تتضمن ممارسة شائعة في بناء مجموعات بيانات NLP، خاصة استخدام التعليقات التوضيحية من قبل الجمهور، الحصول على أحكام معلقية متعددة على نفس حالات البيانات، والتي يتم تسويتها بعد ذلك لإنتاج حقائق أو درجة أرضية واحدة، من خلال التصويت الأغلبية، المتوسط، أو ا
لحكموبعدفي حين أن هذه النهج قد تكون مناسبة في مهام توضيحية معينة، تطل مثل هذه التجمعات على الطبيعة التي تم إنشاؤها اجتماعيا للتصورات الإنسانية التي تهدف الشروح عن المهام ذاتية نسبيا إلى الاستيلاء عليها.على وجه الخصوص، فإن الخلافات المنهجية بين المحن المعلقين بسبب خلفياتهم الاجتماعية والثقافية والتجارب العاشية غالبا ما يتم توعيتها من خلال هذه التجمعات.في هذه الورقة، نوضح تجريبيا أن تجميع الملصقات قد يعرض تحيزات تمثيلية من وجهات النظر الفردية والمجموعة.بناء على هذا النتيجة، نقترح مجموعة من توصيات لزيادة فائدة وشفافية مجموعات البيانات في حالات استخدام المصب.
يمكن تحليل و معالجة بيانات صور الفيديو من خلال العديد من الطرق. يكشف هذا البحث إلى أي مدى يمكن أن تكون الخلية العصبونية النابضة Spiking Neuron المصممة وفق النموذج Hodgkin-Huxley ملائمة لهذه المهمة. ستناقِش عمليات المحاكاة الموثقة في هذا البحث استجابة
الخلايا العصبونية من النموذج تكامل- إطلاق لتيارات الدخل الثابتة و المتغيرة و المدخلات المقادة بكثافة البكسل. و بشكل عام تستخدم برمجيات التطبيق المصمم 64 خلية عصبونية نابضة تعمل بشكل مستقل حيث تقوم هذه الخلايا العصبونية بمعالجة بيانات الصورة المأخوذة كل 25 ميلي ثانية.
تم اختبار العصبونات المصممة على 100 صورة تتضمن حالات مختلفة من الإضاءة و الإشباع اللوني و التباين, و أظهرت النتائج أن الخلية العصبونية من النموذج تكامل – إطلاق حساسة للتغيرات في كثافة البكسل إذا تم اختيار بارامتراتها بشكل جيد, مما يجعل استخدام شبكة عصبونية من هذه العصبونات أمراً مناسباً في بعض التطبيقات مثل Saliency Maps و التي تعتمد بشكل كبير على قيم الكثافة لمجموعة من البكسلات.
