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Biological Psychiatry:精神病学中神经成像的时空精确度

在精神疾病中观察到的异常认知、感知和行为模式被认为是由快速进化的神经过程的复杂相互作用驱动。目前神经成像技术固有的空间和时间分辨率之间的权衡阻碍了对人类体内这些动态过程的理解。最近精神病学研究的一个趋势是使用高时间分辨率成像,特别是脑磁图,通常与复杂的机器学习解码技术相结合。这方面的发展有望对认知现象的时空动力学提供新的见解,包括与精神疾病相关的领域,如奖励和回避学习、记忆和计划。本综述回顾了利用这种提高的时空精度所取得的最新进展,并特别提到了寻求推动对精神病理学的机制理解和实现临床前转化的应用。

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《最强大脑》第三场《核桃计划》比赛难点及技术解析

近日,江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩,在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终,“小度”以2:0的战绩战胜对手,并以3:1的总战绩,斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”:通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中,让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后,从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中,准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束,但对于相关人工智能识别技术的

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CVPR 2023--CiteTracker:关联图像和文本以进行视觉跟踪

现有的视觉跟踪方法通常以图像块作为目标的参考来进行跟踪。然而,单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念,因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的,这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。在本文中,我们提出了 CiteTracker,通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。具体来说,我们开发了一个文本生成模块,将目标图像块转换为包含其类别和属性信息的描述性文本,为目标提供全面的参考点。此外,还设计了动态描述模块来适应目标变化,以实现更有效的目标表示。然后,我们使用基于注意力的相关模块将目标描述和搜索图像关联起来,以生成目标状态参考的相关特征。在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法,并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。源代码和训练模型将在 https://github.com/NorahGreen/CiteTracker 发布。

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