XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阿恩海姆
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
引用本文：Fan Zhang、Arianna Salazar-Miranda、Fábio Duarte、Lawrence Vale、Gary Hack、Min Chen、Yu Liu、Michael Batty 和 Carlo Ratti（2024 年 4 月 8 日）：城市视觉智能：利用人工智能和街道级图像研究城市，《美国地理学家协会年鉴》，DOI：10.1080/24694452.2024.2313515
自从 19 世纪末至 20 世纪中叶卡米洛·西特、凯文·林奇、鲁道夫·阿恩海姆和简·雅各布斯等学者的开创性工作以来，城市的视觉维度一直是城市研究的一个基本主题。几十年后，大数据和人工智能 (AI) 正在彻底改变人们移动、感知和与城市互动的方式。本文回顾了有关城市外观和功能的文献，以说明如何使用视觉信息来理解城市。引入一个概念框架——城市视觉智能，系统地阐述新的图像数据源和人工智能技术如何重塑研究人员感知和衡量城市的方式，从而能够研究物理环境及其与不同尺度的社会经济环境的相互作用。文章认为，这些新方法将使研究人员能够重新审视经典的城市理论和主题，并有可能帮助城市在当今人工智能驱动和以数据为中心的时代创造与人类行为和愿望相一致的环境。关键词：深度学习、人与环境的互动、地点、街道级图像、城市视觉智能。
引用：Zhang, F.、Salazar-Miranda, A.、Duarte, F.、Vale, L.、Hack, G.、Chen, M.、… Ratti, C. (2024)。城市视觉智能：利用人工智能和街道级图像研究城市。美国地理学家协会年鉴，114(5)，876–897。
自从 19 世纪末至 20 世纪中叶卡米洛·西特、凯文·林奇、鲁道夫·阿恩海姆和简·雅各布斯等学者的开创性工作以来，城市的视觉维度一直是城市研究的一个基本主题。几十年后，大数据和人工智能 (AI) 正在彻底改变人们移动、感知和与城市互动的方式。本文回顾了有关城市外观和功能的文献，以说明如何使用视觉信息来理解城市。引入一个概念框架——城市视觉智能，系统地阐述新的图像数据源和人工智能技术如何重塑研究人员感知和衡量城市的方式，从而能够研究物理环境及其与不同尺度的社会经济环境的相互作用。文章认为，这些新方法将使研究人员能够重新审视经典的城市理论和主题，并有可能帮助城市在当今人工智能驱动和以数据为中心的时代创造与人类行为和愿望相一致的环境。关键词：深度学习、人与环境的互动、地点、街道级图像、城市视觉智能。