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视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
我的姐姐，我的自我：Colleen Kenyon和Kathleen Kenyon的照片1月18日至2025年5月4日开幕接待：2025年1月18日，星期六，5：00-8：00
在1970年代和80年代，摄影师Colleen Kenyon（美国，1951 - 2022年）和Kathleen Kenyon（American，1951-2023）是女性艺术家运动的一部分，他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩（Kathleen Kenyon）擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始，两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事，他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐，我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和劳里·达尔伯格（Laurie Dahlberg）策划。由CPW组织，此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品，并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
自我释放的中介和调节作用
有意义的社会联系对于维持健康和福祉至关重要。在没有与他人的有意义的关系的情况下，可能会出现孤独感（1）。尽管短暂的孤独感是普遍的，但慢性或严重的孤独感会导致不利的身心健康结果。孤独被定义为一种令人不愉快的情感状态，这是由于对所需的与他人的实际社会联系和实际社会联系之间的差异而引起的（2）。对113个国家的孤独研究的荟萃分析证实，孤独会影响全球人口的很大一部分，并且最常见的是年轻人和老年人（3）。在高收入国家的老年人中，乔拉（Chawla）及其同事（4）对孤独的荟萃分析研究发现，孤独是在以后的生活中的普遍经验，而不是普遍的经验，而性别，残疾状况和生活环境等因素可能会影响孤独感。孤独也已被记录为儿童，青少年和大学生的重要关注点（5-7）。现存的孤独基础表明，它与社交技能的衰落，低情绪智力，减少了解决问题的效率和控制的基因座位，以及对社会支持的看法降低（6、8、9）。研究还强调了孤独对身体健康指标的影响，包括胆固醇升高，高血压，冠状动脉疾病的风险升高以及对痴呆等认知障碍的脆弱性（3，10）。此外，孤独感一直与不利的心理健康结果（例如焦虑，抑郁和绝望）相关（9，11）。尽管焦虑，抑郁和绝望彼此高度相关，但它们反映了现象学上独特的结构。焦虑源于恐惧，涉及忧虑和恐惧的感觉和忧虑感，而抑郁症的特征是持续的悲伤，低落动机，睡眠不安，自我低位以及对生活的普遍不满或对生活缺乏兴趣（12）（12）。焦虑通常在抑郁症之前，并且已经假设焦虑症的升高可能会损害人际关系，并阻止个人与他人接触以寻求支持。社交戒断可以扩大抑郁症状，并产生孤立和孤独感（13）。绝望被概念化为一种心理状态，其特征是对未来的消极看法，一种人生活的问题是无法克服的，并且相信一个人的努力不会带来积极的结果（2）。根据希望理论，当个人评估负面的生活事件是由内部，稳定和全球原因而不是外部原因引起的，而不是外部原因，则更有可能发生抑郁症状 - 本质上将这些事件归因于个人失败。这种认知风格使个人对未来感到绝望和绝望感，因为他们认为由于自己的不变特征，他们的情况不太可能改善。该理论强调了负面认知归因在促进绝望期望的作用，这反过来又增加了发展抑郁症状的风险（14）。
自我评估报告 - ICT - 孟买
我们将创造并维持一种有利于抓住一切机会萌发新知识的氛围。我们将传授的教育将使我们的学生能够设计出新的解决方案，以满足社会各阶层在材料和能源方面的需求，同时保护环境和节约自然资源。我们的努力虽然远远超出了课堂的范围，但旨在提高公共福利，我们传播知识的尝试将扩展到更大的多学科和跨学科平台，以进行研究、发现、技术开发、服务行业和创业，这与印度成为福利国家的愿望一致。我们将让科学家和工程师与其他学科的专业人士合作，以找到更好的解决方案。我们将为所有学生打下坚实的基础，鼓励他们成为我们的大使，参与他们选择在国家和国际层面为社会服务的专业活动。通过我们的愿景，我们将服务于专业和社会，努力作为一个团队达到顶峰，最终成为年轻一代的榜样。 12. 机构负责人和 NBA 协调员（若指定）的联系信息：
foddc-生物多样性自我评估表-2024年2月-v2 (1).docx
免责声明：本表格无法涵盖所有受保护物种及其可能受影响的所有情况。受保护物种相关法律适用于所有情况，申请人/开发商有责任确保受保护物种及其栖息地不会因开发而受到影响。如果在开发过程中发现受保护物种，必须停止工作，并在继续进行任何特殊预防措施之前，咨询合格（具备适当资格和/或经验）的生态学家和/或自然英格兰委员会，包括是否需要豁免许可证。