An internally switched model of ocular tracking with prediction
Notice bibliographique
Résumé
Ocular tracking of targets in biological systems involves switching between two strategies: slow pursuit and fast corrective saccades producing pursuit nystagmus. Here, a symmetric (bilateral) controller is used as a model for the oculomotor control system (OCS) to drive two cameras on a robotic head. It relies, as in biology, on internal switching in shared premotor circuits to alternate automatically between the two types of movements comprising nystagmus. The symmetric structural concept is gaining acceptance as evidence points to sharing of both fast phase and slow phase control in brainstem structures previously thought to be solely involved in one mode alone. This bilateral OCS model is a parsimonious design that is at once biomimetic and analytically simple. We extend prior results by incorporating more biological clues from floccular projections to establish rudimentary prediction mechanisms for both slow and fast phases; prediction is achieved by using retinal slip, which contains target velocity information. This provides a more accurate replication of the difference between fast phase and slow phase dynamics, and considers neural activity profiles in the superior colliculus to refine the controller performance. The resulting controller eliminates the need for saccades in steady state for low frequency inputs, and each saccade now has better accuracy, despite visual delays.
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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 | 0,000 |
| 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 ».