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生成的AI策略用于捕获音乐的本质...
第1章：简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6第2章：文学综述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.1音频和音乐信息检索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.1.1音频分类。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.1.2音乐信息检索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6第2章：文学综述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1音频和音乐信息检索。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.1音频分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.2音乐信息检索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.3学习有用的表示形式。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.2生成模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.1音频和音乐发电。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13第3章：数据集和数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.1音乐视频字幕生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17第4章：图像提示来自歌词。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.1多转移LLM相互作用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.1提取提示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.2融合到图像提示和动画生成中。。。。。23 4.2评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.3分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.3.1缺点和限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28第5章：音乐提示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 5.1音乐字幕。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 5.2评估。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 5.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34第6章：图像音乐。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>38 6.1熄灭开始行动到音频。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 6.2评估。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 6.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 6.3.1定性分析师。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>44 6.4限制和未来的工作。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>46 Chapeter 7：结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>46 Chapeter 7：结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48附录A：数据集示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51附录B：Music2Prompt示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57附录C：MUSCI模型的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59篇作品引用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 Vita。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7661 Vita。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76
NSCC新加坡的亮点来自SC24亚特兰大立即发布
标题：[从左到右，坐下]谅解备忘录签名由 *星级高性能计算研究所执行董事Su Yi博士代表；国家量子办公室执行董事Ling Keok Tong先生； Quantum Technologies中心主任JoséIgnacioLatorre教授； Quantinuum总裁兼首席执行官Raj Hazra博士，*明星生物信息学研究所的执行董事Sebastian Maurer-Stroh博士；托马斯·科夫曼（Thomas M. Coffman）教授，杜克·纳斯医学院院长；新加坡国家超级计算中心首席执行官Terence Hung博士。[从左到右，站立]谅解备忘录签名是由生物医学研究委员会助理首席执行官Tan Sze Wee教授见证的。 Yeo Yee Chia教授，创新与企业助理首席执行官，A*Star；国家量子指导委员会联合主席Low Teck Seng教授；国家量子指导委员会联合主席Quek Gim Pew先生； Quantinuum新加坡Quantinuum - 新加坡国家量子局（NQO）的创始人兼首席产品官Ilyas Khan先生，科学，技术与研究机构（A*Star），新加坡国立大学（NUS），国家超级计算中心（NSCC）和Quantinuum签署了
共 7 份媒体发布 2024 年 7 月 24 日，...
图片说明：[从左到右，就座者] 签署谅解备忘录的代表包括 A*STAR 高性能计算研究所执行所长 Su Yi 博士、国家量子办公室执行主任 Ling Keok Tong 先生、量子技术中心主任 José Ignacio Latorre 教授、Quantinuum 总裁兼首席执行官 Raj Hazra 博士、A*STAR 生物信息学研究所执行所长 Sebastian Maurer-Stroh 博士、杜克-新加坡国立大学医学院院长 Thomas M. Coffman 教授和新加坡国家超级计算中心首席执行官 Terence Hung 博士。[从左到右，站立者] 见证谅解备忘录签署的有 A*STAR 生物医学研究理事会助理首席执行官 Tan Sze Wee 教授、A*STAR 创新与企业助理首席执行官 Yeo Yee Chia 教授、国家量子指导委员会联席主席 Low Teck Seng 教授和国家量子指导委员会联席主席 Quek Gim Pew 先生； Quantinuum 创始人兼首席产品官 Ilyas Khan 先生 新加坡——新加坡国家量子办公室 (NQO)、新加坡科技研究局 (A*STAR)、新加坡国立大学 (NUS)、国家超级计算中心 (NSCC) 和 Quantinuum 今天签署了一份谅解备忘录 (MoU)，从而能够使用 Quantinuum 先进的量子
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
使用基础模型
我们解决了场景中检测出偏置（OOC）对象的问题。给定图像，我们的目的是确定图像是否具有在通常的上下文中不存在的对象并定位此类OOC对象。现有的OOC检测方法取决于根据手动构造的特征定义共同的上下文，例如对象的同时存在，对象之间的空间关系以及对象的形状和大小，然后学习给定数据集的上下文。但上下文通常是从非常普遍到非常令人惊讶的不等式的。，从特定数据集中获得的学习上下文可能不会被赋予一般性，因为数据集可能并不能真正代表上下文中事物的人类否定。是由大型语言模型的成功和更普遍的基础模型（FMS）在常识推理中的动机所激发的，我们研究了FM捕获上下文概念的FM的能力。我们发现，诸如GPT-4之类的预训练的FM提供了更细微的OOC概念，并且当与其他预训练的FMS结合以进行字幕生成（例如BLIP-2）（例如BLIP-2），并与sta-ble扩散2.0进行图像。我们的方法不需要任何数据集特定培训。我们在两个OOC对象检测数据集上演示了我们的AP的效率，在MIT-OOC数据集上实现了90.8％的零弹药精度，而IJCAI22-Coco-OC-OOC数据集则在IJCAI222222222的数据集上实现了87.26％。
重新创造
埃克森美孚公司拥有众多附属公司，其中许多公司的名称包括埃克森美孚、埃克森、美孚、埃索和XTO。为方便起见，这些术语以及“公司”、“公司”、“我们的”、“我们”和“它的”等术语有时用作特定附属公司或附属集团的缩写。有时也使用描述全球或地区运营组织以及全球或地区业务线的缩写来方便起见。本文包含的任何内容均无意超越附属公司的企业独立性。本演示包含前瞻性陈述。实际的未来结果，包括项目计划、时间表、产能、生产率、扩大和扩展当前研究、新技术的影响以及为工业流程创造新的供应源，可能会因以下因素而存在重大差异：市场条件的变化；政治或监管发展，包括获得必要的监管许可；贸易、旅行或政府对第一波或后续 COVID-19 疫情的更广泛应对措施的限制；对绩效指标的进一步研究和测试；技术或操作因素；商业谈判的结果；意外的技术突破或挑战；以及我们网站 exxonmobil.com 的“投资者”页面和第 1A 项下“影响未来业绩的因素”标题下列出的其他因素。风险因素见我们 10-K 表年度报告和 10-Q 表季度报告。未经埃克森美孚公司许可，不得复制本材料。
阅读教科书的策略
调查。调查会让您想起您已经了解的章节主题，并让您为进一步学习做好准备。要调查一章，请阅读标题、介绍、标题和摘要或结论。此外，检查所有视觉资料，例如图片、表格、地图和/或图表，并阅读与每个标题相关的标题。通过调查一章，您将很快了解该章的内容。问题。阅读时，您需要在脑海中提出问题。问题为您提供阅读的目的，并帮助您专注于阅读任务。通过将每个章节标题改为问题来形成问题。使用谁、什么、何时、何地、为什么或如何形成问题。例如，对于关于科学如何改善生活的章节中的标题“电的用途”，您可以形成问题“电的一些用途是什么？”如果标题以问题的形式陈述，请使用该问题。当标题包含多个想法时，为每个想法形成一个问题。不要为简介、摘要或结论形成问题。阅读。阅读每个标题后面的信息，找到您提出的每个问题的答案。在此过程中，您可能会决定需要更改问题或将其变成几个需要回答的问题。保持专注和灵活性，这样您就可以收集回答每个问题所需的尽可能多的信息。
体内外毛细胞基因的补充信息...
图 S1. Kcnq4 W276S/+ 小鼠的静纤毛形态和野生型小鼠耳蜗中的 Kcnq4 表达。图 S2. 靶向 Kcnq4 突变等位基因的候选 sgRNA。图 S3. 优化 sgRNA 以进行体内基因编辑。图 S4. SpCas9 和 sgRNA 的双分裂 AAV 系统。图 S5. 优化体内基因编辑的递送途径。图 S6. SpCas9 在耳蜗毛细胞中的转染。图 S7. 将 AAV 和 RNP 注射到中耳阶的安全性。图 S8. 通过 AAV 注射进行体内基因编辑后 Kcnq4 W276S/+ 中的听觉脑干反应 (ABR) 的特征。图 S9. 通过基因编辑在 Kcnq4 W276S/+ 小鼠中实现 sgRNA 依赖性听力恢复。图 S10。 Kcnq4 W276S/+ 体内基因编辑的长期影响。图 S11。核糖核苷酸复合物 (RNP) 载体的优化和体内表型拯救。图 S12。体内基因编辑对 Kcnq4 W276S/+ 小鼠毛细胞和神经丝的影响。图 S13。体内基因编辑对 Kcnq4 W276S/+ 小鼠神经元存活和毛细胞形态的影响。注 S1。双 AAV 质粒系统的编码序列。电影 S1 的标题。使用铊敏感染料 (FluxOR- Tl +) 在野生型耳蜗的尖转 (6 kHz) 中对外毛细胞进行离体成像。
具有挑战性时期的社会学想象
摘要：这篇批判性的文章认为，过去几年的事件使社会学与学生的生活更加相关，并增加了他们对社会学想象力的效用和实用性。要满足这一刻创造的机会，社会学教育者需要精心设计和高效的教学干预措施，以发展其学生的社会学想象力。不幸的是，开发学生社会学想象的许多可用奖学金缺乏概念上的清晰度和经验严格，以辨别哪种教学干预措施最有效。在对围绕社会学想象的学术问题进行了详细回顾之后，提供了扩大领域的建议。关键词：社会学想象力，教学奖学金，“有些人觉得我们作为一个社会坐在一个燃烧的房间里，冷静地喝了一杯咖啡，告诉自己，‘这很好'，”参议员理查德·伯尔（Richard Burr）在2018年在2016年俄罗斯干预2016年大选的俄罗斯干预期间说。参议员伯尔（Burr）引用了无处不在的互联网模因，描绘了一只宁静的卡通狗独自一人坐在一个被标题下方的火焰吞没的房间里，“这很好。”模因漫画家K.C.绿色最初创建的绿色最初在网上传播了病毒，这是人们面对侵犯危险的人们自己回避和非理性自满的一种方式。最初与个体冷漠和自欺欺人交谈的模因是由全球Covid-19造成的损失和社会动荡所改变的，这是由全球covid-19
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。