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World File Search System烯击
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。
磁石墨烯氧化石墨烯：
近年来，由于其独特的特性以及在气体和生物传感器中的潜在应用，对磁石墨烯（MGO）的兴趣显着增加。在本评论文章中给出了MGO合成技术的广泛摘要，例如化学还原，水热合成和溶剂热合成。及其在气体和生物传感器中的许多用途，MGO的灵敏度，选择性和稳定性也被突出显示。除了可以鉴定氨，硫化氢和挥发性有机化合物的气体传感器外，MGO还可以用作鉴定蛋白质，葡萄糖，胆固醇和DNA的生物传感器。文章的结论讨论了该领域的未来方向以及在各个行业的MGO研究中的可能应用。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
开发由石墨烯氧化石墨烯
首席研究者已经对GO纳米片的基本物理特性和应用进行了研究。在GO纳米片和GO膜中的离子电导率中，我们发现离子电导率超过了Nafion的电导率。在还原形式的情况下，RGO，还通过还原方法成功控制了P型，N型和解体半导体特性的降低形式。此外，GO的氧官能团是负电荷的，杂种是通过与各种金属离子的静电相互作用形成的，并且发现以RGO杂种，金属氧化物和金属纳米颗粒的降低形式在RGO纳米片上支持。在GO和RGO纳米片的合成中，使用液体等离子体掺杂了各种原子，并且通过热液合成和Freeze-Drysing从GO和RGO纳米片形成的3D结构也成功。因此，着重于研究获得的材料中的钻石相变，我们首先合成了N-RGO的氮掺杂钻石。尽管结果是初步的，但我们观察到在纳米颗粒相中T C = 30 K的Meissner效应，而在大量相中，T C = 130 K。此外，从高温和高压在高压中合成的钻石显示出T C = 65 K的铁磁过渡。此外，它们还致力于合成硼掺杂和氧气掺杂的钻石。这些结果表明，在掺杂的钻石中开发各种功能材料的有效性，并且有必要迅速促进掺杂或表面修饰的钻石的研究和开发。
非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
石墨烯和掺杂石墨烯：DFT 比较研究
已经考虑了两种不同的模型，即卵烯 (C 32 H 14 ) 和环环烯 (C 54 H 18 ) 及其各自的掺杂模型 (C 31 XH 14 、C 53 XH 18，其中 X = B、Al、N、P、Fe、Ni 和 Pt)，用于 GGA-PBE/DNP 级别的 DFT 计算。根据各种计算出的结构参数和电子特性对这两个模型进行了比较。还绘制了电子态密度 (DOS) 光谱，以查看尺寸增加时电子特性的变化。从较小的模型移动到较高的模型时，结构和电子特性没有发生重大变化。发现掺杂保持了表面的平面性，但会引起掺杂原子周围键长发生相对较大的变化，从而削弱键。版权所有 © VBRI Press。关键词：DFT、石墨烯、掺杂、DOS。简介
i \ i J L J - 加拿大鸟击事件
1) 操作分析：在哪里使用，如何使用？2) 设备的生物行为基础：这些技术是否有用，这些技术是否有基础？3) 操作员的技能：操作员是否有足够的技能来正确使用这项技术？4) 新问题的产生：一些技术会导致问题，因此我们必须根据具体情况进行分析，即一种技术可能适用于一种情况，而不适用于另一种情况。5) 证据：是否有任何客观数据，是否考虑了习惯，这些技术是否依赖于附近的可用栖息地，是否存在特殊情况，是否有机场操作经验？6) 结论：提出问题后，可以得出结论，例如：该技术是否有用，该技术作为综合计划的一部分是否有用，该技术是否有用，最后，在分析客观数据后，该技术是否有潜在用途？