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蒙特勒研讨会扩大其影响范围 - 世界无线电史
Leitch V ideo International Inc.，2 20 Duncan M ill R d. # 301，Don M ills，ON，加拿大 M3B 3 J5 电话：( 800) 3 87-0233 或 ( 416) 4 45-9640 传真：( 416) 4 45-0595
公证手册
可以将文档类型的类型进行公证？................................................................................................... 33 R EAL -T IME A UDIO -V IDEO ................................................................................................................................................... 33 R EMOTE N OTARIZATION R ECORDING .................................................................................................................................... 34 J OURNAL ......................................................................................................................................................................... 36 N OTARIAL C ERTIFICATE ...................................................................................................................................................... 36 N OTARY S EAL ................................................................................................................................................................... 37 N OTARY S IGNATURE .......................................................................................................................................................... 38 F EES ............................................................................................................................................................................... 38
Kaleigh Clary -UMass CICS
2023年2月7日口头表现。AAAI/SIGAI 2023博士财团。华盛顿特区，2022年8月12日口头演示。USENIX安全。波士顿，马萨诸塞州4月13日2021嘉宾演讲。佛蒙特大学人工智能。伯灵顿，VT，2018年12月7日口头演示（简短）。神经批评和纠正趋势研讨会。蒙特利尔，QC，2018年8月8日口头演示。数据科学芝加哥聚会重点，IDEO。芝加哥，伊利诺伊州伊利诺伊州2017年8月14日口头演示（简短）。KDD关于采矿和学习的研讨会。Halifax，NS，2016年10月13日口头表现。 职业混音器，UMass Amherst数据科学中心。 阿默斯特，马萨诸塞州，2015年5月18日海报。 新英格兰机器学习日，微软研究。 剑桥，马萨诸塞州Halifax，NS，2016年10月13日口头表现。职业混音器，UMass Amherst数据科学中心。阿默斯特，马萨诸塞州，2015年5月18日海报。新英格兰机器学习日，微软研究。剑桥，马萨诸塞州
NDE 4.0 – 从设计思维到战略 - arXiv
技术变化的数量和速度、应用复杂程度以及人类在 NDE 系统中的作用，要求采用一种可靠的方法来开发和采用 NDE 4.0。它需要设计思维 - 一个迭代过程，旨在了解用户、挑战假设并重新定义问题，以尝试识别在初始理解水平下可能不会立即显现的替代策略和解决方案。同时，设计思维提供了一种基于解决方案的方法来解决问题。它是一种思考和工作方式，也是一套实践方法 [5]。据 IDEO 的 Tim Brown 所说，“像设计师一样思考可以改变您开发产品、服务、流程甚至战略的方式 [6]。最流行的应用程序风格包括共情、定义、构思、原型和测试的迭代循环。这一基本理念引发了许多变化，本质上定义了一条学习路径，从对最终受益者的理解开始，到可行的解决方案结束。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
设计经济2021论文3
设计和应用设计技能对业务有益，而交付创新的核心现在已被广泛接受。Design skills are evident in a range of ways that businesses innovate, from prominent design consultancies operating in the UK and internationally such as IDEO, Bluefrog and UsTwo, celebrated individuals such as the designers who co-founded Airbnb, to the design capabilities built into large businesses in different sectors such as IBM, Google Ventures and Proctor & Gamble, as well as offerings developed in professional services firms such as Accenture or麦肯锡经常通过收购设计公司（Maeda，2019年）。例如，一项研究表明，估值超过10亿美元的企业中有21％是由拥抱设计或来自设计，艺术或其他创意背景的人共同创立的（Maeda，2016年）。从Adjaye Associates到Wilkinsoneyre的不同规模的建筑公司也受到企业的参与，包括工业，公共和零售项目的一系列项目，从而创新了企业用户，利益相关者和公民如何体验建筑环境的创新。在这种情况下，过去20年中，人们已经看到了努力，以了解企业投资和使用设计师和设计师来帮助他们实现目标并评估所产生的结果（无论是意图和意外1）的情况。
从创新到创新：探索设计思维在产品开发中的应用
设计思维（DT）是利用创新的流行方法和方法。但是，在实际的组织环境中使用DT是具有挑战性的，因为在学术界几乎没有这样的认可。由于对邪恶问题的现象，组织误解了有关DT利用的少数现有研究，导致了该方法的滥用。这项研究调查并增强了跨学科方法，从而可以增强DT在产品开发中的利用来推动创新。这项定性案例研究是由两名全日制工程师学生在二十周内进行的，从1月中旬开始，作为其工业产品实现研究的论文项目。案例研究是在瑞典的一家制造公司Thule进行的，专门从事户外休闲产品。使用DT的IDEO方法，该研究实现了一种系统的方法来开发一种新的创新解决方案。该项目始于对市场竞争，用户和Thule公司的广泛分析，使用了创新的技术，例如集思广益和素描的各种素描阶段，以应对确定的用户挑战。利用DT方法进行创新取得了成功，因为使用计算机辅助设计和原型工具将洞察力转化为有形的概念。由于实施了DT，开发了一种概念化的方法，最终导致创新的想法是创建一个安装在汽车拖车栏上的模块化露营盒。
EEG-SVRec：短视频推荐中带有用户多维情感参与标签的 EEG 数据集
近年来，短视频平台广受欢迎，视频推荐的质量对于留住用户至关重要。现有的推荐系统主要依赖于行为数据，但由于数据稀疏、偶然交互或个人习惯噪声等问题，行为数据在推断用户偏好时受到限制。为了应对这些挑战并更全面地了解用户的情感体验和认知活动，我们提出了EEG-SVRec，这是第一个具有短视频推荐中用户多维情感参与标签的EEG数据集。该研究涉及30名参与者并收集了3,657次交互，提供了丰富的数据集，可用于更深入地探索用户偏好和认知活动。通过结合自我评估技术和实时、低成本的EEG信号，我们可以更详细地了解用户的情感体验（效价、唤醒、沉浸感、兴趣、视觉和听觉）及其行为背后的认知机制。我们通过推荐算法建立了评分预测基准，结果表明，加入 EEG 信号后，评分预测效果显著改善。此外，我们展示了该数据集在洞察推荐系统中用户行为背后的情感体验和认知活动方面的潜力。这项工作通过利用 EEG 信号和多维情感参与分数中包含的丰富信息，为增强短视频推荐提供了一种新颖的视角，为未来短视频推荐系统的研究铺平了道路。数据集可在 https://github.com/hezy18/EEG-SVRec 上找到
人工智能在打击网络媒体盗版中的应用
14 BitTorrent 是最著名的 torrent 客户端提供商之一，它提供免费的基本版客户端下载，以及付费版客户端下载，付费版提供 VPN、从程序中删除广告和阻止恶意软件（具体取决于购买的版本）。BitTorrent Classic ， B IT T ORRENT ，https://www.bittorrent.com/products/win/bittorrent-classic-free/（上次访问时间为 4 月2021 年 11 月）。15 与 BitTorrent 客户端一样，VPN 也免费提供或按月收费，各公司还提供其他服务。Stefan Larsson 等。al，法律、规范、盗版和在线匿名：全球或文件共享社区中的去身份识别实践，6 J. R ES。互动市场。260, 263 (2012)。16 Adam Rove，美国出版商每年仍因电子书盗版损失 3 亿美元，《福布斯》（2019 年 7 月 28 日）https://www.forbes.com/sites/adamrowe1/2019/07/28/us-publishers-are-still-losing-300-million-annually-to-ebook-piracy/?sh=39255732319e（上次访问时间为 2021 年 4 月 11 日）。17 D AVID B LACKBURN，ET。A L ., 数字视频盗版对美国经济的影响 12 (2019)。18 S STEPHEN E. S IWEK, 声音录制盗版对美国经济的真实成本 1 (2007)。19 Luke Graham, 两年内能制止视频游戏盗版吗？, CNBC (2016 年 1 月 14 日) https://www.cnbc.com/2016/01/14/can-video-game-piracy-be-stopped-in-two-years.html (上次访问时间为 2021 年 4 月 10 日)。
可见干涉测量法的光子芯片
摘要。视频时间基础旨在确定与给定自然语言查询最相关的未修剪视频中的视频片段。现有的视频时间本地化模型依靠特定的数据集进行培训，数据收集成本很高，但在跨数据库和分发（OOD）设置下表现出较差的概括能力。在本文中，我们提出了一种降雨，以利用预先训练的大型模型的能力，从而利用了EDEO T EMPORAL G圆形（TFVTG）方法。天真的基准是在视频中列举建议，并使用预先训练的视觉语言模型（VLM）根据视觉语言对齐来选择最佳建议。然而，大多数Exting VLM都经过图像文本对或修剪的视频剪辑对训练，这使得（1）抓住关系并区分同一视频中多个事件的时间边界； （2）在视频中理解并敏感事件的动态过渡（从一个事件到另一个事件的过渡）。要解决这些问题，首先，我们建议利用大型语言模型（LLMS）分析查询文本中包含的多个子事件，并分析这些事件之间的时间顺序和关系。其次，我们将一个子事件分为动态过渡和静态状态部分，并使用VLMS提出动态和静态评分功能，以更好地评估事件和描述之间的相关性。代码可在https://github.com/minghangz/tfvtg上找到。最后，对于LLMS提供的每个子事件描述，我们使用VLMS定位与描述最相关的TOP-K提案，并利用LLMS提供的子事件的OR-DER和关系来过滤和集成这些建议。我们的方法在Charades-STA和ActivityNet字幕数据集上的零照片视频基础上实现了最佳性能，而无需进行任何培训，并在跨数据库和OOD设置中展示了更好的通用功能。