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... | 3.2187 | 6.468 | DE_B00002_S00818_W000170 | de | DE_B00002_S00818 | Aber wenn dem Versuchstier in einem offenen Affengesicht gezeigt wurde, ganz, ganz viele Aktionspotenziale. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000170.mp3 |
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... | 3.1738 | 5.892 | DE_B00002_S00818_W000172 | de | DE_B00002_S00818 | Dann weniger, ja, und auf diese künstlichen Bilder dann noch weniger. Oder hier auch. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000172.mp3 |
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... | 3.1114 | 6.078 | DE_B00002_S00818_W000173 | de | DE_B00002_S00818 | Bei dieser, wenn die ganze Person gezeigt wird, feuert das Neuron. Wenn nur das Gesicht gezeigt wird, feuert das Neuron. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000173.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000174 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000174.mp3 | [
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DE_B00002_S00818_W000175 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000175.mp3 | [
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... | 3.1289 | 9.525 | DE_B00002_S00818_W000175 | de | DE_B00002_S00818 | Das heißt also in diesem Bereich im infrotemporalen Cortex gibt es Neurone, die ganz spezifisch auf Gesichter reagieren. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000175.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000176 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000176.mp3 | [
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3605,... | [
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... | 3.157 | 13.989 | DE_B00002_S00818_W000176 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn man das wirklich haben will, dann zeigt sich, dass diese Art von Kodierung, nämlich, dass die Aktivität einer Zelle ein Objekt kodiert, nicht sehr effizient ist und dass es besser ist, um eine verteilte Kodierung zu haben. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000176.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000177 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000177.mp3 | [
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... | [
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... | 3.1717 | 19.228 | DE_B00002_S00818_W000177 | de | DE_B00002_S00818 | Ein bestimmtes Objekt erkannt wird, wenn eine bestimmte Kombination von Neuronen feuert. Also es ist deutlich effizienter. Aber die Gesichter, die scheinen auf irgendeine Weise sehr, sehr speziell zu sein. Weil wir, weil sie für uns sehr, sehr wichtig und bedeutsam sind, weil das, was wir den ganzen Tag machen, ist un... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000177.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000178 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000178.mp3 | [
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... | 3.0389 | 18.37 | DE_B00002_S00818_W000178 | de | DE_B00002_S00818 | Wow, vor kurzem jetzt auch, ich bin ja ein bisschen übertrieben, aber eine Arbeit, die das sehr, sehr, auf sehr, sehr dramatische Weise belegt hat, dass es scheinbar vielleicht doch so was wie Großmutterneurone gibt. Und das ist eine Arbeit von einem Forscher namens Kiroga, der damals am Caltech war. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000178.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000179 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000179.mp3 | [
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2975,
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... | 3.1031 | 13.34 | DE_B00002_S00818_W000180 | de | DE_B00002_S00818 | Was da gemacht wurde, sind, dass Patienten untersucht worden, die, an denen praktisch Operationen durchgeführt werden mussten, zum Beispiel bei Epilepsie. Manchmal bei ganz schlimmen Formen der Epilepsie. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000180.mp3 |
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... | 3.0857 | 12.945 | DE_B00002_S00818_W000181 | de | DE_B00002_S00818 | Da weiß man sich nur noch dadurch zu helfen, dass einfach die Herde, da wo diese epileptischen Anfälle entstehen im Gehirn, einfach dann beseitigt werden. Und wenn man solche Eingriffe durchführt, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000181.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000182 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000182.mp3 | [
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34... | 3.15 | 12.326 | DE_B00002_S00818_W000183 | de | DE_B00002_S00818 | Das wurde dann ein Patient beschrieben, dem wurden Bilder von ganz vielen verschiedenen Prominenten gezeigt, aber immer wenn da ein Bild von Jennifer Aniston war, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000183.mp3 |
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DE_B00002_S00818_W000186 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000186.mp3 | [
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... | 3.3129 | 8.184 | DE_B00002_S00818_W000186 | de | DE_B00002_S00818 | Was eigentlich in dem widerspricht, was ich Ihnen schon gesagt habe, dass es vielleicht nicht sehr effizient ist. Hier ist noch ein Beispiel, bei Hail Barry. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000186.mp3 |
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DE_B00002_S00818_W000188 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000188.mp3 | [
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... | 3.1492 | 8.316 | DE_B00002_S00818_W000188 | de | DE_B00002_S00818 | Im visuellen Cortex sitzen, im infratemporalen Cortex oder sonst wo Neurone auf rein visuelle Reize antworten, sondern diese Neurone | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000188.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000189 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000189.mp3 | [
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DE_B00002_S00818_W000190 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000190.mp3 | [
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... | 3.0403 | 7.844 | DE_B00002_S00818_W000190 | de | DE_B00002_S00818 | Dass Gesichter besonders sind, das lässt sich auch zeigen anhand mehrerer weiterer Phänomene und Beispiele. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000190.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000191 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000191.mp3 | [
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DE_B00002_S00818_W000192 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000192.mp3 | [
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... | 3.0675 | 15.449 | DE_B00002_S00818_W000192 | de | DE_B00002_S00818 | Ein Artikel publiziert, der hieß Margaret Thatcher, A New Illusion. Und es war zu der Zeit, dass die Margaret Thatcher Premierministerin war und gerade den Universitäten die Mittel kürzte. Und nachher war sie wahrscheinlich nicht besser gelaunt. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000192.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000193 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000193.mp3 | [
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DE_B00002_S00818_W000195 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000195.mp3 | [
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... | 3.1584 | 5.463 | DE_B00002_S00818_W000195 | de | DE_B00002_S00818 | Irgendwo ganz normal aussieht, dann wird es abgehakt und nicht mehr weiter analysiert. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000195.mp3 |
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... | 3.2913 | 15.518 | DE_B00002_S00818_W000196 | de | DE_B00002_S00818 | Das ist jetzt hier, sieht so aus, als ob das ein Bild ist von Bill Clinton, der war damals Präsident. Und der Al Gore, der war Vizepräsident damals. Und wie sich das gehört, ist immer so der Präsident vorne, Vizepräsident so ein Meter dahinter und auf der Seite. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000196.mp3 |
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12... | 3.1488 | 7.08 | DE_B00002_S00818_W000197 | de | DE_B00002_S00818 | Dass das Gesicht von nem, nicht von nem Elgor ist, sondern dass das einfach das Gesicht von nem Bill Clinton nochmal ist. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000197.mp3 |
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... | 3.1236 | 18.998 | DE_B00002_S00818_W000198 | de | DE_B00002_S00818 | Man erkennt es hier, also die Gesichter sind identisch, die Haare sind natürlich, die Haare sind der Kontext und der Kontext ist natürlich eben auch, dass der hinter dem Bild Clinton steht und das ist sogar in dieser Zeit, als das publiziert wurde, war das wirklich eine ganz, ganz massive | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000198.mp3 |
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DE_B00002_S00818_W000201 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000201.mp3 | [
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... | 3.0414 | 3.854 | DE_B00002_S00818_W000201 | de | DE_B00002_S00818 | Ich hab das also zu Seiten von... Ich hab das... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000201.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000202 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000202.mp3 | [
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... | 3.3548 | 22.94 | DE_B00002_S00818_W000202 | de | DE_B00002_S00818 | Zum ersten Mal her gezeigt, da war der Gerd Schröder, deutscher Bundeskanzler und der Joschka Fischer, Vizekanzler. Und dann hat einer von den Studierenden das genommen und hat es dann mit den beiden auch so gut gemacht. Und das hat ziemlich gut funktioniert. Und ich glaube, wenn ich mir die Gesichter hier so ansehe, ... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000202.mp3 |
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27... | 3.2214 | 4.397 | DE_B00002_S00818_W000204 | de | DE_B00002_S00818 | Und hier in dem Bild mit den Kaffeebohnen ist tatsächlich ein Gesicht mit drin. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000204.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000205 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000205.mp3 | [
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1... | 3.0659 | 4.075 | DE_B00002_S00818_W000205 | de | DE_B00002_S00818 | Es durchaus Neurone gibt, die speziell für bestimmte Ob... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000205.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000206 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000206.mp3 | [
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814,
2752,
17... | 3.0051 | 17.521 | DE_B00002_S00818_W000206 | de | DE_B00002_S00818 | Objekte für uns ganz, ganz wichtig sind und wir diese erlernen, dann entwickeln sich Neuronen, die auf diese Objekte empfindlich sind. Es wurden Experimente durchgeführt, wo an Versuchstieren, an Affen die so verbogene Büroklammern | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000206.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000207 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000207.mp3 | [
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3172,
... | 3.2125 | 17.318 | DE_B00002_S00818_W000207 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn man die Versuchsserie dann ein halbes Jahr trainiert, dann ist das Gehirn von denen voll mit Neuronen, die auf diese Büroklammern antworten, ja. Und genauso erlernt unser visuelles System ständig eben die Objekte, die gerade für uns besonders wichtig sind. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000207.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000208 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000208.mp3 | [
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11,
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118,
... | 3.1319 | 17.308 | DE_B00002_S00818_W000208 | de | DE_B00002_S00818 | Und das sind Neuronen, die maximal antworten, wenn sie ein bestimmtes Exemplar sehen. Und dann, wenn man die Orientierung ändert, vielleicht nicht mehr so. Also aber, wie gesagt, es ist glaube ich eher so ein Code, der sich über den ganzen Bereich, äh, erstreckt und der sich | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000208.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000209 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000209.mp3 | [
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... | 3.1252 | 7.036 | DE_B00002_S00818_W000209 | de | DE_B00002_S00818 | Zusammensetzt, wo eben dann, eh, es ist nicht so, dass ein Euro und dann gibt's, sondern es sind wirklich ne, ist ne Populationskodierung. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000209.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000210 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000210.mp3 | [
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3... | 3.1869 | 24.313 | DE_B00002_S00818_W000210 | de | DE_B00002_S00818 | Aber die, die Eigenschaften dieser Neurone, diese Tuning-Eigenschaften, die sind flexibel, ja, und man lernt neue Objekte und vermutlich verlernt man dann ein bisschen die Alten. Der nächste Ansatz, da geht es um die sogenannten Ortsfrequenzkanäle. Das ist, ist relativ kompliziert. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000210.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000211 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000211.mp3 | [
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3284... | 3.1619 | 8.132 | DE_B00002_S00818_W000211 | de | DE_B00002_S00818 | Der große Vorteil dieser Ortsfrequenzkanäle ist, dass sie sehr gut die Eigenschaften der Neurone in V1 kennzeichnen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000211.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000212 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000212.mp3 | [
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... | [
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1284,
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1950,
1147,
... | 3.0958 | 6.197 | DE_B00002_S00818_W000212 | de | DE_B00002_S00818 | Das heißt also die Form dieser rezeptiven Felder in V1, diese orientierungsempfindlichen rezeptiven Felder, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000212.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000213 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000213.mp3 | [
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DE_B00002_S00818_W000215 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000215.mp3 | [
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DE_B00002_S00818_W000216 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000216.mp3 | [
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10... | 3.1313 | 17.3 | DE_B00002_S00818_W000216 | de | DE_B00002_S00818 | Auf diese Sinusgitter die Antwort auf alle beliebigen Reize vorhersagen, weil ich jeden beliebigen visuellen Reiz als eine Summe von solchen Sinusgittern beschreiben kann. Das hat ein französischer Mathematiker namens Fourier im 19. Jahrhundert entdeckt. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000216.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000217 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000217.mp3 | [
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... | 3.1311 | 15.228 | DE_B00002_S00818_W000217 | de | DE_B00002_S00818 | Man kann den jetzt zerlegen, mathematisch in einzelne solche Streifenmuster. Und wenn man dann die groben Streifenmuster nur nimmt, dann sieht der hier so ein bisschen unscharf aus. Wenn man nur die feinen Streifenmuster nimmt, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000217.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000218 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000218.mp3 | [
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... | 3.293 | 8.156 | DE_B00002_S00818_W000218 | de | DE_B00002_S00818 | Dann ist es so eine Art wie eine Strichzeichnung, ja. Das ist ganz klar. Und man kann jetzt dann noch eine bestimmte Orientierung extrahieren, dass man wirklich nur | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000218.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000219 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000219.mp3 | [
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... | 3.0085 | 5.145 | DE_B00002_S00818_W000219 | de | DE_B00002_S00818 | Die diagonale Orientierung mit rausnehmen und alles andere aus dem Bild löscht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000219.mp3 |
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... | 3.2298 | 17.114 | DE_B00002_S00818_W000220 | de | DE_B00002_S00818 | Da durch, durch diese unterschiedliche Größe reagieren die unterschiedlich stark auf unterschiedlich breite Streifenmuster. Auf so ganz, ganz feine Streifenmuster reagieren die nicht so stark, ja, weil wenn das hier in der Mitte das kleine, der erregende Bereich ist, dann fallen von dem | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000220.mp3 |
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... | 3.2154 | 12.411 | DE_B00002_S00818_W000222 | de | DE_B00002_S00818 | Wenn aber genau der helle Streifen genau in diesen erregenden Bereich reinpasst von der Breite, krieg ich eine maximale Antwort. Und wenn es dann zu breit ist, dann geht die Antwort wieder runter. Ist also relativ einfach. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000222.mp3 |
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... | 3.0581 | 4.873 | DE_B00002_S00818_W000226 | de | DE_B00002_S00818 | Die hat der Betrachter auch noch nie gesehen. Und ich zeige eines dieser Bilder. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000226.mp3 |
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1282... | 3.0913 | 9.27 | DE_B00002_S00818_W000227 | de | DE_B00002_S00818 | Und dann messe ich die Gehirnaktivität mit funktioneller Kernspintomografie und dann kann ich sagen, welches Bild sich der Betrachter gerade ansieht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000227.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000228 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000228.mp3 | [
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4... | 3.1996 | 10.527 | DE_B00002_S00818_W000230 | de | DE_B00002_S00818 | Was wurde jetzt in den Experimenten gemacht, die ich Ihnen so gerne erzählen würde? Wo man sagen kann, aufgrund der Hirnaktivität, was der Proband sieht. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000230.mp3 |
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DE_B00002_S00818_W000232 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000232.mp3 | [
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2391... | 3.266 | 20.815 | DE_B00002_S00818_W000232 | de | DE_B00002_S00818 | Quadrat, äh, Kubik-Millimeter-Gehirn. Da kann man mit dem Kernspintomographen messen, wie stark der aktiviert wird, wenn die Versuchsperson jetzt sich meinetwegen dieses Bild anguckt, ja. Und man macht das für viele hundert Bilder. Und man stellt dann ein Modell auf für jedes dieser Voxel. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000232.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000233 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000233.mp3 | [
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3219,
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4019... | [
812,
3485,
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... | [
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1872,
... | 3.1509 | 6.791 | DE_B00002_S00818_W000233 | de | DE_B00002_S00818 | Man kann das Bild zerlegen in diese einzelnen Sinuskomponenten und unterschiedlicher | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000233.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000234 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000234.mp3 | [
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652,
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1606,
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... | [
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1109,
1215,
3957,
2773,
38,
... | 3.1367 | 9.695 | DE_B00002_S00818_W000234 | de | DE_B00002_S00818 | Man guckt sich dann an, wie ein bestimmtes Wachsel auf diese ganzen Bilder reagiert. Und für jedes Wachsel fitet man dann ein Modell. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000234.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000235 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000235.mp3 | [
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546,
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1888,
2845,
1685,... | [
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47,
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1425,
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... | [
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3700,
1140,
3821,
3744,
... | 3.2731 | 17.948 | DE_B00002_S00818_W000235 | de | DE_B00002_S00818 | Wo man, wo praktisch gewichtet wird, wie stark jeder einzelne dieser Sinus-Komponenten zur Aktivierung dieses Wachsels beiträgt. Man hat einfach da 20 unbekannte und die werden angepasst, sodass die Antwort dieses Wachsels auf diese Bilder möglichst | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000235.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000236 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000236.mp3 | [
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3840,
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1685,
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807,
820,
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2883,
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1685,
226,
3444,
16... | [
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2705,
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... | [
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665,
349,
2970,
2957,
1... | 3.0648 | 18.362 | DE_B00002_S00818_W000236 | de | DE_B00002_S00818 | Also die vorhergesagte Antwort auf diese Bilder möglichst der Tatsächlichen entspricht. Das ist so reine, reine Berechnung. Da ist keine Magie dabei. Und dann gibt man der Versuchsperson irgendein ganz neues Bild. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000236.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000237 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000237.mp3 | [
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2517,
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... | [
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976,
... | 3.0641 | 4.092 | DE_B00002_S00818_W000237 | de | DE_B00002_S00818 | Und gleichzeitig kann ich aber für jedes Bild | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000237.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000238 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000238.mp3 | [
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... | [
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3295,
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307,
130... | 3.0884 | 7.1655 | DE_B00002_S00818_W000238 | de | DE_B00002_S00818 | Für diese 100.000 Bilder, die der Beobachter noch nie gesehen hat, wir berechnen | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000238.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000239 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000239.mp3 | [
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1710,
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2070,
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3691... | [
2593,
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2319... | [
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0,
11,
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2745,
3... | 3.2515 | 7.1655 | DE_B00002_S00818_W000239 | de | DE_B00002_S00818 | Ne, ne Vorhersage, wie stark jetzt jedes Wachsel auf dieses Bild antworten würde, ja. Das heißt, dann krieg ich... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000239.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000240 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000240.mp3 | [
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1043,
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2... | 3.1819 | 11.137 | DE_B00002_S00818_W000240 | de | DE_B00002_S00818 | Und dann gucke ich einfach, nehme ich mal das gemessene Aktivierungsmuster und gucke, welchem dieser vorher, diesen 100.000 vorhergesagten Aktivierungsmuster das am ähnlichsten ist. Und das wähle ich aus. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000240.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000241 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000241.mp3 | [
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... | 3.0785 | 8.166 | DE_B00002_S00818_W000241 | de | DE_B00002_S00818 | Und das Erstaunliche ist, dass es funktioniert. Also man kann dann für unterschiedliche Probanden | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000241.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000242 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000242.mp3 | [
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... | [
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3100,
1770,
38... | 3.1802 | 8.778 | DE_B00002_S00818_W000242 | de | DE_B00002_S00818 | Also bis zu 90% der Bilder richtig vorhersagen. Obwohl die Beobachter die Bilder noch nie gesehen haben. Und das zeigt irgendwie, dass | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000242.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000243 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000243.mp3 | [
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... | [
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3587,
1... | 3.0503 | 19.32 | DE_B00002_S00818_W000243 | de | DE_B00002_S00818 | Dass da wirklich was dran ist, dass diese Ortsfrequenzkanäle die Aktivierung im primären visuellen Cortex sehr, sehr gut beschreiben. So gut, dass man eben aus diesen 10.000 oder 100.000 Bildern das Richtige auswählen kann. Und das ist schon enorm. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000243.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000244 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000244.mp3 | [
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1531,
... | 3.0226 | 6.69 | DE_B00002_S00818_W000244 | de | DE_B00002_S00818 | Also damit kann man eine Korrespondenz zwischen den Bildern und der Repräsentation im visuellen Cortex herstellen, aber | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000244.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000245 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000245.mp3 | [
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... | [
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602,
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2824,
2482,
... | 3.143 | 23.344 | DE_B00002_S00818_W000245 | de | DE_B00002_S00818 | Das Problem ist natürlich, die Objekterkennung ist dadurch nicht gelöst, ja. Sobald, sobald die Versuchsperson eine Blickbewegung macht und an einem anderen Ort im Bild fixiert, ist natürlich die Retinotope-Aktivierung eine ganz andere. Und ich kann dann nicht mehr eben das Bild aus dieser Menge erkennen. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000245.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000246 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000246.mp3 | [
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... | [
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448,
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297... | 3.2503 | 7.13 | DE_B00002_S00818_W000246 | de | DE_B00002_S00818 | Ein deutlich schwierigeres Problem ist wirklich von der Hirnaktivierung zu dem Bild zu kommen. Ohne diese Datenbank. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000246.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000247 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000247.mp3 | [
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... | 3.126 | 18.506 | DE_B00002_S00818_W000247 | de | DE_B00002_S00818 | Aber ich wollte Ihnen nur zeigen, um, um klar zu machen, was möglich ist, ja. Und das ist, finde ich, schon ganz, ganz enorm. Aber die Frage, die wir eigentlich beantworten wollen, ist, wie geht's, ja, wie wird's gemacht? Und dazu hat, oh je. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000247.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000248 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000248.mp3 | [
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... | 3.0081 | 7.996 | DE_B00002_S00818_W000248 | de | DE_B00002_S00818 | Das ist aber eigentlich die gleiche Folie, die Sie heute schon öfter gesehen haben. Der Ansatz von David Marr | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000248.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000249 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000249.mp3 | [
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... | 3.0318 | 11.97 | DE_B00002_S00818_W000249 | de | DE_B00002_S00818 | Das war auch ein Genie, der ist aber im Alter von 30 Jahren schon gestorben. Aber 1980 hat er sein ganzes Wissen zusammengefasst in einem Buch Vision und seine | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000249.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000250 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000250.mp3 | [
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... | 3.0773 | 3.141 | DE_B00002_S00818_W000251 | de | DE_B00002_S00818 | Und der Mann hat drei verschiedene Ebenen unterschieden. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000251.mp3 |
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1... | 3.1049 | 12.326 | DE_B00002_S00818_W000253 | de | DE_B00002_S00818 | Und wie kann man diese Berechnung implementieren? Das heißt, was ist mein Eingangssignal, was ist der Algorithmus und was ist der Output? Und erst auf der dritten Ebene stellt sich die Frage, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000253.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000254 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000254.mp3 | [
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... | 3.095 | 8.675 | DE_B00002_S00818_W000254 | de | DE_B00002_S00818 | Wie kann man das physikalisch implementieren, ja? Mit einer gegebenen Hardware, zum Beispiel dem Gehirn oder dem Computer. Und... | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000254.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000255 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000255.mp3 | [
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... | 3.2989 | 12.088 | DE_B00002_S00818_W000255 | de | DE_B00002_S00818 | Diese Frage, die jetzt zum Beispiel in der funktionellen Kernspintomographie oft untersucht wird, man bietet irgendwelche Reize da und guckt dann, wo es aufleuchtet, ja, und es ist dann das Areal für | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000255.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000256 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000256.mp3 | [
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... | 3.2083 | 10.832 | DE_B00002_S00818_W000257 | de | DE_B00002_S00818 | Das Abbild auf der Netzhaut oder man kann es auch durch die Bildintensitäten der verschiedenen Bildpunkte, äh, kennzeichnen, die Helligkeitsverteilung. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000257.mp3 |
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... | 3.3481 | 6.825 | DE_B00002_S00818_W000258 | de | DE_B00002_S00818 | In dem ersten Schritt, dem sogenannten Primal Sketch by Mar, da werden die Kanten extrahiert. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000258.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000259 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000259.mp3 | [
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1927,
3361,
78,
... | 3.1341 | 11.996 | DE_B00002_S00818_W000259 | de | DE_B00002_S00818 | Was speziell ist, ist diese zweieinhalbdimensionale Repräsentation, wo einfach Flächen dann schon eine bestimmte Tiefe erhalten, aber die immer noch relativ abstrakt ist. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000259.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000260 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000260.mp3 | [
3363,
2243,
1685,
1710,
1685,
1685,
226,
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3250,
1710,
2762,
3713,
2666,
2517,
1043,
3647,
1850,
838,
1685,
901,
1130,
3373,
3278,
546,
2517,
526,
3141,
24,
1171,
3278,
3813,
2543,
2543,
3519,
3729,
2378,
546,
838,
193,
3713,
1152,
... | [
1611,
2970,
2842,
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1962,
1110,
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2010,
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3998... | [
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1619,
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1205,
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1599,
4037,
... | 3.2477 | 17.087 | DE_B00002_S00818_W000260 | de | DE_B00002_S00818 | Ja, es wird anhand der sichtbaren Flächen die Orientierung und Tiefe des Gegenstands errechnet. Und dann dessen Oberflächenstruktur und Bewegung. Das bleibt aber Blickwinkel abhängig. Und dann erst in der dreidimensionalen Beschreibung wird es dann unabhängig vom Blickwinkel. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000260.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000261 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000261.mp3 | [
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3415,
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2734,
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2151,
3016,
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1685,
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824,
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3585,
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2070,
2506,
1768,
... | [
1728,
4086,
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1523,
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3349,
2245,
3041,
3180,
1187,
328... | [
574,
1579,
2187,
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2311,
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2261,
2510,
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1893,
1291,
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1081,
1350,
2190,
2248,
1106,
2194,
... | 3.326 | 7.096 | DE_B00002_S00818_W000261 | de | DE_B00002_S00818 | Dieser Eingangsanalyse mit den Kanten, ja, die nimmt hier einen sehr, sehr wichtigen Raum ein. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000261.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000262 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000262.mp3 | [
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2517,
2543,
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1710,
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1685,
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1622,
317,
553,
1085,
4033,
2813,... | [
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2028,
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3527,
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2926,
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1979,
2705,
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1611,
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... | [
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13,
2772,
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1996,
1205,
834,
3343,
... | 3.2913 | 4.754 | DE_B00002_S00818_W000262 | de | DE_B00002_S00818 | Und wie wichtig die Kanten sind, das zeigt sich auch an dem Bild. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000262.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000263 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000263.mp3 | [
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3713,
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44... | [
2732,
2948,
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2256,
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870,
870,
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1949,
2... | [
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31,
3045,
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1221,
2969,
2588,
12... | 3.1504 | 13.565 | DE_B00002_S00818_W000263 | de | DE_B00002_S00818 | Da stellt sich die Frage, wer ist das, ja, oder was zeigt dieses Bild? Das ist auch wieder ein Bild, das viele von Ihnen wahrscheinlich irgendwann schon mal gesehen haben, aber wenn Sie hier ein bisschen mit den Augen, mit Ihren Augen zusammenkneifen und das Bild unscharf machen, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000263.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000264 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000264.mp3 | [
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251... | [
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3... | [
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2354,
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119,
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414,
789,
2769,
... | 3.3851 | 3.599 | DE_B00002_S00818_W000264 | de | DE_B00002_S00818 | Dann erkennen Sie vielleicht den Abraham Lincoln auf dem Bild, ja. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000264.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000265 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000265.mp3 | [
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2896,
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3865... | [
3407,
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3049,
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3... | [
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2776,
4053,
2353,
504,
2747,
3414,
1877,
514,
3832,
572,
3512,
663,
... | 3.1207 | 4.701 | DE_B00002_S00818_W000265 | de | DE_B00002_S00818 | Und dadurch, dass unser Sehsystem so viel Wert auf die Kanten legt, | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000265.mp3 |
DE_B00002_S00818_W000266 | hf://datasets/amphion/Emilia-Dataset@bcaad00d13e7c101485990a46e88f5884ffed3fc/DE/DE-B000028.tar | DE_B00002_S00818_W000266.mp3 | [
1545,
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3472,
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1685,
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2691,... | [
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... | 3.3072 | 6.723 | DE_B00002_S00818_W000266 | de | DE_B00002_S00818 | Sieht man eben hier vor lauter Kanten nicht das Gesicht oder die Person, ja, hier, wenn hier das Original ist. | DE_B00002/DE_B00002_S00818/mp3/DE_B00002_S00818_W000266.mp3 |
Subsets and Splits
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