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日常生活和教育中的人工智能
人们没有意识到人工智能已经成为我们生活的一部分。人工智能不仅限于使用机器人，人工智能还隐藏在日常物品中。使用人工智能的一个例子是使用生物识别方法解锁手机，例如用户面部识别。此功能照亮面部并在其上放置超过 10,000 个不可见的红外点，以将获得的数据与之前的数据进行比较并确定面部的相关性。Apple 表示，FaceID 出错的可能性是百万分之一。经常使用人工智能的另一个例子是社交网络，它们使用算法来暗示友谊或展示相似的兴趣，并且越来越多地通过反对网络羞辱的运动来启动人工智能系统。作为一种更传统的格式，电子消息和短信也出现了，以及浏览器（例如 Google）的功能。人工智能还可以指导家庭中的智能设备（智能恒温器、智能冰箱、智能扬声器、智能光传感器等）和 GPS 导航来计算最佳路线。人工智能还以各种形式出现在网上银行中，例如防止金融欺诈或个性化优惠（Kušar，2021 年）。
将在巴塞尔面部模型中被视为自然的面孔
主要成分分析（PCA）基于基于3维的可变形模型（3DMM）已被广泛应用于面部感知研究中，作为一种产生刺激的方法，可以促进真实人脸的分布（Gerig等，2018; Egger et al。，Egger et al。，2020; Walker＆Vetter＆Vetter; Walker＆Vetter，2016; Jozwik an al an;尽管BFM的潜在空间被建模为各向同性高斯分布，但高斯密度并不能可靠地表明对人们看起来自然的面部子集。要体验这一点，请参见图1，左。为了理解面部感知并能够采样自然的面孔，希望描绘出BFM内的自然面部的子集。我们进行了在线行为，其中人类受试者对二元判断的脸部自然性进行了判断。我们提供了一个概率模型，该模型在BFM潜在空间中为每个位置分配了0和1之间的概率，从而预测了相应的面部将被判断为自然外观的概率。这种方法不仅有望丰富我们对人类如何从不自然面孔辨别自然的理解，而且还将帮助研究人员从BFM中取样自然的面孔。
人脸识别
目前，深度学习模型在现实世界的面部识别任务中达到了人类水平。我们回顾了使用基于深度学习的计算方法理解人脸处理的科学进展。这篇综述围绕三个基本进展展开。首先，经过面部识别训练的深度网络会生成一个表示，该表示保留了有关面部（例如身份、人口统计、外观、社交特征、表情）和输入图像（例如视点、照明）的结构化信息。这迫使我们重新思考视觉逆光学问题的可能解决方案。其次，深度学习模型表明，面部的高级视觉表示无法从可解释的特征方面来理解。这对理解高级视觉皮层中的神经调节和群体编码具有重要意义。第三，深度网络中的学习是一个多步骤的过程，迫使人们从理论上考虑各种可以重叠、随时间积累和相互作用的学习类别。需要多种学习类型来模拟人类面部处理技能的发展、跨种族效应以及对个人面孔的熟悉程度。
丙泊酚介导的无意识状态会干扰感觉信号在皮质层级中的传递
图 1：在清醒和昏迷动物中传递刺激时，从四个皮质区域记录 LFP 和脉冲数据。（A）犹他阵列的植入位置。STG：颞上回（听觉）；PPC：后顶叶皮质（联想）；8A：区域 8A（认知）；PFC：前额皮质（认知）。（B）在清醒和昏迷状态下传递的刺激。UC（无条件）音调和条件音调是两种不同的声音，均持续半秒。条件音调之后是经过半秒延迟后吹向动物面部的气流。UC 气流是相同的气流，没有任何先前的音调。（C）维持剂量期间脉冲率稳定。显示每个大脑区域的平均发放率（1 分钟箱）（平均值 +/SEM）。水平黑条（顶部）表示丙泊酚输注剂量的时间过程。给予高剂量 30 分钟（起效），然后给予低剂量 30 分钟（维持）。紫色条标记失去意识 (LOC) 和恢复意识 (ROC) 的平均时间。灰色框表示清醒和无意识状态所用的时间范围。
材料选择和腐蚀指南
此处提供的信息仅用于一般信息。最终用户是根据涉及的材料，化学和腐蚀面部的确定，负责在自己的应用中选择Pro Duct（S）。本指南及其内容是按“按”提供的，而无需适销性和适合特定目的的保证。在不限制上述，Ashcroft，Inc。的情况下，其分销商和供应商对本指南及其内容的准确性，可靠性，完整性或当前性及其目前的性质及其目前没有任何陈述或保证。在任何情况下，阿什克罗夫特（Inc。建议供应商或本指南中提到的任何第三方造成此类损害的可能性。Ashcroft，Inc。的任何责任，其分销商和供应商或本指南中提到的任何第三方均应限于Ashcroft，Inc。的标准销售条款，保修和责任限制，应适用于服务的所有此类销售或服务。产品和服务可以从交付之日起一年内没有工艺和材料的缺陷。Ashcroft，Inc。，其分销商和供应商或本指南中提到的任何第三方对您的使用或滥用本指南或其内容造成的任何人身伤害（包括死亡）不承担任何责任。与您使用本指南有关的任何索赔及其内容都必须在事件日期的一（1）年之内提出，从而引起此类诉讼。的补救措施是独家的，并且仅限于这些条款和条件中明确规定的补救措施。
年度报告
我们令人鼓舞的进步支持了一个基本的假设，即北极海冰的山姆可以冷却北极，并扩展具有全球冷却效应。在与我们的研究合作伙伴的气候合作中，我们发现，模拟了HGMS的多年应用，以增强Beaufort Gyre的一部分（在北极总海洋总约11％的地区）中的海冰反射率，并恢复了多年的北极海冰，并导致了整个北极和北部北部地区的冷却。目前正在为一本主要的科学杂志上发表这项工作。这项工作为断言在北极海冰上增强反照率的HGM的多年现实应用的主张提供了重要的支持，这将延长这种冰的寿命，增加其厚度和面部的覆盖范围，最后导致大气冷却。此外，这项工作还支持这样的想法：北极海洋的战略领域，当用高度反射的HGM处理时，可以产生放大效应，也就是说，可以刺激超出实际用HGMS处理的特定区域的冰层生长。这是一个极为重要的发现，因为它表明使用HGM处理如此较小的战略区域，消除了对整个北极海洋进行处理的需求，这在逻辑上是不可能的，而且价格昂贵。
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
对象识别的深神经网络模型中的生成感知推断会引起虚幻的轮廓和形状
虚幻的轮廓和塑造突出了自然和人造视力如何感知世界之间的巨大差距。在这项研究中，我们表明，模式识别模型体现了一个生成模型，该模型整合了pi脚先验和感官处理。我们介绍了一种新型的感知算法，生成感知推理（GPI），该算法通过在早期层中积累传播误差来迭代地更新激活。鉴于Kanizsa正方形作为针对可靠对象分类的深神经网络（DNN）的输入，我们的结果表明，运行GPI导致了感知到的“白色广场”区域中类似边缘模式的出现。此外，当GPI用鲁宾的花瓶图像作为输入应用于同一DNN时，它会创建类似花瓶的模式，而GPI在具有相同体系结构的DNN中，但对面部识别进行了优化，从而创建了类似面部的模式。因此，我们通过可捕获有关动物和人类幻觉的实验发现的可构成图像计算算法发现了自然图像事先与虚幻轮廓和形状感知之间的直接联系。更广泛地，这项工作将视觉皮层的视图既是统一框架中的模式识别和生成模型。
基于威胁性的理论的话语分析 - 案例
早在1950年代，英国社会学家戈夫曼（Goffman）在重复考虑后提出了面部戏剧，面部交流和面部工作的理论。戈夫曼认为，面孔是人们通过沟通过程中的口头行为为自己获得积极的社会价值的方式。是根据社会批准的属性创建的自我价值。他也被称为早期脸理论发展的先驱。在1987年，布朗和莱文森保留了戈夫曼的“面部工程”中的避免面部理论，并提出了基于礼貌策略框架的面部理论。他们注意到，不同的语言形式可以表达不同的社会关系，并提出了从三个方面的礼貌普遍性的系统解释：面部，威胁面对面的行为（FTA）和礼貌策略。Brown和Levinson认为，礼貌是“模特者”采取的各种理性行为，以满足面部的需求。脸部分为正面和负面的面部。积极的面孔希望得到别人的认可和爱。如果满足了这些条件之一，则可以保持正面并保存正面；相对而言，消极的面孔是指自主，行动自由或自我行为的权利，而没有他人的干预和障碍。在社会交流中，有必要尊重他人的积极面孔，并保护对方的负面面孔，以确保沟通的平稳和成功的进步。
基于深度卷积神经网络的视觉刺激分类，使用健康和阿尔茨海默病患者的脑电图信号
摘要：视觉感知是人类生活的重要组成部分。在面部识别的背景下，它使我们能够区分情绪和区分一个人与另一个人的重要面部特征。然而，患有记忆丧失的受试者面临严重的面部处理问题。如果面部特征的感知受到记忆障碍的影响，那么就可以使用来自大脑视觉处理区域的大脑活动数据对视觉刺激进行分类。本研究通过面部的反转效应区分熟悉度和情绪方面，并使用卷积神经网络 (CNN) 模型 (EEGNet、EEGNet SSVEP (稳态视觉诱发电位) 和 DeepConvNet) 从原始脑电图 (EEG) 信号中学习判别特征。由于可用的 EEG 数据样本数量有限，引入了生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 来生成合成 EEG 信号。生成的数据用于预训练模型，并初始化学习到的权重以在真实 EEG 数据上训练它们。我们研究了脑信号中的细微面部特征以及深度 CNN 模型学习这些特征的能力。研究了面部倒置的影响，观察到 N170 成分具有相当长且持续的延迟。结果，根据面部姿势将情绪和熟悉刺激分为两类。直立和倒置刺激类别的混淆发生率最小。该模型学习面部倒置效应的能力再次得到证明。