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![使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]](/simg/b/b1d093755ec8fd74b78a3e76f0bbef0b4a3c52f7.webp)
使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]
本文研究了多媒体社区的勇敢新想法，并提出了一个新颖的框架，将梦想转化为使用fMRI数据的连贯的视频叙事。本质上，梦想已经吸引了人类数百年的历史，使我们的潜意识瞥见了我们的潜意识。大脑成像的最新进展，尤其是功能磁共振成像（fMRI），为探索梦的神经基础提供了新的方法。通过将主观梦的体验与客观的神经生理数据相结合，我们旨在了解梦想的视觉方面并创建完整的视频叙事。我们的过程涉及三个主要步骤：重建视觉感知，解码梦想图像和整合梦想故事。在fMRI分析和语言建模中使用创新技术，我们试图突破梦想研究的界限，并在睡眠期间对视觉体验进行更深入的了解。本技术报告介绍了一种新颖的方法，可以使用fMRI信号并将梦想视觉效果编织到使用语言模型的叙事中。我们收集了一个梦的数据集以及描述以评估框架的有效性。
视频监控系统中用于可疑活动检测和事件响应的人工智能：系统文献综述
摘要 人工智能 (AI) 已被证明是提高视频监控系统效率、有助于公共安全的关键工具。本系统评价旨在分析人工智能在这一领域的贡献，符合可持续发展目标 16 (SDG 16)，即促进和平与包容的社会。我们分析了从 Scopus、WOS、ProQuest、EBSCO、IEEE Xplore 和 Science Direct 等主要数据库中提取的 145 篇文章。使用 PRISMA 方法，应用纳入和排除标准，得到 42 篇与评价相关的文章。研究结果表明，物联网、计算机视觉和边缘计算等先进的人工智能技术的使用与人工智能的结合最为紧密，增强了人工智能在视频监控系统中的功能。在此框架中，深度学习是优化这些应用程序的重要基础。最后，本评价的结果为未来人工智能在视频监控中的应用研究奠定了坚实的基础。所评估的技术有可能进一步促进不同环境和环境下的安全性和运营效率的提高。
一个新颖的互动视频模块用于提供商的互动视频模块，可以提高对治疗酒精使用障碍的最佳实践知识
方法：方法：前瞻性单中心队列研究，评估了一种新颖的互动教育视频模块（EVM）对提供者对AUD治疗的影响。EVM讨论了治疗，动机访谈（MI）和减少伤害策略以及案例示例。EVM托管在我们医院的网站上，并在内科，家庭医学，精神病学和胃肠病学/肝病学部门内所有提供者（教职员工和从业人员）提供。EVM是可选的，但是使用继续医学教育（CME）学分激励参与者。预/后调查请求反馈并评估1）AUD治疗知识，2）舒适开处方药，3）对MI的信心。匹配的响应。
点播视频 (Whova)
ABULHAB, Aseel (西北大学) 弥合差距：聋哑难民、双语习得和课堂中聋哑未来的发展 (残疾 TIG) BILLINGSLEY, Krista (JMU) 尼泊尔和平时期的暴力：战后冲突受害者的经历 (HRSJ) CHEN, Binhua (奥克兰大学) 将阶级分析融入自传民族志：提高社会实践者的批判意识 CHENG, Yueqi (杜克大学) 边缘家庭：中国公立医院的护理人员及其长辈 (HRSJ) GULLETTE, Gregory (GGC)、SINGTO, Sayamon (UGA) 和 VISETPRICHA, Boonlert (法政大学) 曼谷的可持续性、城市生态和基础设施发展 JORDAN, Janae， GELECH, Jan , FORRESTER, Shannon , 和 JAUNZEMS-FERNUK, Judy (萨斯喀彻温大学) 课堂上的倾诉：学生如何体验和理解高等教育教师披露的精神疾病和/或神经多样性 (高等教育 TIG) JOYCE, Molly (UVA) 残疾、家庭、艺术：寻求平衡与机会 (残疾 TiG) MCCOY, India (UNCC) 博物馆、非殖民化和代表性：分析非裔美国人在非裔美国人博物馆的经历，附录 (旅游与遗产 TIG) MORERA, Maria (SE 社会环境 Rsch)、REYNOLDS, William (Onda Vision Tech) 和 TOVAR-AGUILAR, J. Antonio (国家家庭农场联盟) 传感器和敏感性：评估可穿戴式水分传感器在农业工人中的可用性 (C&A)帕克斯顿，布列塔尼 (American U)，《医学解释中的障碍和问题综述文献》(Migration & Int'l Dialogue TIG) 皮尔斯，格蕾丝 (Binghamton U)，《残疾人的生物社会社区：生物社会性、残疾和互联网》(Disability TiG) 斯蒂芬斯，蕾切尔 (UPenn)，《回收锡纸帽：围绕无线辐射社会空间分布的政治》(ExtrAction & Env TIG) 斯塔基，拉里 (Retired)，维恩·德洛里亚 (Vine Deloria) 在 1969 年令人震惊地宣称“印第安人是历史上受到诅咒最多的人”时，为什么他是对的。 “印第安人有人类学家” (旅游与遗产 TIG) STUMPF-CAROME, Jeanne Marie (肯特州立大学 Geauga 分校) 魔镜魔镜：反射 (旅游与遗产 TIG) ZHAN, Ginny 和 PEARCEY, Sharon (肯尼索州立大学) 考察美国、日本和中国大学生的文化取向 (SCCR) 点播课程 (Whova) 多元文化背景下的身份认同 (SCCR)
学习扩散产生的视频检测的多模式伪造表示
来自扩散模型的大量合成视频对信息安全性和真实性构成威胁，从而导致对生成的内容检测的需求不断增长。但是，现有的视频级检测算法主要集中于检测面部伪造，并且通常无法识别具有各种语义范围的扩散生成的内容。为了推进视频取证领域，我们提出了一种创新算法，称为多模式检测（MM-DET），用于检测扩散生成的视频。mm-det利用了大型多模式模型（LMM）的深刻感知和全面能力，通过从LMM的多模式空间中产生多模式伪造表示（MMFR），从而增强了其检测到其不看见的伪造内容的能力。此外，MM-DET还利用了一个内在的框架注意（IAFA）机制来在时空结构域中进行特征增强。动态融合策略有助于改善融合的伪造代表。此外，我们在广泛的伪造视频中构建了一个称为扩散视频取证（DVF）的综合扩散视频数据集。mm-det在DVF中实现了最先进的性能，证明了我们的算法的有效性。源代码和DVF均可在链接中获得。
人工智能转录在视频和音频内容中的力量
虽然 AI 转录彻底改变了转录领域，但创新之旅并未止步于此。AI 技术的不断进步正在应对挑战，并提高转录工具的准确性和适应性。AI 转录领域的持续研究和开发为更复杂的解决方案铺平了道路，确保为用户提供无缝的转录体验。AI 视频转录、AI 转录器和 AI 音频转录处于推动这些进步的前沿，有望在未来实现轻松无误的转录任务。
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
Lou Barbe、Cendrine Mony、Benjamin W Abbott。人工智能通过视频游戏意外学习了生态学。《生态学与进化趋势》，2020 年，35 (7)，第 557-560 页。�10.1016/j.tree.2020.04.006�。�hal-02635148�
星际争霸 II 中的经典对抗类型，由 AlphaStar 扮演，由两名玩家在资源有限的特定环境中相互对抗 — 参见“迷你地图”（图 I）。这代表两个个体之间的生态竞争，可以是种内竞争，也可以是种间竞争，这取决于玩家是否选择同一种族。地图显示了整个环境，但玩家的视野仅限于各自单位和建筑物周围较浅的圆形区域。资源是浅蓝色形状，深蓝色和红色形状是双方的建筑物和单位（Protoss 为蓝色，Terran 为红色）。可以通过这个迷你地图监控竞争的进展和结果，它显示了新资源斑块的殖民和开发、环境探索以及通常的生态崩溃。这张地图可用于监控更现实的生态模型。例如，几个玩家可以在更大且完全不可预测的环境中相互竞争，这将使我们能够研究人口和社区规模的生态过程。我们还可以设置场景，在游戏过程中人为地修改环境条件，然后评估对生态系统功能和生物多样性动态的影响。请注意，使用游戏参数可以轻松量化几个生态过程，如特征变化或权衡修改。图 I. 星际争霸 II 标准游戏的迷你地图。