XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System面部的
具有高渗透可再生能量的分配网络的集中控制
摘要：分配网络被认为是分发从传输和子汇率接收到的能量以提供被动负载。这种方法由于存在分布式生成，主要基于可再生能源，并且在此电压水平上连接的插件电动汽车数量增加，因此这种方法不再有效。在本文中，解决了分销网络面部的持续过渡。虽然分布式可再生能源会增加节点电压，但电动汽车的需求激增高于计划这些网络时考虑的负载预测，从而导致分配线和变压器的拥塞。此外，分析了集中式控制技术，以减少分布式发电和电动汽车的影响并增加其有效整合。提出了用于电压控制和拥塞管理问题的不同方法的分类。
调节情绪归因和操纵的理由
首先，我们不应该假设情感计算技术将按计划工作。在最基本的层面上，他们可能会误解人们，并将一个人的行为归因于另一个人。即使他们能够始终如一地识别人和面孔，机器也可能失败。心理学研究人员已经证明，面部和表情不一定巧妙地绘制到特定的特征和情感上，更不用说涉及到参与或侵略检测中更广泛的精神状态了。正如丽莎·巴雷特（Lisa Barrett）和她的同事所报告的那样：“同一情感类别的实例既不是通过一组普通的面部运动来可靠地表达的，也不是从一组普通的面部运动中表达出来的（Barrett等人。2019：3），因此面部的交流能力受到限制。误解的危险是明确的，并且在通过面部分析量化参与的努力中存在明显的危险。
皮质面部处理系统
要点 • 灵长类动物的大脑包含面部细胞、面部区域，它们连接到面部处理网络中。 • 经过数千万年的进化，灵长类动物的面部处理系统惊人地相似。 • 面部包含大量需要提取的社会信息，从检测面部的存在开始，到识别熟悉个体的面部。 • 面部细胞表现出可以解释面部感知主要特性的特性。 • 面部处理障碍（无论是由于发育因素还是通过脑损伤获得）对面部处理回路的功能组织和面部处理的神经机制具有重要意义。 • 面部形状信息可以与其他信息源（甚至是非视觉信息）集成，以帮助处理动态人物信息。 • 面部处理的一个主要目标是识别熟悉的个体，并且已经确定了支持这种社会感知和记忆之间联系的主要神经系统和机制。
大脑奖2021·信息包
三叉神经（参与控制的运动和面部的感觉）和脑膜及其相关的血管（脑膜是围绕大脑的薄膜，是头骨内部唯一感受到疼痛的结构）。Moskowitz Pro提出，当激活三叉神经纤维时会触发偏头痛攻击，从而释放出扩张（打开）脑膜血管的化学信号。这会导致局部炎症，最终导致严重的头部疼痛。但是，什么是激活三叉神经纤维首先引起偏头痛攻击的是什么？在紧张的头痛之前，许多偏头痛患者经历了光环 - 不寻常的Sory经历，例如看到光，闪光，恒星，短暂的视力丧失或脸部或手中的刺痛感。这些光环通常持续不到一个小时，但它们通常表明偏头痛攻击即将到来。Moskowitz提供了令人信服的证据，表明高度不寻常的大脑活动模式导致光环也可能激活三叉神经纤维。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
何时在婴儿的大脑中出现视觉类别表示？
图1：实验设计。示例的示例部分在带有面部的条件下显示为233ms的奇数类别图像，因此更新（载波）频率为4.286 Hz。每5个图像以0.857 Hz的速度出现一次不同的示例。这称为奇数频率。在每种条件下，通过类别阻止，将图像呈现14秒，并包含12个这样的奇数周期。在每个演示序列（70秒）中，参与者以随机顺序查看5个条件中的每个条件中的每个条件都有不同的奇数类别类别：面部，四肢，走廊，角色，角色和汽车。我们平均每个参与者每类平均收集6个序列，每个70秒序列使用不同的图像。图像跨越12°。这里的面部图像被文本“面”涵盖，以符合Biorxiv的出版政策。
人工智能用于手语翻译
尽管我们的数字化社会能够促进社会包容和融合，但仍有许多社区遭受不平等的困扰。聋人也是如此。欧盟约有 75 万聋人和美国超过 400 万聋人每天都面临着沟通和参与方面的挑战。这不仅发生在休闲活动中，更重要的是，在紧急情况下也是如此。为了提供平等的环境并让有听力障碍的人能够用他们的母语交流，本文介绍了一种基于人工智能的手语翻译器。我们采用了一个变压器神经网络，能够分析来自人的手势和面部的 500 多个数据点，将手语翻译成文本。我们设计了一个机器学习管道，使翻译器能够发展、构建新的数据集并训练手语识别模型。作为概念验证，我们实例化了一个包含 200 多个短语的紧急呼叫手语翻译器。总体目标是支持听力障碍人士，使他们能够参与经济、社会、政治和文化生活。
聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响单词识别中整体处理的发展出现
Aghababian，V。和Nazir，T。A.（2000）。发展正常的阅读技能：单词识别的视觉过程的各个方面。J Exp Child Psychol，76（2），123–150。https://doi.org/10.1006/jecp.1999.2540Ahlén，E.学习颠倒阅读：对知觉专业知识及其获取的研究。Exp Brain Res，232（3），1025–1036。https://doi.org/10.1007/ S00221-013-3813-9 Albonico，A.，Furubacke，A.（2018）。知觉有效性和面部，单词和房屋的反转效应。Vision Res，153，91–97。https://doi.org/10.1016/j.visres.2018.10.008 Arun，S。P.（2022）。使用组分性了解整个对象中的零件。开拓者Neurosci系列，https：//doi.org/10.1111/ejn.15746 Baker，C.I.，Liu，J.，Wald，L.W.，Kown，K.K。，＆Kanwisher，N。（2007）。人类外皮层中功能选择性的视觉文字处理和经验起源。Proc Natl Acad Sci USA，104（21），9087–9092。Bartlett，J。C.和Searcy，J。H.（1993）。面部的反转和配置。Cogn Psychol，25，281–316。https://doi.org/10.1006/cogp.1993.1007 Behrmann，M.，Avidan，G.，Marotta，J.J。，＆Kimchi，R。（2005）。先天性疾病中与面部相关处理的详细探索：1。行为发现。J Cogn Neurosci，17（7），1130–1149。https://doi.org/ 10.1162/0898929054475154 Behrmann，M。，＆Plaut，D.C。（2014）。双边半球处理单词和面部的处理：纯纯Alexia中的Prosopagnosia单词障碍和面部障碍的证据。Cereb Cortex，24（4），1102–1118。https：//doi.org/10.1093/cercor/bhs390 Behrmann，M。，＆Plaut，D.C。（2020）。半球视觉对象识别组织：理论上说明和经验证据。感知，49（4），373–404。https://doi.org/10.1177/0301006619899049 Ben-Yehudah，G.，Hirshorn，E.A.，Simcox，T.，T.，Perfetti，C.A。，＆Fiez，J.A。（2019）。中文英语双语者将L1词汇阅读程序和整体拼写编码转移到L2英语。J Neurolainist，50，136–148。https://doi.org/10.1016/j.jneuroling.2018.01.002
基于改进的多任务级联的面部检测...
摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展，面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域，包括身份身份验证，安全保护，媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络（MTCNN）具有很高的精度和鲁棒性，但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束，该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此，改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7％，同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70％。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求，并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
探索人工智能、监控和隐私的交汇点
人工智能没有一个普遍接受的定义，但被理解为将信息注入计算机系统以创建能够从现有数据集中学习以模拟和预测各种场景的应用程序（Filgueiras，2023 年）。人工智能越来越多地用于人类决策过程。它使用个人数据和现有数据集来得出结论。这意味着人工智能系统的性能仅与它们“学习”的数据集一样准确。这给边缘化社区带来了问题，因为他们通常不包含在这些系统所训练的数据集中（Fontes 等人，2022 年）。这些数据集可以反映其创建者的偏见，导致人工智能性能扭曲并对边缘化人群产生负面影响。例如，如果训练数据存在偏差（面部识别系统主要针对白人面部进行训练），则得出的结论可能不正确。这导致有色人种面部的错误识别增加（Denning，2020 年）。人们还担心这些系统如何获取和分发它们正在使用的私人数据，因为滥用或利用私人数据会对个人自主权和自由构成重大风险（Fontes 等人，2022 年）。