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Ähnliche Strukturen zur Gesichtserkennung im Gehirn von Affen und Menschen

https://www.mpg.de/4286168/gesichtserkennung-bei-rhesusaffen

Menschen steuern ihr soziales Verhalten über die Erkennung der Gesichter ihrer Mitmenschen, die Deutung ihres Gesichtsausdrucks und der Blickrichtung – bei Rhesusaffen könnte das einer neuen Studie zufolge ähnlich sein. Bisher waren viele Wissenschaftler davon ausgegangen, dass die Fähigkeiten zur Gesichtserkennung bei Affen deutlich anders ausgebildet sind. Doch nun haben Wissenschaftler vom Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik in Tübingen mit Hilfe der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) auch im Gehirn von Rhesusaffen ein ganzes Netzwerk an Regionen ausgemacht, das an der Gesichtserkennung und Verarbeitung von Gesichtsinformationen beteiligt ist. Für viele beim Menschen bekannte Hirnregionen zur Gesichtserkennung fand sich bei der Überblicksstudie ein mögliches Pendant im Affenhirn. An Rhesusaffen könnten daher möglicherweise auch Krankheiten des Menschen wie Autismus und Gesichtsblindheit (Prosopagnosie) erforscht werden.
Außerdem muss das Mienenspiel vom heiteren bis traurigen Gesichtsausdruck und die

DragGan ermöglicht die Bearbeitung KI-generierter Bilder

https://www.mpg.de/20479165/draggan-bild-bearbeitung-kuenstliche-intelligenz

Mit DragGan kann ein Team um C. Theobalt vom Max-Planck-Institut für Informatik Bilder, die eine künstliche Intelligenz (KI), genauer gesagt ein Generative Adversarial Network, erzeugt, gezielt zu verändern. Die Bildbearbeitung ermöglicht es also, die Ergebnisse des GAN zu steuern.
„Dafür muss ein Foto jedoch erst in das Modell projiziert werden, und dabei kann

DragGan ermöglicht die Bearbeitung KI-generierter Bilder

https://www.mpg.de/20479165/draggan-bild-bearbeitung-kuenstliche-intelligenz?c=152480

Mit DragGan kann ein Team um C. Theobalt vom Max-Planck-Institut für Informatik Bilder, die eine künstliche Intelligenz (KI), genauer gesagt ein Generative Adversarial Network, erzeugt, gezielt zu verändern. Die Bildbearbeitung ermöglicht es also, die Ergebnisse des GAN zu steuern.
„Dafür muss ein Foto jedoch erst in das Modell projiziert werden, und dabei kann