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World File Search System多媒体通信
大脑通信
颅内脑电图是癫痫发射区定位的黄金标准技术，但需要对癫痫组织的闭合有先入为主的假设。此放置位置是由癫痫符号，MRI，脑电图和其他成像方式的定性解释（例如磁脑摄影）的指导。使用磁脑摄影的定量异常映射已被证明具有潜在的临床价值。我们假设，如果通过颅内脑电图对可量化的磁脑摄影异常进行采样，则患者的切除后癫痫发作结果可能会更好。有32个患有新皮质癫痫的个体进行了磁脑摄影和随后的颅内脑电图记录，作为术前评估的一部分。闭眼的静止状态隔开磁性磁性带功率异常图源自70个健康的骗子作为规范基线。磁脑摄影异常图与颅内EEG电极植入进行了比较，并记录了颅内EEG电极放置的空间重叠，并记录了脑力磁脑电图异常。最后，我们评估了电极在异常组织中的植入以及随后通过磁脑表生造影和颅内EEG确定的最强的异常男女的切除，与手术成功相对应。我们将接收器操作特征曲线下的区域用作效果大小的量度。磁脑摄影异常和电极位置之间的重叠区分外科结果组适度良好（接收器操作特征曲线下的面积= 0.68）。颅内电极被植入脑组织中，具有最异常的磁脑摄影发现 - 在术后无癫痫发作的个体中（t = 3.9，p = 0.001），但没有在那些没有无癫痫发作的人中。在隔离中，通过磁脑摄影和颅内脑电图定义的最强异常的切除很好地分离了手术结果组，在接收器工作特征曲线下的面积= 0.71和接收器工作特征曲线下的面积= 0.74。一个结合了所有三个特征的模型，分隔了手术结果组（接收器操作特征曲线下的区域= 0.80）。颅内脑电图是描绘癫痫发作区并帮助个体术后无癫痫发作的关键工具。我们表明，从静止状态的磁脑摄影造影谱系中得出的数据驱动的异常图显示了临床价值，并可能有助于指导新皮层癫痫病人的电极位置。此外，我们的术后癫痫发作自由的预测模型既利用磁脑摄影和颅内脑电图记录），可以帮助患者对预期结果的咨询。
CSI通信
此耦合过程产生可生物降解的脂肪族聚碳酸酯，有价值的产品具有不同的应用。该组还积极参与这些脂肪族聚碳酸盐的功能化，以实现不同的应用，尤其是在3D打印，自我修复聚合物和胶束催化中。最近，我们的实验室还专注于以环氧化物的形式利用可持续资源与CO 2夫妇一起实现这些聚碳酸酯，最终可以为循环经济做出贡献。要以更可持续的方法开发这些脂肪族聚碳酸酯，Bhat博士最近与来自德克萨斯州A＆M大学的Donald Darensbourg教授合作，使用了源自廉价，不可再生资源的环氧化物，从而避免了这些Alboine 2，从1431-1443;最近，我们展示了一种有效的一台两步策略，可以合成具有硬和软段的基于CO 2的基于CO 2的块共聚物，这些共聚物已用于制定用于3D打印的油墨，并且可以根据需要调整柔软和硬块，热和机械性能的比例。可以通过硫醇单击化学表面修饰印刷物体的化学表面修饰（angew。化学。int。ed。，2022，61，E202208355）。我们最近还报道了有关脂肪族多碳酸盐处理的迷你审查，该评论突出了处理脂肪族多碳酸盐的最新进展，包括受控的自组装，
X.med;a.publishing~
多媒体应用和系统越来越成为我们日常生活的一部分——新兴的可以显示图片和视频数据的移动终端、家庭中的 DVD 播放器、可下载的游戏、互联网上的流媒体、万维网上的广播电台——只是其中的几个例子。这些应用程序和系统正在成为我们异构计算和通信环境不可或缺的一部分。在过去十年中，我们经历了多媒体计算、通信和应用（万维网、会议、数字娱乐等）的爆炸式增长。它们不仅提供文本和图像，还提供视频、音频和其他连续媒体。未来，所有计算机和网络都将包含多媒体设备。它们还需要适当的处理和通信支持，以便为相关的多媒体应用提供无缝和无处不在的服务和协议。
以色列的疫苗犹豫多媒体，情感和学习经验
本文通过多媒体学习，介导的消息处理和情感计算来考虑情绪和学习。在多媒体学习中，情感设计包括视觉设计中的所有相关特征，因此通过视觉吸引力给出了情感和动机。有限的动机介导消息处理能力模型将情绪描述为动机认知的产物。它说明了如何创建最有可能实现其通信目的的消息。通过情感计算，自适应和多模式学习，目的是减少教学信息设计与学习者的认知和情感心理模型之间的差距。本文旨在概述情绪和学习考虑多媒体学习，动机的中介信息处理以及情感计算作为创造学习体验的三种观点。
使用多媒体帮助农业生产者与消费者就GMOS
对通信资源的评估在整个过程中正在进行中，并内置在各个组件中。，我们在分发事实卡的同时，直接从农业生产者那里收集了反馈，并且根据目标受众的投入和建议，在有关转基因生物，健康和基因工程的部分中进行了内容编辑，并在后续版本的情况下分享了事实卡。用户测试和分析用于完善网站并根据该反馈创建新内容，包括有关标签，民事话语和资源信誉的部分。社交媒体分析确定了通过平台进一步共享哪些内容。最后，开发了一项调查，以测试动画的有效性，并发现栗子树视频在大学生观众中减少了对转基因生物的信任（Rao＆Stearns，2023年）。关于动画的发现与中国消费者知识的研究一致（Wen等，2016）。因此，我们的团队将沟通工作集中在其他领域，包括开发课程和课程，而不是继续创建视频和动画。
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
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）。
2024-2029 年战略计划 - IIT 多媒体图书馆
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。
增强生成式人工智能时代的多媒体完整性
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。
叙事抄写员Nexus：AI驱动的多媒体讲故事...
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。