Notice bibliographique
Résumé
We address the question of what are the computational tasks that an executive controller for visual attention must solve. This question is posed in the context of the Selective Tuning model of attention (Tsotsos 2011); however other attention models are considered as well (for example, see Baluch and Itti 2011). The range of required computations go beyond the expected top-down attention signals or region-of-interest determinations, and must deal with parameter settings, timing and synchronization of processes, information routing, a range of recurrent mechanisms, coordination of bottom-up with top-down information, matching control to task, and more. Within Selective Tuning, the attentive mechanisms of suppression, restriction and selection are defined and several sub-classes of each. There are also 'beyond feed-forward' processes including recurrent localization, early dorsal-to-ventral recurrence, priming, and cueing. Overt and covert fixations are both supported. All of this must be coordinated, communications synchronized, and the results monitored to ensure the expected results are obtained, as the given task requires. We show how these play a role in the overall shaping of attentional modulation of the visual system so that it provides its best performance: the system is a dynamic one, tuning a general purpose processor to the task and input of the moment. The framework of computation that might suffice for an attention executive will be described. Importantly, one must also consider the communications to and from the attention executive. To accomplish this, the classic, seminal contribution of Ullman's Visual Routines is resurrected, re-defined to make it consistent with the modern neurobiology of vision, re-named Cognitive Programs, and developed to include the critical elements of Visual Task Executive, Attention Executive, and Working Memory. Meeting abstract presented at VSS 2013
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».