A Refined Training Recipe for Fine-Grained Visual Classification
FGVC的目标是如何识别超级类别的多个下属类别的图像，帖子首先出现在数据科学方面。
ETVA: Evaluation of Text-to-Video Alignment via Fine-grained Question Generation and Answering
精确评估文本提示和生成视频之间的语义一致性仍然是文本到视频（T2V）一代的挑战。现有的文本到视频对齐指标（例如夹克）仅产生粗粒的分数，而无需细粒度的细节细节，无法与人类偏好保持一致。为了解决这一限制，我们提出了ETVA，这是一种通过细粒度的问题产生和回答的新颖的文本到视频对齐方式的评估方法。首先，一个多代理系统解析提示进入语义场景图以生成原子问题。然后，我们设计了一个知识提升的……
Scinax ritaleeaeMarinho、Faivovich、Haddad 和 Araujo-Vieira，2024DOI：10.1643/h2024012 x.com/IchsAndHerps我们描述了来自巴西东北部大西洋森林的 Scinax granulatus 组的一个新物种，并将该新物种纳入该组的最新系统发育假说中。新物种与 S. granulatus 组中的所有其他物种的不同之处在于一系列特征，例如弱双裂声囊、中度发育的 Toe IV 前轴和后轴蹼以及广告呼叫特征。新描述的分类单元与 S.tropicalia 更相似，后者是一种不密切相关的物种；两者可以通过新物种的红色虹膜和呼
Publication: The Granular Trade and Production Activities (GRANTPA) Database
本文介绍了粒度贸易和生产活动 (GRANTPA) 数据库，其中涵盖...
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 4, August 2025
1）遗传编程具有柔性区域检测的遗传编程，以进行细粒度的图像分类器：Qinyu Wang，Ying Bi，Ying Bi，Bing Xue，Mengjie Zhangpages：853-8642）学习扩展/签约帕累托在动态多目标优化中扩展/签约帕累托集合，并具有不断变化伯恩哈德·塞霍夫（Bernhard Sendhoff），Xin Yaopages：865-8793）在高度多模式的rastrigin功能上的多组合进化策略自动适应：Amir omeradzic，hans -Georg beyerpages：880-8904）近似noctimation nibity nibity nogition
Simplify access control and auditing for Amazon SageMaker Studio using trusted identity propagation
在这篇文章中，我们探讨了如何在Amazon Sagemaker Studio中启用和使用可信赖的身份传播，该工作室允许组织通过授予现有AWS IAM IAM身份中心身份的权限来简化访问管理。该解决方案演示了如何根据物理用户的身份实现细粒度的访问控件，在受支持的AWS服务中保持详细的审核日志，并支持长期运行的用户背景会话以进行培训工作。
The Performance: Sometimes Work Fashions Artist
HBO的“排练”并没有得到那么细粒度，因为它的目的不是告知“关于航空”，而是要逗乐。
Estimating from No Data: Deriving a Continuous Score from Categories
使用低容量网络的练习和数学是在仅可用于培训的分类标签时获得细粒度得分的。我们使用它来根据以前情况下仅基于粗糙结果的信息来预测量表上感染的严重性。从无数据估算的帖子：从类别中得出连续得分的帖子首先出现在数据科学上。
Build secure RAG applications with AWS serverless data lakes
在这篇文章中，我们探讨了如何使用无服务器数据湖体系结构构建安全的RAG应用程序，这是支持生成AI开发的重要数据策略。我们使用亚马逊Web服务（AWS）服务，包括Amazon S3，Amazon DynamoDB，AWS Lambda和Amazon Bedrock知识库来创建一个全面的解决方案，以支持可以扩展到结构化数据的非结构化数据资产。该帖子涵盖了如何为您的企业数据实施细粒度的访问控件，并设计元数据驱动的检索系统，以尊重安全边界。这些方法将帮助您最大程度地提高组织数据的价值，同时保持强大的安全性和合规性。
El Niño and La Niña transitions affect tropical cyclone development half a world away
蝴蝶效应表明，系统的小变化可能会对最终结果产生很大的影响。一个用于说明这个概念的隐喻是蝴蝶拍打的翅膀，只是导致飓风跨过海洋。尽管气象学家目前对天气的因果关系并不是这种细粒度的理解，但研究人员正在积极研究温度，降雨，风模式等如何影响世界一半的天气现象。
Mapping the ocean floor with ancient tides
在世界各地的浅海水域中，泥浆和其他细粒沉积物，例如粘土和淤泥形成关键的蓝色碳水槽。风力涡轮机和石油平台等海上基础设施以及诸如底部拖网等捕鱼习惯可能会对海底产生重大影响。因此，了解这些泥泞的沉积沉积物的位置是做出沿海管理决策的关键。
Protect sensitive data in RAG applications with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了使用Amazon Bedrock在抹布应用中确保敏感数据的两种方法。第一种方法着重于在摄入亚马逊基石知识库之前识别和编辑敏感数据，第二种方法显示了一种细粒度的RBAC模式，用于管理检索过程中访问敏感信息的访问。这些解决方案仅代表了在生成AI应用中确保敏感数据的众多方法中的两种可能的方法。
Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations
大型生成模型变得越来越有能力，并且更广泛地部署到电力生产应用程序中，但是让这些模型确切地产生所需的东西仍然具有挑战性。对这些模型的输出的细粒度控制对于满足用户的期望和减轻潜在的滥用非常重要，从而确保了模型的可靠性和安全性。为了解决这些问题，Apple Machine Learning研究人员开发了一种新技术，该技术具有模态性敏捷性，并通过可忽略的计算开销对模型的行为进行了精细的控制，而…
Aggregate-and-Adapt Natural Language Prompts for Downstream Generalization of CLIP
大型预训练视觉语言模型（如 CLIP）已显示出良好的泛化能力，但在专业领域（例如卫星图像）或细粒度分类（例如汽车模型）中可能会遇到困难，因为在预训练期间看不到视觉概念或视觉概念代表性不足。即时学习提供了一个参数高效的微调框架，即使在注释数据有限的情况下，也可以使 CLIP 适应下游任务。在本文中，我们通过从自然语言提示（人工或 LLM 生成）中提取文本知识来改进即时学习，以提供……
Demystifying Azure Storage Account network access
揭开 Azure 存储帐户网络访问的神秘面纱服务端点和私有端点动手实践：包括 Azure Backbone、存储帐户防火墙、DNS、VNET 和 NSG 连接网络 — 图片来自 Unsplash 上的 Nastya Dulhiier1. 简介存储帐户在建立企业数据湖的徽章架构中起着至关重要的作用。它们充当集中式存储库，实现生产者和消费者之间的无缝数据交换。此设置使消费者能够执行数据科学任务并构建机器学习 (ML) 模型。此外，消费者可以将数据用于检索增强生成 (RAG)，通过 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 促进与公司数据的交互。高度敏感的数据通常存储在存储帐户中。在数据科学家和
CtrlSynth: Controllable Image-Text Synthesis for Data-Efficient Multimodal Learning
预训练稳健的视觉或多模态基础模型（例如 CLIP）依赖于大规模数据集，这些数据集可能存在噪声、可能错位且具有长尾分布。先前的研究已显示出通过生成合成样本来扩充数据集的良好结果。但是，它们仅支持特定领域的临时用例（例如，仅支持图像或文本，但不能同时支持两者），并且由于缺乏对合成过程的细粒度控制，数据多样性有限。在本文中，我们设计了一个可控的图像文本合成管道 CtrlSynth，用于数据高效且稳健的……
Contrastive Localized Language-Image Pre-Training
对比语言-图像预训练 (CLIP) 是一种广受赞誉的方法，用于训练视觉编码器生成图像/文本表示，以促进各种应用。最近，CLIP 已被广泛用作多模态大型语言模型 (MLLM) 的视觉主干，以连接图像输入以进行语言交互。CLIP 作为视觉语言基础模型的成功依赖于在图像级别对齐网络爬取的嘈杂文本注释。然而，这样的标准可能不足以满足需要细粒度视觉表示的下游任务，尤其是……
