XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多模式的
图片值得一千个字吗？深入研究视觉语言模型的空间推理
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种任务和域中都具有出色的性能。尽管有希望，空间理解和推理（人类认知的基本组成部分）被认为是探索的。我们提出了Spatialeval，这是一种新颖的基准，涵盖了空间推理的各个方面，例如关系理解，导航和计数。我们对竞争语言和视觉语言模型进行了全面评估。我们的发现揭示了文献中忽略的几种违反直觉的见解：（1）空间推理提出了重大挑战，竞争模型可以落后于随机猜测； （2）尽管有其他视觉输入，但与LLM的同行相比，VLM的表现经常不足； （3）当提供文本和视觉信息时，如果提供了足够的文本线索，多模式的语言模型就会减少视觉信息。此外，我们证明了视觉和文本之间的冗余可以显着提高模型性能。我们希望我们的研究能够为多模式模型的发展提供信息，以改善空间智能并通过人类智能进一步缩小差距。我们的代码可在https://github.com/jiayuww/spatialeval上找到。
Ashish Jaiswal博士
12/2023德克萨斯大学阿灵顿分校的研究生研究助理，美国德克萨斯州阿灵顿，美国08/2020∂建立了一种机器学习工具，以检测脊髓受伤的受试者的认知疲劳（CF），同时使用日常任务，同时使用多模式的可穿戴能力传感器（ECG，EDA，EDA，EDA，EEG，EEG，EEG，EGB）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（eg）（EGB）（EGB）（Refyb）。通过fMRI扫描中的脑损伤患者（TBI）中的认知疲劳（CF）应用深度学习技术。∂使用计算机视觉和机器学习开发了自动化评估系统（ATEC），以通过视频中的人类活动识别和分类来评估儿童在临床上批准的身体运动/任务时通过人类活动识别和分类进行评估。应用自我监督的学习技术来提高整体表现。Python Pytorch计算机视觉深度学习可穿戴传感器自我监督学习
明智的拥塞浮雕
行政总结交通拥堵是指随着车辆的交通量接近道路的能力，车辆上的车辆之间的相互作用引起的延迟。本报告调查了测量这些成本并评估潜在拥塞减少策略的最佳方法。如何测量充血会显着影响其估计的幅度。一些指标，例如道路服务水平（LOS）和旅行时间指数（TTI）测量拥塞强度；峰值和峰值周期之间的交通速度差异。此类信息对于做出短期决策很有用，例如如何在高峰时段穿越城镇，但不适合战略运输和土地使用计划决策，这些决策影响拥堵强度和暴露量（人们必须在拥挤条件下驾驶的数量）。全面指标衡量拥塞成本，这两个因素都考虑到了这两个因素。例如，纽约的TTI利率比休斯敦较差，尽管休斯顿的人均拥塞成本高于纽约，如下所示。在紧凑和多模式的城市中，拥塞更加激烈，但居民的总体遭受的损失较小，因为他们的旅行选择更好，并且在高峰期间开车较少。图ES-1拥塞指标
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
整合用于脑转移的全身治疗和立体定向放射外科
摘要：脑转移（BM）代表了癌症的常见并发症，在现代时代，需要多模式的管理方法和多学科护理。传统上，由于细胞毒性化学疗法的有效性有限，治疗策略仅关注局部治疗，例如全脑放射疗法（WBRT），立体定向放射外科手术（SRS）和切除。然而，现在，基于中枢神经系统（CNS）渗透的基于分子疗法的可用性允许个性化选择定制的全身疗法与局部疗法一起使用。此外，引入免疫检查点抑制剂（ICIS），具有证明的CNS活性进一步彻底改变了BM患者的管理。将这些癌症治疗剂的迅速引入临床实践中导致了有关这些系统性疗法以及SRS以及SRS的最佳时机，测序和组合的发表文献的显着缺乏。本手稿回顾了BM患者的肿瘤生物学和分子方案对管理范式的影响，并严格分析了SRS的当前景观，并特别关注与全身疗法整合。我们还讨论了结合SRS和ICI的新兴治疗策略，时间的影响以及SR周围这些疗法的测序，皮质类固醇的作用以及审查处理后的成像发现，包括假性预测和辐射坏死。
实施户外游戏和学习
•记录体验技术是记录自然界体验并确保讲故事的一种方式是多模式的方法。照片可以在教室中使用，以序列，创建数字或印刷书籍或写新闻通讯以与父母进行交流。学生可以在项目中记录自己的学习，例如为蚂蚁构建操场，如何在泥泞的水坑上建造巨魔的桥梁或展示他们的协作或查询技能的发展。学生的声音可以记录在自然界中，因为他们描述了他们对叶子的观察，激发了他们的好奇心，如何坚持不懈地实现身体挑战或对遵循某些动物轨道的兴趣。学生还可以收集自然的声音，包括鸟叫声和风穿过树木或用灌木丛中的元素制成的乐器。本质上是数字技术为基于查询的学习提供了一种记录保存形式。学生可以记录一个故事，例如使用视频进行熊狩猎或使用Shadow Puppet Edu应用程序拍摄图像来拍摄图像。一个针对年长学生的项目可能是在学校周围创建数字自然步道，在该学校中，他们可以记录通过QR码访问的关键地标或位置（可以在课堂上写简短的解释性消息）。
有效的生成多模式集成（EGMI）
多模式的大语言模型（MLLM）在利用其丰富知识的挑战中面临挑战，因为跨越不同的模式是不平凡的，并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下，音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源，这是由于音频数据的复杂性，这使与图像text配对数据集相比，此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题，我们提出了一种称为高效生成多模式集成（EGMI）的新技术，该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识，EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐，从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络，称为EGMI映射器，并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此，我们已经扩大了现有方法的限制，从可伸缩性和灵活性方面。此外，我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识，改善对准和样本质量之间的相互作用。
Paper.pdf -Shoujie li
摘要 - 为了实现机器人的精美互动和精确的材料，在本文中，我们提出了一种名为M 3 TAC的多光谱多模式的粘性传感器，该传感器将可见的，近红外和中含量的图像技术结合起来，并可以超越99 pixs（71 pixs pixs pixs of Muther of Muthor of Humans Specion）。 130 o c）等。M 3 TAC不仅可以意识到与人皮肤相当的变形，质地，力，粘性和温度的高质量感知，而且还可以意识到人皮肤缺乏的接近感。To achieve this, we not only design a multispectral imaging system with an elastic film whose light penetrability can be regulated by the brightness of the light, but also develop corresponding algorithms, including the pixel-level force sensing with finite element method (accuracy: ± 0.023 N), the proximity perception (accuracy: ± 3.8 mm), the 3D reconstruction (accuracy: 0.33 mm),超分辨率温度传感（准确性：±0.3 o C），多模式融合分类（准确性：98％）和粘性识别（准确性：98％）。最后，我们进行了实验，以验证研究的有效性和应用潜力。本文在https://sites.google.com/view/mtac-sensor上提供了补充材料。
机器人操纵任务中的多模式VAE
摘要 - 在这项工作中，我们专注于机器人操纵领域中无监督的视力 - 语言映射。最近，已经为此任务提出了采用预训练的大语言和视觉模型的多种方法。但是，它们在计算上是要求的，需要仔细对产生的输出进行微调。更轻巧的替代方法是实现多模式变量自动编码器（VAE），可以提取数据的潜在特征并将其集成到联合代码中，这主要是在现有最终模型的图像图像或图像图纸上进行的。在这里，我们探讨了是否以及如何在模拟环境中使用多模式的VAE。基于获得的结果，我们提出了一种模型不变训练替代方案，该替代方法将模拟器中的模型性能提高了55％。此外，我们系统地评估了各个任务（例如对象或机器人位置可变性，干扰器数量或任务长度）所提出的挑战。因此，我们的工作也阐明了使用当前的多模式VAE的潜在益处和局限性，以根据视觉和语言对机器人运动轨迹进行无监督学习。索引术语 - 传感器融合，视觉学习，语义场景理解