加州大学伯克利分校(University of California Berkeley)的西蒙斯计算理论研究所(Simons Institute for The Theory of Computing)成立于2012年，是一个备受推崇的研究机构，它一直在召集计算机科学家和其他相关专家，努力探索深层次的、尚未解决的计算问题。

 

除了举办各种研讨会和研讨会，蓝冠官网设计了该套件来支持亚马逊基于云的AVS。它允许蓝冠代理人员对连接到AWS IoT Core的语音控制设备进行原型设计，该设备是Amazon托管的云服务，用于与蓝冠测速云应用程序和其他设备安全地交互。以及发表研究论文外，西蒙斯研究所最近还推出了一个新的在线视频纪录片系列，名为“理论短片”。

 

要免费观看新的理论短片在线纪录片系列，请点击这里的链接。

 

作为一个优秀的并且值得看比赛视频系列,第一次视频名为“知觉推理:大脑和计算”,既丰富又迷人,提供一个生动的和告诉探索的眼睛捕捉视觉图像,以及至关重要的大脑和心灵纠缠不清的关系,眼睛观察什么。

 

它是一个非常迷人和容易解释的主题背景，混合在一起的理论和实践，并提供了一个引人入胜的风格，在不到20分钟，在一个统一的步伐前进，令人惊讶地涵盖相当实质性的内容在如此短的时间内。

 

荣誉属于Bruno Olshausen博士，他是Helen Wills神经科学研究所和验光学院的教授，在电子工程和计算机科学(EECS)有一个附属的任命，因为他是这个关于眼脑二元性的启蒙视频的杰出专家。

 

我将从视频中提供一些花絮，刺激您浏览它，并提供一些关于涉及自动车辆(AV)的出现，特别是基于ai的自动驾驶汽车的出现的联合用例的想法。

 

眼睛作为视觉感官设备

 

我们经常认为我们的眼睛是理所当然的，很少注意它们是如何工作和为什么工作的。

 

在许多方面,它是一种生物和神经感官的奇迹,我们的眼睛和大脑能够无缝地工作的,一个缠绕我们的视觉系统与我们的认知能力,使我们能够感知世界和理解我们正在查看(在大多数情况下,一个希望)。

 

正如视频中提到的,我们做的视觉输入会导致幻觉,尽管巧妙地指出的,人能巧妙地认为我们也许总是产生幻觉(对有些人来说,一个惊人的,但有用的方法来理解这件事),我们幸运的是大部分的时间做一个谨慎的管理工作,将原始图像转化为理性意义操作在我们的日常生活中。

 

如果你把眼睛从大脑(呃,对不起如果看起来麻烦的),你会本质上是一个独立的感官设备收集视觉刺激数据,但没有地方可去,和不会有任何可行的意义构建的夸大的数据,利用数据理解的目的。

 

这是值得考虑的有很多,通常错误或消息不灵通的类比使用电子相机和采取的照片和录制的视频,和澄清是很重要的,虽然你可能会认为,这类相机的眼睛,这往往过分淡化的作用基本二元性的大脑和思维。

 

简而言之，相机可以提供图像，然后我们作为人类可以观看，蓝冠怎么样？随着设备的不断发展和设计新技术以解决新挑战，蓝冠官网开发人员不断想出新的技巧来增强XR体验。并从我们的大脑提供的视觉化意义，但相机本身并不是特别做任何意义的制造。

 

用例的AV和基于AI自动驾驶汽车,你可以把相机到一辆车,收集尽可能多的可视化数据可能会寻求,但有意义的图像的能力,如确定有行人过马路,可能会受到冲击,这来自于人工智能的计算工作。

 

很明显，我们已经知道如何制作相机(相机确实在不断改进)，蓝冠测速网络中的塔可以使用定向或全向收发器。定向天线可以是扇形天线，可以发出一定角度的扇形波，也可以是聚焦天线，可以发出窄波束。而如何处理视觉数据并将其转化为任何接近大脑将视觉图像转化为令人信服的思想和行动的能力的东西，则完全是另一回事。

 

这是所谓的“滞留”制作的自动驾驶汽车,即如何将基本的视觉数据转换为cognitive-like理解,一个人工智能系统可能体现,然后转化为适当和安全驾驶汽车的轮子,连同操作油门和刹车踏板。