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独立进化的视觉系统中普遍存在幻觉轮廓感知能力，表明它在生物视觉处理中具有基础和关键的作用，因此，幻觉轮廓感知也应该是人工智能视觉系统所必须具备的能力。 此前，深度学习模型的幻觉轮廓感知相关研究相对较少，研究深度学习模型对幻觉轮廓感知的鲁棒性比图像干扰鲁棒性更加复杂，主要障碍是幻觉轮廓的样本有限。...
如今，“人工智能视觉算法主要是基于有限的数据量并对其进行标注来训练和实现的，显然无法适应现实世界各种视觉认知任务的复杂性，相关算法对哪些不常见的但后果严重的情况，经常缺乏足够的鲁棒性和泛化能力，也对其他场景不具有可推广性。”约翰霍普金斯大学认知科学系和计算机科学系特聘教授艾伦·尤尔表示。 ...
提取夜间睡眠呼吸信息，使用神经网络处理这些信号并推断是否患有帕金森病，如果有，则根据 MDS-UPDRS 帕金森病综合评价量表评估严重程度。研究团队对7687人使用这套系统进行测试，其中包括757名帕金森病患者。这一人工智能系统可以安装在卧室墙壁上，在他们睡觉时进行监测，而无需接触身体，因此也不会影响睡眠。...
2. 算法性能：假阳性与假阴性指标、重复性与再现性、鲁棒性/健壮性。 3. 临床使用限制：临床禁用、慎用等场景 4、软件确认 软件确认即以提供客观证据认定软件满足用户需求和预期目的，包括软件确认测试(用户测试)、临床评价(若适用)、评审等系列活动。 临床评价是此类软件进行确认的主要方式，主要包括两个原则。 1....
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