XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字幕
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。
使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。
特拉科人工智能
人工智能元数据丰富 Traco AI 使用机器学习和神经网络提供自动人脸识别搜索和字幕。通过与 Avid Interplay MediaCentral | CloudUX™ 和 Viz One 集成，Traco AI 可充当独特的服务器，与其他云解决方案相比，具有巨大的性能优势。借助 Traco AI，您现在可以自动丰富存档元数据，然后随时随地轻松地从庞大的存档（广播、体育、真人秀内容等）中搜索视频。此外，Traco AI 还会自动添加建议字幕，准确度极高。 应用程序功能： 人脸检测功能 Traco 的“AI Facer”搜索可根据眼睛和鼻子的独特生物特征信息自动识别人脸。然后，它会为检测到的人脸分配一个 ID，以便您可以搜索以该人为主角的视频内容。AI Facer 还允许您搜索同一场景中的人群。 快速搜索功能 得益于我们强大的可扩展节点系统，AI Facer 可以使用五个同时进行的进程，以比实时快 25 倍的速度扫描文件！自动介绍字幕功能 Traco AI 允许您将图形介绍字幕直接添加到直播中。数据库中的任何个人都具有基于其元数据的唯一 ID，因此在任何给定的广播中，Traco AI 都可以自动添加介绍字幕，包括该个人的姓名和头衔。自动 CC 生成功能 Traco AI 结合了语音到文本识别，允许自动生成隐藏式字幕 (CC)。使用 Traco AI，您还可以从识别的文本中提取关键字以改进视频搜索，并且语音元数据可以集成到 Avid MediaCentral、Viz One 等中。
AI自动驾驶：机遇，挑战和...韩国戏剧对心理井的影响使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息abs tract本研究研究了使用VGG16和LSTM架构在FlickR8K数据集上使用图像字幕模型的有效性。通过细致的实验和评估，获得了对模型能力的有价值的见解，并获得了为图像生成描述性字幕的局限性。这些发现有助于对图像字幕技术的更广泛理解，并为该领域的未来进步提供指导。VGG16和LSTM架构的探索涉及数据预处理，模型培训和评估。FlickR8K数据集，包括8,000张与文本描述配对的图像，作为基础。进行了数据预处理，使用VGG16的特征提取和LSTM训练。进行了模型参数和超参数的优化，以实现最佳性能。评估指标（包括BLEU得分，语义相似性评分和胭脂分数）。虽然根据BLEU评分观察到带有参考标题的中等重叠，但该模型表现出高度的语义相似性。然而，通过分析胭脂分数，揭示了维持连贯性和捕获高阶语言结构的挑战。这项研究的含义扩展到诸如计算机视觉，自然语言处理和人类计算机互动之类的领域。通过弥合视觉内容和文本描述之间的语义差距，图像字幕模型可以增强可访问性，改善图像理解并促进人类机器通信。尽管有希望捕获语义内容的表现，但存在改进的机会，包括精炼模型体系结构，集成注意力机制以及利用较大的数据集。图像字幕中的持续创新承诺在行业和学科中广泛应用的高级系统。关键字：图像字幕，深度学习，VGG16，LSTM，FlickR8K数据集，评估指标，语义差距，人类计算机交互。
医学图像分析-Archivo Digital UPM
自然图像字幕（NIC）是一个跨学科研究领域，位于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中。已经介绍了有关该主题的几项作品，从基于模板的早期方法到最新的基于深度学习的方法。本文在NIC领域进行了一项调查，尤其是关注其在放射学领域的医疗图像字幕（MIC）和诊断字幕（DC）的应用。对最先进的审查进行了总结，总结了NIC和DC的主要研究工作，以提供有关该主题的广泛概述。这些作品包括现有的NIC和MIC模型，数据集，评估指标以及专业文献中的先前评论。对修订的工作进行了彻底的分析和讨论，强调了现有方法的局限性及其在实际临床实践中的潜在影响。同样，根据检测到的局限性概述了未来的潜在研究线。
首席数据官2023年度报告
定义15。“辅助艾滋病和服务”一词包括：合格的口译员，现场或通过VRI提供；致者；实时计算机辅助转录服务；书面材料；交换书面笔记；电话手机放大器；辅助听力设备或系统；与助听器兼容的电话；封闭的标题解码器；开放和封闭的字幕，包括实时字幕；语音，文本和基于视频的电信产品和系统，包括文本电话（TTY），视频播音器和字幕电话，或同样有效的电信设备； videotext显示；可访问的电子和信息技术；或其他有效的方法，可以向聋哑人或听力障碍的人获得可获得的信息。28 C.F.R. §36.303（b）（1）。28 C.F.R.§36.303（b）（1）。