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egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
气候变化改编的创新
Springer Cham Heidelberg New York Dordrecht London©Springer International Publishing Switzerland 2016这项工作均具有版权。所有权利都是由出版商保留的，无论材料的全部或部分都涉及，都可以涉及翻译，重印，重新使用，插图，朗诵，广播，对微型企业或以任何其他物理方式或任何其他物理方式复制，以及以任何其他物理方式，以及传播或信息存储和检索，电子适应，计算机软件，相似或相似的方法，或者现在已知或不知情的方法。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有特定陈述的情况下，这种名称也不受相关的保护法律和法规的限制，因此也没有暗示，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实而准确的。关于本文包含的材料或可能犯的任何错误或遗漏，发布者，作者或编辑都没有提供明示或暗示的保修。
摄像机-LLM系统的域适应技术
针对摄像机-LLM系统的域适应技术DOCAS AKINYELE，GODWIN OLAOYE日期：2024摘要：将来自相机的视觉数据与语言模型集成的视觉数据的摄像机模型（摄像头）对于各种应用至关重要，包括各种应用，包括实时图像字幕字幕，对象识别，对象识别，互动AI II系统。但是，这些系统通常由于域的变化而面临挑战 - 相机硬件的差异，环境条件和语言上下文变化。域适应技术通过使模型能够在培训和部署环境方面有效地跨不同领域执行，以解决此问题。本文探讨了与摄像机-LLM系统相关的关键领域适应技术。它涵盖了数据增强，功能一致性，对抗性训练，转移学习和生成模型。此外，它研究了这些技术如何减轻相机数据中变异性的影响并改善视觉输入和语言生成之间的交叉形态对齐。本文还讨论了诸如实时字幕，对象检测和AR/VR等应用程序，以及评估适应性绩效的评估指标。未来的方向指向多域适应性，自适应学习技术和人类在循环系统中。这些进步有望为真实应用程序提供更健壮和广义的摄像头系统。简介摄像机模型（摄像机-LLM）系统代表了视觉感知和自然语言理解的集成方面的重大进步。通过将通过相机捕获的图像数据与复杂的语言模型相结合，这些系统可实现一系列应用程序，从实时图像字幕和对象检测到交互式AI和增强现实体验。随着人工智能的能力继续增长，可以在各种环境中无缝运行的强大摄像头系统的需求变得越来越重要。
大型语言模型策略适应到处驾驶
将驾驶行为适应新的环境，库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题，排除了澳大利亚车辆（AVS）的广泛部署。在本文中，我们提出了LLADA，这是一种简单而强大的工具，它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则，从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型（LLMS）在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究，我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力； Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息：Llada。
企业供应链对碳税的适应
本文研究了企业如何根据气候政策的变化调整清洁和肮脏投入的采购。我们使用来自欧盟排放交易体系 (EU ETS) 和碳边境调整机制 (CBAM) 的信息，根据产品是否受到国内或边境碳税的影响，对清洁和肮脏产品进行新的分类。然后，我们将该数据集与 2000 年至 2019 年法国企业的产品级进口数据相结合，并估计企业从非欧盟国家进口肮脏投入的倾向在 2010 年代有所增加，反映了碳泄漏。然后使用异质企业模型来量化在实施碳税和碳关税的情况下企业清洁和肮脏投入采购变化的影响。模拟的 ETS 碳税情景能够匹配数据中观察到的泄漏，并导致价格水平上升和排放量适度下降。进一步包括 CBAM 碳关税的情景以价格进一步上涨为代价逆转了碳泄漏。总体而言，家庭福利下降是因为碳政策带来的高成本超过了减少排放带来的好处。 JEL 分类：F14、F18、F64、H23、Q56 关键词：企业采购、供应链适应、碳税、碳关税、碳泄漏 ________________ Di Giovanni：纽约联邦储备银行，CEPR（电子邮件：juliandigiovanni@gmail.com）。 Coster：南加州大学（电子邮件：pcoster@usc.edu）。 Mejean：巴黎政治学院，CEPR（电子邮件：isabelle.mejean@sciencespo.fr）。 作者感谢巴黎政治学院、纽约联邦储备银行、杜克大学、慕尼黑大学、南加州大学、玛丽女王学院和欧洲工商管理学院的参与者提供的宝贵意见。 他们还感谢 Sotiros Georgousis 和 Neel Lahiri 提供的出色研究协助。 Mejean 非常感谢法国国家研究机构 (ANR) 监督的公共资助，该资助是“Investissements d'Avenir”计划的一部分（Idex 资助协议编号 ANR-11-IDEX-0003-02/Labex ECODEC 编号 ANR-11-LABEX-0047 和 Equipex 参考：ANR-10-EQPX-17 - Centre d'accès sécurisé aux données - CASD）。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求意见。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
热休克蛋白DNAK在渗透适应中的作用
大肠杆菌细胞能够适应高渗透压，尽管在这些条件下生长会减慢。当细胞转移到较高的渗透压时，它们会瞬时停止生长。然后，在滞后后，他们恢复增长，增加了两倍的时间。在上一篇论文中，我们报告说，在37°C的最小培养基中，在几分钟内触发了从300到1,500 MOSM的渗透升级，几个代谢性干扰（可以汇总（23），如下所示。（i）细胞生长停止50至60分钟：渗透转移越大，生长恢复前的滞后持续时间越长。（ii）TRK系统的K+运输立即打开（24），以便在40至50分钟内蜂窝K+含量增加了100％。（iii）净蛋白和DNA合成和细胞分裂暂时停止40至50分钟。这些结果引起的问题是，诸如渗透升高之类的环境应力因素是否会引起一组特定的蛋白质，热休克和氧化应激也是如此。不同的微生物对渗透转移的反应（例如，大杆菌的降档；蓝细菌的降档以及革兰氏阳性和革兰氏阴性阴性的肉芽杆菌）似乎对蛋白质合成的载量修饰，这是由bidimentimentials electimentialsectimentialsectimentional prophtimentials prophentic蛋白蛋白质分析所表明的。到目前为止，这些反应还没有显示出明显的共同点。虽然卤菌物仅增加了在中等渗透压降低时增加几种热激蛋白的合成（8），但氰基细菌增加了几种热休克蛋白和盐应激特异性蛋白的合成，并抑制了一些其他对渗透量的响应的蛋白质的合成（3）。在枯草芽孢杆菌中，一般应激蛋白和特定蛋白质的合成也已被证明是通过渗透性升级刺激的（13）。在大肠杆菌中检测到了三种渗透升级诱导的蛋白质（7）；它们被认为既不是热休克蛋白也不是一般应激蛋白，而是参与寡糖代谢的酶（16），也可能是由普鲁操纵子编码的BETAINE转运系统的成分（2，6）。本报告的重点是DNAK蛋白，DNAK蛋白是蛋白质热休克组的成员（12，25），被认为可以调节大肠杆菌（30）中的热休克反应，并可能参与（i）染色体（28），X partiophage（X），X细菌噬菌体（1，20，32），和P1 p1 plasmid（31）plastipation（33）（31）
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值