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生成人工智能工具增强
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294
使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
对文本形象的生成AI的评论...
生成的AI（Genai）已成为一种有力的工具，具有创建新颖的数字内容（包括图像，文本和音乐）的能力[5]。然而，使用生成的AI创建模型看不见的现象的科学图像仍然具有挑战性，并且容易幻觉[43]和对科学原理的虚假陈述。如果模型推断超出其训练数据，它可以生成图像，虽然在视觉上是合理的，但在物理上或生物学上是不可能的[37]。这可能导致不准确的科学概念的传播，并阻碍真正的发现[19，20]。本文概述了过去几年的主要里程碑，然后描述了变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和扩散模型如何彻底改变了这些领域。最后，我们描绘了验证和验证的潜在途径。
2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surdia -Cohort的动态预测
Etienne Dantan，Maxime Pailler，StéphanieRagot，Elise Gand，Jean-Noel Trochu等。肾功能下降和2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surodia-Surdia-Colort的动态预测。糖尿病研究与临床实践，2022，194，pp.110152。10.1016/j.diabres.2022.110152。hal-03904439
第40届股东年度股东大会的通知亲爱的股东：我们要对您的持续支持和
1971年3月加入了数据流程顾问公司（目前IX知识公司）1972年9月加入了三菱金属公司（目前目前是三菱材料公司）1979年10月加入北美保险公司（目前1983年日本的保险公司）（目前是日本的保险公司）（目前是Chubb Insurance）（目前Yoshimitsu Nomura是公司的创始人，自成立以来，他通过利用了多年的管理经验和出色的领导能力来驱动其增长。鉴于他的重大成就和对一般管理的深入了解，该公司已经确定他具有进一步促进公司价值增强的能力。因此，该公司将他重命名为董事候选人。
svg：3D立体视频生成...
视频生成模型已经证明了产生令人难以置信的单眼视频的功能，但是，3D立体视频的产生仍然不足。我们提出了一种使用现成的单眼视频生成模型的无姿势和无训练方法，用于发电3D立体视频。我们的方法使用估计的视频深度将生成的单眼视频扭曲到立体基线的相机视图中，并采用了一种新型的框架矩阵视频介绍框架。该框架利用视频代理模型来从不同的时间戳和视图中观察到的框架。这种有效的方法会产生一致且具有语义相干的立体视频，而无需场景优化或模型调整。此外，我们开发了一个不合格的边界重新注射方案，该方案通过减轻潜在空间中分离的区域传播的负面影响进一步提高视频介绍的质量。我们通过对包括Sora（Brooks等，2024），Lumiere（Bar-Tal等，2024），Walt（Gupta等，2023）和Zeroscope（Wang等人（Wang et al。，2023A）的视频进行实验来验证我们提出的方法的效率。实验表明我们的方法比以前的方法具有显着改善。项目页面https://daipengwa.github.io/svg_projectpage/
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本研究建议旨在探索和开发用于芯片设计的生成AI技术，重点是这些技术在满足特定设计约束的同时优化布局生成和设备优化的潜力。这项研究的目标是开发新的生成模型，这些模型可以大大减少IC设计的时间和成本，同时也提高了性能和效率。
状态模型生成AI（Genai）特殊规定1。定义。出于这些Genai的特殊规定，以下条款应为g
（a）国家有权使用国家数据提供的承包商提供的Genai培训数据，其中可能包括非公开数据。国家应保留州数据使用中的所有所有权和知识产权，以增强Genai培训数据。（b）承包商有权检查提出的任何公共数据以增加Genai培训数据，例如通过请求访问，副本或数据报告，以验证其遵守合同条款和条件。3。genai的其他安全要求：除了一般规定的第13、21和22条外，承包商应允许国家合理访问Genai安全日志，延迟统计数据以及其他影响该合同和生成数据的相关Genai安全数据，无需支付国家。4。数据和提示的机密性：承包商应防止未经授权的使用和披露承包商根据本合同开发的任何提示，以及此类提示产生的任何生成的数据。5。提示和生成内容中的权利：