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中国科学院自动化研究所在多模态神经信息编解码方面取得进展（图）
多模态 神经信息 编解码
2023/4/10
解码人类视觉神经表征是具有重要科学意义的挑战，可以揭示视觉处理机制并促进脑科学与人工智能的发展。然而，目前的神经解码方法难以泛化到训练数据以外的新类别，主要挑战在于现有方法未充分利用神经数据背后的多模态语义知识，且现有的可利用的配对（刺激-脑响应）训练数据较少。
中国科学院自动化所在多模态神经信息编解码方面取得进展（图）
自动化所 多模态神经 信息编解码
2023/5/3
解码人类视觉神经表征是具有重要科学意义的挑战，可以揭示视觉处理机制并促进脑科学与人工智能的发展。然而，目前的神经解码方法难以泛化到训练数据以外的新类别，主要挑战在于现有方法未充分利用神经数据背后的多模态语义知识，且现有的可利用的配对（刺激-脑响应）训练数据较少。
躯体感受系统中的多模态感知可帮助人们获得更全面的物体属性，并对物体的状态做出准确判断。尤其是不同受体的感觉信号在一定的条件下还可被神经元整合并发送到大脑皮层作进一步处理（图1a）。与单模态感知相比，多模态融合感知在评估物体属性和提高物体识别精度方面具有明显优势。在传统的人工感知系统中，多模态信息的处理多采用串行计算架构，传感信号需转换为数字模式才能被处理器处理，产生了较大的功耗和通信带宽开销。此外...