Color coding for multi-channel color perception from three photodetector types with wide overlapping spectral sensitivity bands
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Human color perception generate typical chromatic sensations from various wavelengths of the visible spectrum by exciting three broadband sensitivity photodetector types. The retinal neural network compares, differentiates and redirects signals from the three photodetectors to the cortex through several chromatic pathways. The current concept that explains the creation of the different color pathways through the retina's neural network is not compatible with its implementation in a physical instrument to characterize colors in a way similar to the visual system so the mechanism of neural color-coding of the retina is partially known. Purpose. The present study presents a physical process of de-multiplexing signals emitted by two or more types of photodetectors with a wide band of overlapping spectral sensitivities to differentiate signals corresponding to the spectral zones that the photodetectors share with each other, and signals corresponding to the distinctive spectral sensitivity zone of each photodetector. Conclusion. The model adopts two fundamental principles from retinal neuron signal processing, such as the contrast of photoreceptor signals, as well the ON and OFF properties of retina's neural network to redirect the contrasts of photoreceptor signals to different chromatic channels. The concept of this model represents a good alternative to explain the process of color coding signals from three types of retinal photodetectors to activate the different channels involved in human color perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».