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X-ippgnet：一种基于深度可分离卷积的新颖的一阶段深度学习结构，用于基于视频的脉冲率估计
脉搏率（PR）是评估一个人健康的最重要标记之一。随着对长期健康监测的需求不断增长，使用成像光电学（IPPG）对非接触式PR估计的关注非常关注。这种非侵入性技术基于肤色细微变化的分析。尽管可以改善IPPG，但现有算法容易受到较不受约束的场景（即头部移动，面部表情和环境条件）。在本文中，我们提出了一个新颖的端到端时空网络，即X-ippgnet，直接从面部视频记录中直接进行瞬时PR估计。不像大多数现有系统一样，我们的模型从头开始学习IPPG概念，而无需结合任何先验知识或通过提取血液体积脉冲信号的提取。受Xception网络体系结构的启发，颜色通道解耦用于学习其他照相学信息信息，并概念地降低计算成本和内存重新质量。此外，X-ippGnet可以从短时间窗口（2秒）中预测脉搏率，该脉冲率具有较高且明显的脉搏率的优点。实验结果揭示了在所有条件下的高性能，包括头部运动，面部表情和肤色。我们的AP-PRACH明显优于三个基准数据集上的所有当前最新方法：MMSE-HR（MAE = 4。10; RMSE = 5。32; r = 0。85），ubfc-rppg（Mae = 4。99; RMSE = 6。26; r = 0。67），mahnob-hci（Mae = 3。17; RMSE = 3。93; r = 0。88）。
评估虚拟代理在视频游戏中的敌意
在过去的70年中，我们人类创造了一个经济市场，由于广告的关注，人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中，网络平台利用心理学，社会学，神经科学和其他领域的研究，将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效，注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用，例如两极分化的意见，传播虚假信息以及威胁公共卫生，经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况，实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品，它呼吁采取针对这些实践的行动，以吸引我们在网络上的注意力，因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
对以各种自动化级别制作的新闻视频的受众评估：基于人群的调查实验
摘要在新闻内容创建中使用自动化正在从书面介绍到视听媒体，包括路透社（Reuters）转向Wibbitz等公司提供的视频自动服务服务。尽管研究人员已经探讨了受众对基于文本的新闻自动化的看法，但迄今为止，尚无公开的研究研究新闻消费者如何看待自动化新闻视频。我们进行了一个受试者间的在线调查实验，以比较英国在英国在线新闻消费者的社会人口代表性样本（n = 4200）如何感知的人类制造，部分自动化和高度自动化的短效率在线新闻视频，涉及14个不同的故事主题。我们的发现表明，尽管差异并不大，但在某些评估变量上，人制造的视频平均收到了更有利的响应。我们还发现在不同单独故事的自动化和人为新闻视频的相对评估中发现了一些显着差异。对于从业者来说，我们的结果表明，可以很好地接收到自动化的新闻视频，以人为编辑后的自动化新闻视频。对于研究人员，我们的结果表明需要使用
在监视视频中通过未来的外观运动预测
摘要：监视视频中的异常检测是对罕见事件的识别，这些事件产生了正常事件的不同特征。在本文中，我们介绍了一项有关异常检测技术进度的调查，并介绍了我们提出的框架以应对这一非常具有挑战性的目标。我们的方法基于最新的最新技术，并将异常事件施放为未来帧中意外事件。我们的框架非常灵活，您可以通过现有的最新方法替换几乎重要的模块。最受欢迎的解决方案仅将未来预测的信息用作训练卷积编码网络的限制，以重建框架，并在原始信息和重建信息之间取得差异的分数。我们提出了一个完全基于预测的框架，该框架将特征直接定义为未来预测和基础真理信息之间的差异。此功能可以馈入各种类型的学习模型以分配异常标签。我们介绍了我们的实验计划，并认为我们的框架的性能将通过提出功能提取的早期有希望的结果来与最先进的分数竞争。
如何提高养鱼产量 - FO 视频库
生长所需的氧气。放养密度。在生物絮凝养鱼中，高放养密度是可能的，因为微生物絮凝物可以提供额外的食物，但保持最佳放养密度很重要，以避免鱼过度拥挤，这可能导致水质下降、压力和疾病。曝气。在生物絮凝养鱼中，充足的曝气很重要，以保持鱼类生长所需的最佳氧气水平，并防止有毒气体的积聚。监测和记录对于水质、鱼类生长和死亡率等关键参数很重要，以识别挑战并进行必要的更改以优化产量。
videodiff：与替代方案的人类视频共同创建
由于视频已成为一种主流形式的交流和通知，因此越来越多的最终用户创建和共享视频。YouTube被认为是最受欢迎的视频SO网络，现在拥有大约6400万个创作者世界范围[26]。然而，创建引人注目的视频是一项复杂且耗时的任务。创作者需要找到关键时刻[79]，并将其移动不相关和重复的内容[29，37]。他们还花时间使视频更具视觉效果，B-roll [35]，文本[83]和音乐[61]。视频理解和生成模型的最新进展显示出了协助视频编辑的巨大潜力。先前的研究表明，AI工具可以加快视频创作的多个阶段，包括脚本写作[53]，情节板[78]，将剪辑剪切成粗糙的剪辑[20，69]，识别低质量的镜头[29，37]，并添加B-Roll [35]。最近的AI视频产品，例如OpusClip [22]，Capcut [13]和Vizard [72]，通过自动进行剪切并添加过渡效果和字幕，进一步简化了视频编辑。生成AI模型启用的一种强大的新功能是快速生成多种变体。这使创作者可以同时探索许多替代故事或B卷的位置，从而可能导致更好的最终视频[24，62]。虽然大多数现有的视频编辑工具旨在一次仅处理一个视频版本，但最近的AI工具（例如OpusClip [22]和Capcut [13]）生成了多种编辑视频的变体，以为用户提供不同的选项。尽管在创意任务中探索替代方案的好处，但用户仍有新的负担：1）比较变化[31，36]和2）随着时间的推移将它们管理[58，62]。虽然先前的工作探讨了文本[31、58、63]中多个AI世代的感觉和比较，但图像[3，36]和设计[50，64]，由于视频的时间性质，比较多个视频提出了独特的挑战。在这项工作中，我们介绍了这种新兴的视频编辑方法，该视频编辑以多种变化为中心。要了解用多个替代方案创作视频的机会和挑战，我们进行了一项形成性研究，其中8个专业视频创建者的任务是比较相同源内容的多个编辑视频。我们的研究中的创作者提到，比较是当前视频编辑过程中的一种常见实践，因为他们考虑了替代性叙述，视觉资产或视频长度。他们还强调，拥有替代方案可以帮助他们反思自己的偏好并进一步计划编辑说明，但是手动创建多个版本是耗时的。随着AI加快视频创建过程的加快，我们设想将来的视频编辑工具将更常见地为用户提供多种变化。
hlth ai馆视频3
在那一刻分享的时间也不那么多，今天分享很多，这很棒。显然昨天只是在克利夫兰诊所等公告。如此令人兴奋。，我们全都在欧洲的健康中讲话，并且对AWS和您在医疗保健中的影响非常深入。所以，我希望今天是基础的。，我希望，您知道，您能够填补的观众，您知道，并在我们进行聊天时将这些观众提出来。所以，我们将潜入。，医疗保健行业。 我们已经花了三天的时间在这个领域，我们花了很多时间，我们知道所有统计数据，对吗？ 我们知道我们的支出很高，结果不是很好，而且医疗错误仍然是一个挑战。 我们的才能挑战是重大的。 这些不是我们可以人员训练并训练我们解决这个问题的时刻。 我想，您知道，作为一家技术公司，技术虽然已经开发出了，但它并不总是能帮助我们的临床医生。，医疗保健行业。我们已经花了三天的时间在这个领域，我们花了很多时间，我们知道所有统计数据，对吗？我们知道我们的支出很高，结果不是很好，而且医疗错误仍然是一个挑战。我们的才能挑战是重大的。这些不是我们可以人员训练并训练我们解决这个问题的时刻。我想，您知道，作为一家技术公司，技术虽然已经开发出了，但它并不总是能帮助我们的临床医生。
使用视觉和语言变压器模型的视频摘要
工具。最初，通过使用OpenCV从监视视频中提取帧进行数据预处理。动态调整框架提取的间隔，以平衡细节水平与处理时间。然后使用Davit Vision Transformer处理每个提取的框架，以生成有意义的文本注释，描述素材的关键元素。使用BART模型将注释进一步凝结成简洁而相干的叙述摘要。整个管道都集成到基于交互式的级应用程序中，使用户可以上传视频，查看注释并查看摘要。通过测量注释准确性，摘要连贯性和用户满意度来评估系统的表现。
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成绩单：[简短视频]软银集团收入：Q3 FY2024 YOSHIMITSU GOTO，董事会董事，公司官员，高级副总裁，CFO＆CISO
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