完成条件
2. 感知（小学指南）
侦测：生物（1-A-1）
- 学习目标：比较人类和动物的感知。
- 基本理解：一些动物体验世界的方式与人类不同。
- 详细说明：蝙蝠和海豚使用声呐。蜜蜂能看到紫外线。老鼠没有颜色视觉；狗是红绿色盲。狗和老鼠能听到比人类更高的频率。
侦测：计算机传感器（1-A-2）
- 学习目标：阐述计算机侦测与人类传感的不同之处。
- 基本理解：大多数计算机没有味觉、嗅觉或触觉，但它们可以侦测人类无法感知的一些事物，例如红外线辐射、极低或极高频率的声音，或磁性。
侦测：数字编码（1-A-3）
- 学习目标：解释图像如何在计算机中以数字方式表示。
- 基本理解：图像被编码为像素的二维数组，其中每个像素是一个数字，指示图像该部分的亮度；或者是一个RGB值，指示该部分红色、绿色和蓝色分量的亮度。
加工：侦测与感知（1-B-1）
- 学习目标：使用语音转录或视觉对象识别演示等软件工具来演示机器感知，并解释为什么这是感知而非仅仅是侦测。
- 基本理解：感知是从侦测信号中提取意义。
- 详细说明：语音识别和面部检测是感知的例子。由压力垫或超声波传感器激活的自动门不表现出感知，因为它只是对原始信号做出反应，而不是使用知识从信号中提取意义。
加工：特征提取（1-B-2）
- 学习目标：通过提取面部特征，阐述面部检测的工作原理。
- 基本理解：面部检测器使用特殊算法来寻找眼睛、鼻子、嘴巴和下颌轮廓。
- 详细说明：面部识别更进一步，试图确定检测到的是谁的脸。识别基于可量化的属性，例如眼睛之间的距离或下颌轮廓的形状。
加工：抽象流水线-语言（1-B-3）
- 学习目标：阐述如何将声音序列识别为候选词，即使某些声音不清晰。
- 基本理解：从声音到词语是语音理解抽象流水线中的一个步骤。
- 详细说明：考虑这样一个问题，在仅给出每个位置声音的部分信息的情况下，猜测一个四个字母的单词，例如，第一个声音是“f”或“d”，第二个声音是“l”或“n”。关于单词中相邻声音之间约束的知识可以用来缩小可能性。在这种情况下，只有“fl”是英语中有效的词首序列。
加工：抽象流水线-视觉（1-B-4）
- 学习目标：阐述图像中部分遮挡（阻挡）物体的轮廓与物体的真实形状有何不同。
- 基本理解：理解复杂场景需要考虑到遮挡的影响，才能正确识别物体。
- 详细说明：考虑两个麦片盒，一个在前面并部分遮挡另一个。可以要求学生在另一张纸上画出每个盒子在图像中呈现的轮廓。遮挡的盒子将是一个矩形，而被遮挡的盒子将是一个凹多边形。然后可以要求学生在原始图像中用虚线画出盒子的真实轮廓。他们应该意识到他们正在推断真实的轮廓；盒子可能有缺陷，并且在他们看不到的区域具有不同的形状。
领域知识：领域知识的类型（1-C-1）
- 学习目标：演示文本转语音系统如何根据上下文解决歧义，以及当输入不符合语法或无意义的内容时，其错误率如何上升。
- 基本理解：语音识别系统经过数百万条语音的训练，使其能够区分常见和不常见的词语序列，这有助于它们选择信号最可能的解释。
- 详细说明：比较对 "the jockey reined in the horse"（骑师勒住了马）和 "the king reigned in the horse"（国王统治着马）的转录结果。或者，用 "which witch is which"（哪个女巫是哪个）或 "two ways to go is one too many"（两条路走是太多了）来测试系统。为了探索语法的影响，比较以正常语序朗读的句子与以词序（不是单个词语）颠倒的相同句子的转录准确率，例如，"see the view"（看风景）与 "view the sea"（看海）。