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用于为企业网站创建文本内容的人工智能文案和人工智能重写：语言方面和新挑战
简介 AI文案和AI改写是利用人工智能（AI）创建和处理文本内容的过程[1]。这些过程包括使用机器学习算法和神经网络来生成可用于文案、营销、新闻、宣传、博客、教育等各个领域的文本 [2]。在技术和营销快速发展的背景下，人工智能文案和人工智能改写变得越来越重要，因为它们可以显著加快内容创作过程并提高其质量 [3]。现代人工智能技术使我们能够创建质量不逊于人类编写的文本的文本。这为商业开辟了新的机会，因为它降低了内容创作的成本并提高了其有效性[4]。然而，尽管人工智能在文案撰写和改写中的应用有诸多优势，但也引发了许多与所创作文本的语言特征有关的问题，以及对文案撰写的新挑战 [1]。本研究旨在分析人工智能生成文本的语言特征并确定文案写作面临的新挑战。在
medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
航空系统：综合航空价值链管理（Springer 商业和经济学文本）
# Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 本作品受版权保护。保留所有权利，无论涉及全部还是部分材料，具体而言是翻译、重印、重新使用插图、朗诵、广播、以缩微胶片或任何其他方式复制以及存储在数据库中的权利。 仅根据 1965 年 9 月 9 日现行版本的德国版权法的规定，才允许复制本出版物或其中的部分内容，并且必须始终获得 Springer 的使用许可。违反者将根据德国版权法受到起诉。 本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标等并不意味着（即使在没有具体声明的情况下）这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
自动文本识别
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为：如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字，可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题，使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现，并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下，速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时，问题变得越来越困难。特别是，尽管近四十年来不断进行研究，但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现，远远超出了当今算法的范围。在本报告中，我们详细分析了该问题，介绍了相关困难，并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
学习多维人类对文本对...
文本对图像模型的当前指标通常依赖于不足以代表人类真正偏好的统计指标。尽管最近的工作试图通过人类注释的图像来学习这些偏好，但它们将人类偏好的丰富挂毯降低到单个总分。然而，当人类评估不同方面的图像时，偏好会有所不同。因此，为了学习多维人类偏好，我们提出了多维偏好评分（MPS），这是评估文本对图像模型的第一个多维偏好评分模型。MPS引入剪辑模型上的偏好条件模块，以学习这些不同的偏好。它是根据我们的多维人类偏好（MHP）数据集进行了训练的，该数据集包括607,541图像的四个维度（即美学，语义一致性，详细信息，详细质量和整体评估）的918,315个人类偏好选择（即，美学，语义一致性，细节质量和整体评估）。这些信息是由各种最新的文本对图像模型生成的。MPS在4个维度上的3个数据集上优于现有的评分方法，从而使其成为评估和改进文本对象的有希望的指标。该模型和数据集将被公开使用，以促进未来的研究。项目页面：https：//wangbohan97.github.io/mps/。
SSP 2024年度报告仅文本版本
环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖，新的学生团体ESN忙于开始！他们每月举行市政厅，这是一个可持续性博览会，并与400多人创建了列表。ESN与SSP大使共同主持了一个正在进行的环境司法项目，与可持续性协调员的行动主义客厅对话以及可持续性战略计划（SSP）教育活动与SSP大使进行了交流。在春季，ESN每周提出有关SSP的规划。ESN还与学生乐队，50个供应商和600多名与会者一起组织了花园节。ESN一直致力于使卫斯理领导人对其可持续性承诺负责。ESN由于其成立年份的努力而获得了年度最佳组织奖。