.6％，吉姆马大学（23），贡达尔大学工人中的73.9％（24），贡达尔大学工人（24），68.8％（68.8％）（68.8％）（20）（20）。 ），在大学教练中有70.4％（25），埃塞俄比亚道路管理局的工人为81.3％（21）。用户与计算机，计算机工作，计算机室条件，计算机屏幕和人眼的相互作用有助于扩展计算机使用引起的简历（26）。关于官员工作站人体工程学评估，有79.5％ - 88.4％的计算机用户在工作站不良的人体工程学下工作（4，18）。Evidence from aforementioned studies showed that age, gender, marital status, monthly income, educational status, and work experience in computer usage ( 1 , 24 , 27 , 28 ), history of eye illness, frequent eye blinking, wearing eyeglasses, use of antiglare for computer screens, utilization of lubricant eye drops, taking frequent healthy breaks, duration of computer usage per day, and adjusting the brightness of computer screen ( 1 , 3 , 4、8、13、14、20、22、28-33），眩光或明亮的光线，在20–20–20-20符合人体工程学原理之后，工作站人体工程学设置不佳，人体工程学上可调节的坐椅和键盘（4、6、6、18、18、21、34、35）是与CVS相关的因素。