具有20多年的传统,ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释,索引,分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛(CLEF)[18,19]的会议和实验室集成在一起,第二版由法国格伦诺布尔大学(University of Grenoble Alpes)托管,2024年9月9日至12日,2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验,Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性,以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉,图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始,Imageclef却产生了有意义的学术影响,目前,有420个出版物对Web of Science(WOS)有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务,即:ImageClefmedical,ImageCleFrecommeding,参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto(图1)。
计算统计与机器学习成立于 2016 年,研究机器学习的基础。我们专注于统计原理和计算效率的方法,使用概率和统计以及数值分析和优化技术。后者为设计学习算法和分析其计算特性提供了通用框架。前者为解决数据不确定性和描述学习算法的泛化特性提供了数学基础。我们一直活跃于机器学习理论和算法的不同领域。最近的兴趣包括算法公平性、强盗和零阶优化、双层优化和学习动态系统。
人工智能和机器学习工具(包括生成模型和深度伪造技术)的广泛使用,使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战,传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此,验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力,使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁,包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述:将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外,人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此,加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处,但内容凭证(尤其是持久内容凭证)才是本报告的重点2。
摘要:本研究探讨了叙事抄写Nexus的开发,叙事抄写Nexus是一种AI驱动的系统,通过利用高级机器学习(ML)模型从最小用户输入中产生沉浸式的讲故事的体验。该系统将简短的句子或一些关键字转换为结构化的叙述,该叙述通过波形复发性神经网络(WRNN)进一步增强,用于现实的音频叙事和动态视频综合的生成对抗网络(GAN),从而创建无缝的多媒体表现。已经建立了一个结构化的分析框架来自动化内容创建,研究了ML驱动的讲故事在教育和互动娱乐等领域的有效性。通过整合AI驱动的文本生成,语音综合和视觉生产,该项目展示了计算智能如何增强叙事体验并彻底改变数字内容创建。
目前人工智能交互元素的提取速度慢,提取效率低,导致人工智能交互效果不佳。因此,针对数字多媒体技术,发展了一种新的人工智能交互方法,基于当前的人工智能背景进行分析,为交互场所提供良好的环境基础,使其能够在交互之后融入人工智能技术。针对目前数字多媒体技术在人工智能交互设计运用中存在的问题,基于多媒体技术,创新思维,进行人工智能技术的创新探索。在深入分析数字多媒体技术的基础上,分析人工智能技术与数字多媒体技术的关系,提出一种基于数字多媒体技术的人工智能交互设计系统。最后通过案例分析验证了数字多媒体技术在人工智能交互设计上的应用。
对于所有外部检查,活动将在收到检查报告之日起 30 个日历日内通过其指挥官或主任向 CES/CEIE 发送备忘录,IAW EMP 4.5.2。如果 CES/CEIE 在 30 个日历日内未收到此备忘录,则将通过 MSG 指挥官向指挥官或主任发送备忘录。对于内部检查,指挥官或主任必须在检查后 30 天内根据 EMP 4.5.2 签署 ACAP。
Bigdan Ionescu 1,Henning M£2,Maria Drold 1,JohannesRèuckert3,Asma Ben Abacha 4,Ahmad Idrisssi-Yagir 3,Schaltic 8,Schaltic 8,System Schmidt 7,Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
主题本期邀请提交研究文章,介绍了新的理论和算法解决方案,这些解决方案解决了多媒体计算和相关应用领域的问题。特刊还鼓励有关新主题和新兴主题的有远见文章;以有希望的(初步)展示新思想的论文导致了这些思想;面向应用程序的文章,为社会善,医疗保健等创新技术贡献。感兴趣的主题包括但不限于: - 多媒体和视觉 - 多模式数据(语言,语言和图像)分析 - 多媒体的深度学习 - 多媒体中的情感和社交信号 - 多媒体搜索和建议 - 多媒体搜索和推荐 - 社交多媒体 - 多媒体 - 多媒体 - 多媒体HCI HCI和多媒体,娱乐性和多媒体,多媒体 - 音乐,音乐 - 音乐 - 娱乐性 - 音乐 - 娱乐性 - 音乐 - 娱乐性 - 音乐,音乐 - 娱乐性 - 音乐,音乐 - 音乐,音乐,音乐 - 娱乐性 - 音乐,音乐 - 娱乐性 - 音乐 - 娱乐性 - 音乐 - 娱乐性 - 音乐 - 娱乐性 - 音乐,音乐 - 音乐 - 娱乐和音质系统 - 多媒体运输和交付 - 教育协作的多媒体 - 多媒体虚拟/增强现实 - 社会产品多媒体 - 医疗保健多媒体 - 文化和遗产的多媒体重要日期
恒温扩增核酸检测技术因其耗时短、对扩增 设备要求低和引物探针商品化合成稳定等优势 , 在 病原快速检测技术中脱颖而出。 Piepenburg 等 [ 13 ] 参 照 T4 噬菌体 DNA 复制系统于 2006 年创建了一种新 型等温扩增技术 , 使用酶来打开双链 DNA, 该技术 称为重组酶聚合酶扩增 (Recombinase polymerase am- plification, RPA) 。随后发明的重组酶介导链置换 核酸扩增技术 (Recombinase-aid amplification, RAA) 技术原理与 RPA 类似 , 不同之处在于 RAA 的重组酶 来源于细菌或真菌 , 而 RPA 的重组酶来自 T4 噬菌 体。 2017 年 [ 14 ] 结合以上重组酶 , SHERLOCK (Specifi- chigh-sensitivity enzymatic reporter unlocking) 检测 方案问世 , 并应用于新冠病毒的检测技术开发 [ 15 ] , 该技术通过改造规律间隔成簇短回文重复序列及 其关联蛋白 (Clustered regularly interspaced short pa- lindromic repeats/CRISPR-associated proteins system, CRISPR/Cas) 系统 , 使其能够识别特定的严重急性 呼吸综合征冠状病毒 2 (Severe acute respiratory syn- drome coronavirus 2, SARS-Cov-2) 基因组片段 , 1h 就能确定检测结果 , 检测限可低至 2 amol/L 。 SHER- LOCK 技术特异和简便 , 将 SHERLOCK 与 RAA 整合 集成 , 能够凸显两者的优势 , 不仅可以实现靶标核 酸的快速扩增 ( 保留等温扩增技术的优势 ), 还增强 了检测特异性。
1.1。 div>The first projections ....................................................................................................................................................... div>Shadow Theater and Magic Lantern ............................................................................... 57 1.1.2. div>The cinematographer and historical avant -garde ................................................................. 61 1.1.3. div>剧院里的电影院............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 64 1.1.3.1。 div>New Russian Theater ............................................................................................ 64 1.1.3.2. div>German epic paradigm .................................................................................. 67 1.1.3.3. div>Multimedia witness during fascism ........................................................... 70