神经可塑性使我们能够学习新技能并且整合为新的经验。但当我们的生活发生重大改变时（如经历严重损伤）会有什么神经改变？
自动化机械手可能会产生故障的原因：由于机械手衔接部位大大都是螺丝固定，可能会因为长时间震动形成螺丝松动松脱而形成机械手散架，部件的衔接块断裂等。另一方面机械手震动的缘由形成电线接头松动松脱，继电器松动
东京奥运会上，中国跳水“梦之队”以7金5银收官，在4个单项中包揽冠亚军，在4个双人项目里收获3金。
场景运动估计的任务是获取动态场景的三维结构和三维运动，在论文"DeFlowSLAM: Self-Supervised Scene Motion Decomposition for Dynamic Dense SLAM"，作者提出了一种基于双流的运动估计算法，并且不需要对对象检测进行显式监督，更好地模拟了人类看待世界的方式。此外，该方法可以支持单目、双目和RGB-D等数据格式，算法即将开源。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 摘要：对神经科学的一个挑战是理解意志行为构建的有意识和无意识过程,研究者在大脑手术过程中研究了人类运动意识的神经基质。在第一项实验中，清醒的患者进行了一项自主的手部运动任务，并对他们的表现进行实时观察，同时不同的大脑区域被直流电刺激(DES)短暂地干扰。在第二项实验中，清醒患者回顾性报告DES后的运动表现。根据脑损伤后运动意识障碍的解剖-临床证据，选择运动前皮层(PMC)为靶区，主要体感皮层(S1)为控制区。在两个实验中，在PMC和S1上的DES都中断了运动执行，但只有PMC上的DES显著改变了患者的运动意识，使他们对运动停止失去意识。这些发现证实了PMC在人体运动意识的解剖学功能网络中是一个至关重要的节点。
最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章，觉得甚是不错，针对一些方法和知识点，做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术，总结了机器人抓取过程中的四个关键任务：目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说，目标定位包括目标检测和分割方法，姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法，抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法，运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外，许多方法共同完成了一些任务，如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述，此外，还对相关数据集进行了总结，并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战，并指出了今后解决这些挑战的方向。
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1812.10157/
来自上海交通大学X-LANCE实验室与思必驰AISpeech的研究人员联合推出了一款名为AniTalker的先进视频生成框架。此技术允许用户将单张静态人像和输入的音频转化为栩栩如生的动画对话视频，极大地提升了动画视频的生成质量和效率。
以神经训练和脑部训练为代表的新理念、新方法正在对我们传统的训练理念和方法发起挑战。不管是运动员的力量、耐力、速度、灵敏度等素质的训练效果，还是普通人的体育锻炼效果，都极大程度地取决于输入大脑的信息以及大脑对信息的加工是否快速、准确。大脑对输入的信息进行加工，然后输出做具体动作的信号，也就是说，加工后的信息质量决定了我们的运动表现。如果我们忽视对神经系统，尤其是大脑的训练，运动表现就会受到严重影响。如果我们把大脑和身体之间的通路想象成一根水管，当水管被阻塞，那么水流也会大大减小。神经训练的目的就是疏通水管，让水流通畅、快速地流动。
大家好，今天给大家分享，今年三篇关于视频防抖的文章，这三篇文章分布采用了不同的方法来解决视频抖动的问题。
在开始读之前，还是一个以前谈过的观点。不要因为路径依赖而受到局限，还记得上次商业顶刊那篇关于创业者演讲激情对投资者投资兴趣的文章吗？今天带来的文章更加有趣，在看文章前，你可以先点开视频看一看，可能就知道为何这么有趣了。核磁采集的很多局限可能并不是个大问题。
前段时间，Meta 发布「分割一切（SAM）」AI 模型，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，让计算机视觉（CV）领域研究者惊呼：「CV 不存在了」。之后，CV 领域掀起了一阵「二创」狂潮，一些工作陆续在分割的基础上结合目标检测、图像生成等功能，但大部分研究是基于静态图像的。
在这项研究中，你只要给 AI 一张照片，它就能生成照片中人物的视频，而且人物的表情、动作都是可以通过文字进行控制的。比如，如果你给的指令是「张嘴」，视频中的人物就会真的张开嘴。
常常告诉我的会员，SPINNING课程是带有训练因素在里面的，不是纯粹的放放歌做做动作，而是为了提高你的运动表现以及生理机能。既然是训练课，那就应该有个目标并努力去达成到。举个例子，比如你的目标就是减脂，可能有的人会认为减脂的话那我可劲骑不就能达到我的目标了吗？实际不是这样的，拿运动来说，最有效且唯一的减脂就是有氧运动，当你可劲骑的时候你有可能已经在做无氧运动（消耗的能量来源没有脂肪，称之为无氧糖酵解并产生乳酸副产物），事实上是没有一点减脂效果的。无氧主要是提高你的肌耐力以及心肺的恢复能力。所以设置目标对你尤其重要。这里可以参考我的上一篇文章关于心率对能量区间以及供能系统的影响： SPINNING单车你需要知道的一些事(二)
在语言和其他认知计算研究过程中的一个重要问题是：工具使用是否与语言的句法加工共享计算过程？因为，使用工具的行为可以被认为是给运动计划增加了一个层级结构。而在语言领域，句法加工相互依赖的语言基本元素（即词），它也是一个具有层级结构的认知功能。那么语言的句法层级结构是否具有特异的神经加工机制呢？
作为领域驱动设计战术模式中最为核心的一个部分-值对象。一直是被大多数愿意尝试或者正在使用DDD的开发者提及最多的概念之一。但是在学习过程中，大家会因为受到传统开发模式的影响，往往很难去运用值对象这一概念，以及在对值对象进行持久化时感到非常的迷惑。本篇文章会从值对象的概念出发，解释什么是值对象以及怎么运用值对象，并且给出相应的代码片段（本教程的代码片段都使用的是C#,后期的实战项目也是基于 DotNet Core 平台）。
来自意大利的研究人员在Brain Structure and Function杂志上发表文，探讨了日常动作的运动和语言表征的功能相关性，特别是如何使用相关动作语句引起的潜在感觉运动激活效应。以往研究发现，观察简单的动作（例如，精确抓握）和听取特定动作的声音（例如，行走）会激活感觉运动表征，但是更复杂的行为和更抽象的语言表征（例如，口头描述）的感觉运动表征的激活机制则尚不清晰。语言表征在动作执行或行为观察是否会激活特定感觉运动表征也尚未可知。本研究在日常活动中，要求20名被试完成了分别完成：执行（EXE），观察（OBS）、聆听简短的口头动作描述（LIS），在聆听的同时观察它们（OBS–LIS）以及聆听的同时执行动作（EXE–LIS）这5项任务，探讨在执行不同任务时感知觉运动网络内的血流动力学激活模式（通过功能性近红外光谱法，fNIRS）。研究发现，左半球中，在完成简单观察、观察与聆听相结合任务时，血流动力学响应最低，在简单执行、聆听并执行动作时血液动力学反应最大。研究结果表明，加工对动作的口头描述可能会使感觉运动网络比仅仅观察动作更活跃。
在一天的学习结束后，你有没有感觉过疲倦？像这样完成需要大量注意力和专注力的任务后的疲倦感被称为精神疲劳。科学家在实验室中设计任务来研究这种感觉。他们发现，当我们精神疲劳时，我们的思维能力和运动能力都会变差。科学家目前还没有明确导致这种情况的原因，但能够确定的是精神疲劳会改变大脑的状态。当我们精神疲劳时，大脑前部有一个被称为前扣带皮层的区域会降低活跃度，让我们感觉不想付出努力去完成工作，这就是为什么精神疲劳时我们的表现会下降。好消息是，科学家找到了减轻精神疲劳的方法，关注当下，听音乐，进行体育锻炼，或者摄入咖啡因都能让人感觉更好。
由于机器人操作需要机器人与各种目标进行交互，因此低级动作预测的鲁棒性和可解释性对于操作的可靠性变得至关重要。尽管某些方法展示了令人印象深刻的性能，但它们通常将低级操作预测视为黑箱预测问题，并将人类固有的常识推理能力视为内在能力，从而限制了它们操纵广泛类别目标的能力。
生成模型，特别是条件扩散模型，使我们能够模拟高度丰富和复杂的分布，甚至是以文本为条件的真实图像分布。这种能力使许多以前不可能实现的应用成为可能，例如以文本为条件生成任意、多样且逼真的图像内容。在这些图像模型取得成功之后，最近的研究表明，其他领域的建模，如视频和三维几何领域，也同样适用于下游应用。
今年的ICCV2023 best student paper颁给了康奈尔大学的qianqian wang，目前是加州大学伯克利分校的博士后研究员!
AI 科技评论按：近日，来自加州大学旧金山分校的研究者开发出了一种能将大脑信号转换为语音的虚拟假体语音系统，可帮助癫痫和其他神经性疾病患者还原语音能力。这项研究成果于 4 月 24 日发表在《自然》杂志上，并得到了多家媒体的报道，其中就包括《纽约时报》。AI 科技评论将《纽约时报》的这篇报道编译如下。
机器之心报道 作者：蛋酱 北京冬奥虽已收官，但有一幕却让冰雪运动的爱好者们久久难忘，那就是 2 月 12 日晚，中国队凭借 34 秒 32 的成绩获得北京冬奥会速度滑冰男子 500 米比赛金牌，并刷新了该项目奥运纪录的那一幕。 这枚金牌得来不易，破纪录成绩的背后，是中国运动员们无数个日日夜夜挥洒在冰场的汗水。 世界级比赛中，前几名选手的差距往往只在毫秒之间。在奥运赛场上，运动员的每一次蹬冰、每一次摆臂，都是对速度与精确的全力追求。 这是属于中国的速度，从另一方面说，这也是属于科技进步的速度。 如果想要不
AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。 在视频行为识别（action recognition）方向，目前最常见的网络框架有两类，一类是直接将视频作为输入的3D卷积网络，另一类即是将图像以及光流（optical flow）分别作为输入的two-stream网络。目前two-stream类的方法在效果上还是明显要优于3D卷积类的方法，本文主要讨论two-stream类方法中光流的应用。 虽然光流在two-stream类的方法里被广泛应用并且具有很好的效果，
本文来自ECCV 2018 选为Oral的论文《Learning-based Video Motion Magnification》，代码已开源，作者信息：
近年来，智能穿戴设备的话题度已大不如从前。不过，有业内人士分析这不过是该市场迅速发展的“沉淀期”。最近，高通再次升级了其智能穿戴平台的解决方案，推出了Snapdragon Wear 2100。这个举动
Magnific 图像超分 & 增强工具还正在火热体验中，它强大的图像升频与再创能力收获一致好评。现在，视频领域也有了自己的 Magnific。
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许多失去说话能力的人需要利用某种技术进行交流，这项技术要求他们做出微小的动作来控制屏幕上的光标，进而选择单词或字母。最著名的例子就是霍金，他使用的是一种利用脸颊肌肉激活的发声装置。但是由于使用者必须逐个字母打出自己要说的话，这种装置通常速度很慢，每分钟最多生成十个单词，而正常说话者每分钟平均要说 150 个词，而这主要归功于人类的声道。
6月28日，京东与商务部市场运行和消费促进司签署消费数据开发应用合作备忘录，双方将发挥各自优势，在市场监测、商贸统计、数据开发、消费研究等领域开展合作，探索开发消费领域数据，为政府决策、企业经营、行业发展提供服务支持。
本文提出了一种用于视频动作识别的两流卷积神经网络。该网络包括一个用于提取空间特征的空间流卷积神经网络和一个用于提取时间特征的时间流卷积神经网络。两个流卷积神经网络都使用3D卷积层来提取视频帧的局部特征。此外，还使用了一种用于融合空间流和时间流的late fusion方法。在UCF和HMDB数据集上，该方法分别达到了93.1%和75.4%的准确率。
理解各种交通参与者的运动对于自动驾驶汽车在动态环境中安全运行至关重要。运动信息对于各种车载模块非常关键，涉及检测、跟踪、预测、规划等多个任务。自动驾驶汽车通常配有多个传感器，其中最常用的是激光雷达（LiDAR）。因此，如何从点云中表征和提取运动信息是自动驾驶研究中一个基础的问题。
机器人作为面向未来的智能制造重点技术，其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势，被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域，如图1-1所示。然而，传统机器人系统大多都是在结构化环境中，通过离线编程的方式进行单一重复作业，已经无法满足人们在生产与生活中日益提升的智能化需求。随着计算机技术与传感器技术的不断发展，我们期望构建出拥有更加灵敏的感知系统与更加智慧的决策能力的智能化机器人系统。
本文已获论文原作者授权，转载请后台留言申请 原文作者： Yang Yu （余旸）- Rochester Institute of Technology （罗切斯特理工大学） Chenyan Xu （许辰燕）- Stockton University （斯托克顿大学） Chun-Keung Hoi - Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工大学） 翻译及案例应用：王昱森 吴怡雯 校对：魏子敏 ◆ ◆ ◆ 导读 从1-3落后，到4-3夺冠， NBA总决赛历史上
选自arXiv 作者：Xiaodan Liang、Lisa Lee、Wei Dai、Eric P. Xing 机器之心编译 对于自动驾驶系统而言，准确预测驾驶场景的未来情况对于驾驶安全而言至关重要。卡内基梅隆大学和 Petuum 的一项研究试图通过对偶对抗学习机制来解决这一问题，他们提出的对偶运动生成对抗网络在合成逼真的视频未来帧和流上都取得了很好的表现。机器之心对该研究的论文进行了编译介绍。 尽管用于监督学习的深度学习架构取得了很大的进展，但用于通用和可扩展的视觉任务的无监督视频表征学习仍然很大程度上仍未
下面是马克斯·普朗克智能系统研究所研究人员的客座文章。在本文中，研究人员描述了一种从图像或稀疏点云进行密集4D重建的新方法。
当时用的输入视频是川建国同志，静态照片用的是一组《冰与火之歌》史塔克家族及剧中其他人物图片。
基于事件的视觉功能，如眼睛和大脑，以克服传统机器视觉的固有限制。人眼与传统摄像机几乎没有什么共同之处。
作者 | Caroline Chan、Shiry Ginosar、Tinghui Zhou 和 Alexei A. Efros
选自arXiv 作者：Lijie Fan、Wenbing Huang、Chuang Gan、Stefano Ermon、Boqing Gong、Junzhou Huang 机器之心编译 参与：Panda 尽管端到端的特征学习已经取得了重要的进展，但是人工设计的光流特征仍然被广泛用于各类视频分析任务中。为了弥补这个不足，由来自腾讯 AI Lab、MIT、清华、斯坦福大学的研究者完成并入选 CVPR 2018 Spotlight 论文的一项研究提出了一种能从数据中学习出类光流特征并且能进行端到端训练的神经网络
编者按：东京奥运会传来捷报，张亮和刘治宇在双人双桨项目获得中国奥运史上第一枚男子赛艇奖牌，崔晓桐、吕扬、张灵、陈云霞更进一步，在女子四人双桨项目以绝对优势夺得金牌。
1.OmnimatteRF: Robust Omnimatte with 3D Background Modeling(ICCV 2023)
众所周知，早期脑机接口(BCI)的开发专注于帮助瘫痪病人恢复一定的运动能力，后来，人们在算法，材料，结构上不断改进，希望实现脑机之间的精确交互。目前基于脑机交互的原理，BCI技术在恢复感觉能力甚至治疗精神疾病方面都有了用武之地。最近，研究人员甚至实现了利用BCI技术让瘫痪病人开口说话，去年7月，在《新英格兰医学杂志》上报道了一项来自加州大学旧金山分校的(UCSF)研究团队的BCI技术，一种神经植入物帮助一名瘫痪男子说出了18年来可被人类认知理解的第一句话：“我的家人在外面。”这一成就不仅突显了BCI工程的最新进展，还给了我们大胆想象该技术能为人类带来福祉的空间。
图 1：从人物运动估计 3D 场景。给定 3D 人物动作，我们可以重建运动可能发生的 3D 场景。我们的生成模型能够生成多个逼真的场景，这些场景考虑了人物的位置和姿势，并具有合适的人物-场景交互。
Q1. 安卓开发的APP能运行在鸿蒙系统么，鸿蒙和安卓的关系是子集还是扩展或是完全独立不同的
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