XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跟踪
Interead：中断阅读的眼睛跟踪数据集
阅读过程中抽象的眼动动作提供了一个了解认知过程和语言理解的窗口，但是缺少中断数据的稀缺性 - 学习者在日常学习环境中经常遇到这些数据 - 妨碍了智能学习技术发展的进步。我们介绍了Interead - 一种新颖的50个参与者数据集的目光数据集，该数据集在对现实世界文本的自定进度读取过程中记录。Interead进一步提供了整个文本中散布的中断的细粒度注释以及这些中断产生的恢复滞后。中断。我们通过报告有关凝视行为的不同度量的跨学科分析来验证我们的数据集。与先前的研究一致，我们的分析表明，中断以及单词长度和单词频率效应会显着影响阅读过程中的眼睛运动。我们还探索了数据集中的个体差异，从而阐明了量身定制的教育解决方案的潜力。可以从我们的数据集访问网页：https：//www.ife.uni-stuttgart.de/en/llis/research/datasets/。
2024 SA AI 立法跟踪_2024 1202.docx
2024 年的《培育原创、促进艺术和保障娱乐安全（禁止假冒）法案》将要求个人或公司对制作、托管或共享个人在视听作品、图像或录音中表演的数字复制品承担损害赔偿责任，而该个人从未实际出现或以其他方式获得批准——包括由生成人工智能 (AI) 创建的数字复制品。托管未经授权复制品的在线服务必须在收到权利人的通知后删除该复制品。为公认的《第一修正案》保护提供了例外，例如纪录片和传记作品，或出于评论、批评或模仿等目的。该法案还将在很大程度上取代涉及数字复制品的州法律，以创建可行的国家标准。发起人：参议员 Coons (D-DE) 最新行动：7/31/24 - 提交并提交给参议院 JUD 委员会。
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
如何读取脱碳目标跟踪器
13基线年本列表示银行用来为煤炭部门设定其2030年脱碳目标的基线年。目标基础年份不得超过目标设定之前的两个完整报告。银行可以在设定进一步的目标或特殊经济环境的情况下和/或银行自身控制以外的数据质量问题的情况下，如果允许他们在大多数目标中使用相同的基准年和/或基本年度否则将是非典型的，则将长达四年。银行应在这种情况下提供理由。
即时见解：如何跟踪AI搜索
想为营销人员学习生成AI吗？参加我们的自节奏课程：https：//www.trustinsights.ai/aicourse对如何将AI集成到您的工作中有疑问吗？问我们！请访问www.trustinsights.ai/aiservices，以获取更多帮助。
Muse 2头带规格（神经元跟踪）
●Cruz-Garza，J。G.，Darfler，M.，Rounds，J.D.，Gao，E。，＆Kalantari，S。（2022）。基于脑电图对房间大小和窗户放置对认知性能的影响的研究。建筑工程杂志，53，104540。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104540●Segawa，J.A.（2019）。使用低成本脑电图（EEG）设备的实践本科体验。本科神经科学教育杂志。17（2），A119 – A124。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。 缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。 机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。 评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。 在J. 中 A. Jacko（ed。 ），人类计算机https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。在J.A. Jacko（ed。），人类计算机
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
印度储能链接的招标跟踪器| 2018-2024
在竞争性招标空间中，总容量招标，有35％处于各个执行阶段，在招标过程中有28％，而37％的人已被取消。下表详细介绍了自2019年以来各个节点机构发行的所有11个招标的状态
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -