Unlocking Multimodal Video Transcription with Gemini
在单个提示中探索如何用扬声器识别抄录视频，以解锁双模式视频转录的帖子首先出现在数据科学上。
欢迎来到我们的每月摘要，您可以在这里赶上您可能错过的任何AIHUB故事，仔细阅读最新消息，回顾最近的事件等等。本月，我们深入研究代理商，了解负责任的多模式AI，将生成AI应用于计算机网络，然后挖掘Robocup@Work League。代理AI […]
Interview with Flávia Carvalhido: Responsible multimodal AI
在本访谈系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。在最新的采访中，我们听到了波尔图大学博士生弗拉维亚·卡瓦希多（FláviaCarvalhido）的消息。我们了解了她在负责任的多模式AI方面的工作，这启发了她学习AI，[…]
Molecular Devices Unveils Next-Generation SpectraMax Multi-Mode Microplate Readers
Molecular Devices，LLC。是领先的高性能生命科学解决方案提供商，宣布Spectramax®ID5E和Spectramax®ID3S多模式微型镀金读取器的推出。尊重产品线的可靠性和强度的遗产，Spectramax多模式微型读取器已通过下一代创新进行了转换，以提高研究能力，并为广泛的测定法和应用提供无与伦比的灵活性...
CLIP Model Overview : Unlocking the Power of Multimodal AI
通过对比度学习的多模式模型背后的魔术片段模型概述：解锁多模式AI的功能首先出现在数据科学上。
Scene Understanding in Action: Real-World Validation of Multimodal AI Integration
深入研究了现实世界中的案例研究：从室内空间和城市街道到举世闻名的地标在行动中的现场理解：对多模式AI集成的现实验证首先出现在数据科学方面。
Cohere Embed 4 multimodal embeddings model is now available on Amazon SageMaker JumpStart
Cohere Embered 4多模式嵌入模型现在通常可以在Amazon Sagemaker Jumpstart上获得。 Embed 4模型是为多模式业务文档构建的，具有领先的多语言功能，并且对跨关键基准测试的嵌入3提供了显着的改进。在这篇文章中，我们讨论了这种新模型的好处和功能。我们还可以使用Sagemaker Jumpstart引导您完成如何部署和使用嵌入4型号的型号。
Four AI Minds in Concert: A Deep Dive into Multimodal AI Fusion
简介：从系统体系结构到算法执行在我的上一篇文章中，我探索了VisionsCout CoutCout多模式AI系统的架构基础，将其从简单的对象检测模型的演变传播到模块化框架。在那里，我强调了仔细的分层，模块边界和协调策略如何将复杂的多模式任务分解为可管理的组件。 […]帖子中的四个AI思维：深入研究多模式AI融合，首先出现在数据科学上。
Revolutionizing drug data analysis using Amazon Bedrock multimodal RAG capabilities
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊基岩的多模式抹布的能力如何通过有效处理包含文本，图像，图形和表格的复杂医疗文档来彻底改变药物数据分析。
Advancing Egocentric Video Question Answering with Multimodal Large Language Models
以当前的视频问答（QA）需要模型来处理长途时间推理，第一人称视角以及诸如频繁的摄像机运动之类的专业挑战。本文系统地评估了QAEGO4DV2上的专有和开源多模型模型（MLLMS） - 源自Qaego4d的EgeCentric视频的精制数据集。使用零摄像机和CloseQA设置的零摄像和微调方法评估了四个流行的MLLM（GPT-4O，GEMINI-1.5-PRO，VIDEO-LALAVA-7B和QWEN2-VL-7B-INSTRUCT）。我们将QAEGO4DV2介绍给MitigateAnnotation Noise…
Multimodal AI: The Complete Guide to Training Data and Business Applications
多模式AI：培训数据和业务应用程序表的完整指南表下载ebook获取我的副本人工智能的未来仅限于仅仅理解文本或图像，而是关于创建可以像人类一样可以同时处理和集成多种类型数据的系统。多模式AI表示这种变革性[…]
Build an agentic multimodal AI assistant with Amazon Nova and Amazon Bedrock Data Automation
在这篇文章中，我们演示了如何使用Langgraph启用人工智能和机器学习（AI/ML）开发人员和企业建筑师可以采用和扩展的端到端解决方案，例如检索增强发电（RAG），多工具编排（多工具编排）等代理工作流程。我们介绍了财务管理AI助手的示例，该示例可以通过分析收益电话（音频）和演示幻灯片（图像）以及相关的财务数据提要来提供定量研究和扎根财务建议。
Beyond Model Stacking: The Architecture Principles That Make Multimodal AI Systems Work
将独立模型转换为“超越模型堆叠：使多模式AI系统工作的架构原则”首先出现在数据科学方面。
LLaVA on a Budget: Multimodal AI with Limited Resources
让我们开始从多模式开始预算的LLAVA：具有有限资源的多模式AI首先出现在数据科学方面。
A Practical Guide to Multimodal Data Analytics
BigQuery的ObjectRef统一了结构化和非结构化数据，从而通过SQL和Python启用了多模式分析。
Unlocking Your Data to AI Platform: Generative AI for Multimodal Analytics
直接集成了AI驱动的SQL运算符，并支持对对象存储中使用诸如ObjectRef之类的机制中的任意文件引用，代表了我们与数据交互方式的基本变化。
U.S. Army Demonstrates Multi-Modal Mobility of HIMARS in Support of Salaknib 25
Zambales，菲律宾 - 第一任特遣部队第5营的美国陆军士兵，第三次远程大战，与美国空军第374空军联队一起工作，第5空军，第五空军，菲律宾海军和菲律宾海军成功证明了高空行动型火车系统（Himars Rocket System）的高度摩托车（MISAR MIGH-MY-MY 3）。
US Army demonstrates multi-modal mobility of HIMARS in support of Salaknib 25
圣安东尼奥，菲律宾Zambales - 第一任特遣部队第五营的美国陆军士兵，第三次远程大火营，工作Al ... 得克萨斯州圣马科斯 - 美国陆军工程兵团沃思堡地区和圣马科斯市官员在双百年公园举行了剪彩仪式... 德国安斯巴赫 - 您是否知道橡木（Quercus）可能是中欧最重要的落叶树之一？这是许多Bi ... 的栖息地 当地消防局和驻军安全检查员对建筑物的火灾警报作出回应，他们导航到当地建筑物和... 上的房间号 （纽约州布法罗）2025年6月3日 - 每年，美国陆军工程兵团通过其享有声望的工程来表彰工程和建筑的卓越表现... 由立陶宛克里斯托弗·莱夫普里（Christopher L
