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20250221_dr jingcai guo-香港
效率AI在必须使用有限的资源（例如培训数据不足，计算能力或两者兼而有之）的情况下完成学习/建模的方案中起着至关重要的作用。它进一步启用并促进了广泛应用程序的资源有效和低延迟解决方案。在本演讲中，演讲者将专注于数据方面，并介绍一系列高效且稳健的细粒零照片学习（ZSL）技术。谈话将从将视力组件从低水平分解为高水平开始，从而从功能和网络的角度重构学习。然后，它将深入到语义扩展，通过生成模型，提示和LLM来丰富ZSL侧面信息。此外，它探讨了跨模式相互作用，作为缩小可见成分和看不见的组合物之间域间隙的一种手段，从而增强了ZSL的整体鲁棒性和适用性。一些应用程序也将被勾勒出来。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
季度活动报告
阿根廷 TMT 项目的 Tambo South 和 Malambo 目标计划。 • 2024 年 11 月，使用 ASTER-Sentinel-2 图像对 Garwin 研究（2023 年 5 月）中的其他勘探目标进行了细化，确定了 Tambo South VI-2 (B1) 和 Lola-2 (B2) 以供进一步研究。Malambo 3 显示英安岩侵入和角砾岩堤坝，而 Lola-2 则显示蚀变闪长岩和铜矿物。西部 TMT 地区的光谱区显示出潜力。 • Lola-2 的现场观测发现了细粒闪长岩，具有叶状蚀变和裂缝，具有含蓝铜矿（~1%）和孔雀石（~0.3%）的石英碳酸盐脉和含黄铁矿（~1%）的块状石英脉。地球化学采样和测绘将很快开始。 • 本季度继续修建通往 Tambo South 和 Malambo 的通道，Tambo South 钻探于 1 月 18 日开始。 • 本季度营地扩建和物流基础设施已完工。卡拉哈里铜矿带项目 (KCB) - （博茨瓦纳）
rehsense：通过射频能量收获
已经提出了不同的基于Wi-Fi的无线应用程序，从日常活动识别到生命体征监测。尽管具有显着的感知精度，但高能量的吸引力和对定制硬件修改的需求阻碍了现有传感解决方案的广泛部署。在本文中，我们提出了基于射频（RF）能量收集的节能无线传感解决方案Rehsense。不是依靠渴望耗电的Wi-Fi接收器，而是利用RF能量收割机作为传感器，并利用从环境Wi-Fi信号收获的电压信号来同时进行上下文感测和能量收获。我们使用商业货架（COTS）RF Energy Harvester设计和实施Rehsense。对三个细粒无线传感任务的广泛评估（即，呼吸监测，人类活动识别和手势识别）表明，Rehsense可以通过传统的基于Wi-Fi-fi-fi-fi-fi-dive的溶液实现可比的感测精度，同时适应不同的感应环境，从而减少传感的功耗。7％，最多收获4。RF能量的5 MW电源。RF能量的5 MW电源。
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
在机器学习时代，基于词典的情感分析的优势
评估文本是正面还是负面分析，是许多学科的广泛应用。自动化方法使得可以快速，复制且高度准确地编码几乎无限量的文本。与机器学习和大型语言模型（LLM）方法相比，基于词典的方法可能会牺牲一些性能，但是作为交换，它们提供了普遍性和独立性，同时至关重要地提供了识别阶段级别的可能性。我们使用Multilexscaled展示了Lexica的强劲性能，这种方法平均在许多广泛使用的通用词典中平均价值。我们通过一系列不同域的基准数据集对其进行验证，将性能与机器学习和LLM替代方案进行了比较。此外，我们通过对9/11英国后的穆斯林媒体报道进行分析来说明识别细粒情感水平的价值，即穆斯林的媒体报道，二氧化价指标会产生有关后9/11震动的性质不同（和错误的）结论，以及在宽阔的外观和大小写的范围内和大小之间的覆盖。可以在线上使用用于应用MultileXscaled的代码。
treeReard：通过树结构的反馈学习改进扩散模型
最近，在利用人类反馈来增强图像产生方面取得了重大进展，导致迅速发展的研究领域的出现。但是，当前的工作面临着几个关键挑战：i）数据数量不足； ii）粗略的反馈学习；为了应对这些挑战，我们提出了Treereward，这是一种新型的多维，细粒度和自适应馈回学习框架，旨在改善扩散模型的语义和审美方面。具体来说，为了解决细粒反馈数据的限制，我们首先以“ AI + Exper”方式设计有效的反馈数据构建管道，产生约220万个高质量的反馈数据集，其中包含六个细粒度的尺寸。构建的，我们将构建一个树结构奖励模型，以有效利用细粒度的反馈数据，并在反馈学习过程中提供量身定制的优化。对稳定扩散V1.5（SD1.5）和稳定扩散XL（SDXL）的广泛实验证明了我们方法在增强一般且细粒度
在小量子计算机上模拟大量子电路
有限的量子存储器是近期量子设备的最重要约束之一。了解小量子计算机是否可以模拟较大的量子系统，或者执行需要比可用的量子更多的量子的算法，这既是理论上的重要性，又是实际的重要性。在这封信中，我们引入了量子电路的群集参数K和D。这种电路的张量网络最多可以分解为d的群集，其中最多只能使用集群间量子通信。我们提出了一个可以模拟任何ðk的群集模拟方案； d - d -Qubit机器上的聚集量子电路的时间大约为2oðkÞ，在考虑更多细粒电路结构时，可能会进一步加速。我们展示了如何使用我们的方案来模拟聚类的量子系统（例如大分子），这些系统可以分为多个显着较小的群集，它们之间的相互作用较弱。通过使用合适的聚类ANSATZ，我们还通过实验表明，量子变异的特征索仍然可以实现所需的性能，以估算Beh 2分子的能量，同时在物理量子设备上运行，而所需码头的数量为一半。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
细粒度太粗糙：一种以数据为中心的新型方法，用于有效场景图
学习以场景图的形式从原始信息组成视觉关系是一项高度挑战的任务，这是由于上下文依赖性的，但是在依赖于场景所在的现场视觉应用程序中至关重要。但是，场景图生成（SGG）中没有当前的方法旨在为下流任务提供有用的图形。相反，主要重点主要是公开数据分布以预测更多细粒关系的任务。据说，所有的关系关系都不相同，至少其中一部分对现实世界应用没有用。在这项工作中，我们介绍了有效的SGG的任务，该任务旨在阐述相关关系的产生，从而促进了在下游任务（例如图像生成）中使用场景图的使用。为了支持进一步的方法，我们根据流行的Visual Genome数据集的注释提出了一个新的数据集，即VG150策划的新数据集。我们通过一组实验表明，该数据集包含比通常在SGG中使用的数据更高质量和多样的注释。最后，我们显示了从场景图1中生成图像生成的任务中该数据集的效率。