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文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。
支持HB 6928的证词 - 康涅狄格州大会
代表康涅狄格州保护选民联盟（CTLCV），这是一家全州环境非营利组织，致力于保护康涅狄格州的空气，土地，水和气候，我们为HB 6928的大力支持提供了这一证词。该法案将使市政当局单独或集体建立市政电气聚合计划，从而增加消费者选择，降低电力成本，并加速过渡到更清洁，更可持续的能源未来。
文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
引用Amdur，T.，A。R. Stine和P. Huybers。 2021年。“全球表面温度对11年太阳周期的响应强迫与一般循环一致
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
北卡罗来纳州生成的AI实施建议和注意事项
已经创建了这些生成的AI实施建议和考虑因素，以共享信息和资源，以帮助直接负责执行生成AI工具并指导北卡罗来纳州公立学校的AI素养。请注意，随着生成AI正在新兴的技术，并且正在迅速改变，法律和规则的使用规则也是一份生动文档，它将根据需要进行更新，以反映在这种非常流畅的环境中发生的变化。最后一个更新将显示在每个页面的底部以供您参考。这些准则是围绕北卡罗来纳州数字学习计划的五个重点领域组织的，该计划指导北卡罗来纳州公立学校的数字教学。数字学习计划鼓励安全利用创新技术为学生做好准备，并为未来的学校做好准备，并努力改善学生的成果并支持适当使用技术来推进学习。th是围绕NC数字学习计划的五个焦点领域组织的，如该图形所示。
Arxada 和 Novoset 达成全球许可协议，开发下一代复合材料 • Arxada 将开发、生产和商业化 Novoset 的
Arxada 和 Novoset 达成全球许可协议，开发下一代复合材料 • Arxada 将开发、制造和商业化 Novoset 受知识产权保护的新型碳氢化合物树脂系统 • 扩展 Arxada 现有的用于电信的复合材料能力，以包括 5G 和其他应用 瑞士巴塞尔和美国新泽西州皮帕克 – 2022 年 5 月 3 日 – 全球领先的特种化学品制造商 Arxada 和以技术和工艺为主导的“系统解决方案”热固性聚合物材料公司 Novoset LLC 宣布签署独家许可协议，用于生产和销售用于电信和先进半导体封装的下一代碳氢化合物树脂系统。根据协议条款，Arxada 将开发、制造和商业化 Novoset 开发的树脂系统。该技术将由 Arxada 的复合材料部门开发，该部门是其特种产品解决方案 (SPS) 业务的一部分。新的树脂系统将服务于多个市场，包括不断增长的 5G 电信领域。该产品将加入 Arxada 的 Primaset® 系列高性能热固性树脂，用于电信基础设施和先进的半导体封装行业，以巩固其现有 3G 和 4G 电子应用产品的成功。特种产品解决方案总裁 Antje Gerber 表示：“与 Novoset 的合作符合我们设计和开发未来产品解决方案以满足客户需求的战略。将这种新型碳氢树脂系统添加到我们的复合材料产品组合中将进一步增强我们的 Primaset® 系列，利用我们现有的开发和创新能力扩展到非常受欢迎的市场，包括快速增长的 5G 电信市场。” Novoset, LLC 首席执行官 Sajal Das 博士补充道：“我们很高兴能与 Arxada 合作开发我们的创新专有技术。这项协议将使我们能够利用 Arxada 的工艺开发和生产能力以及广泛的商业基础设施来充分发挥这项新技术的潜力。此外，我们还为这些产品开发了一种新型催化剂技术，适用于传统和先进的复合材料制造方法。”与现有的 Arxada 产品相比，新的 Primaset® HC-100 和 HC-200 树脂系统将提供卓越的介电性能、耐高温性和超低吸湿性，从而改善机械性能和工艺工程。这些产品将在 Arxada 位于瑞士菲斯普的世界一流工厂开发和生产。Arxada 目前正在开发这些产品，并计划于 2022 年第二季度开始向客户提供样品。