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建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
svgeditBench：用于定量评估LLM SVG编辑功能的基准数据集
文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展，从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果，SVG代表带有XML文本的场景。因此，大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点，我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力，我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时，我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中，GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
年鉴
甚至在2025年3月3日星期一3月3日星期一开始教学的第一年教学和FPT / PT的教学和fpt / pt日期，测试开始1日星期一14年4月14日，星期一，测试结束1日星期五，2025年4月18日星期五，测试2月2日星期五，2025年5月26日星期一，2025年5月26日星期一，2025年3月3日，星期五，2025年6月20日星期五，练习效果，练习，练习，练习，练习，练习效果，练习效果， Cluster 1 Programmes Beginning of FPT Monday 3 rd March, 2025 End of FPT Friday 4 th April,2025 Beginning of Teaching Tuesday 8 th April,2025 Start of Test 1 Monday 12 th May,2025 End of Test 1 Friday 16 th May,2025 Start of Test 2 Monday 23 rd June,2025 End of Test 2 Friday 27 th June,2025 End of Teaching Friday 4 th July,2025 Cluster 2 Programmes Start of Test 1 Monday 14 th April,2025 End of测试1 2025年4月18日星期五，测试开始2，2025年5月26日星期一，测试结束2日星期五，2025年5月30日，教学结束，教学结束，2025年5月30日，星期五，FPT，FPT的开始，2025年6月2日，星期一，FPT的结束2025年7月4日，星期五，2025年7月4日，星期五，群集3群集3年4月14日星期五，测试1月2日星期五，2025年4月2日，星期五，2025年4月2日，星期五，2025年20月2日，星期五，2025年20月2日，星期五，2025年20月2日，星期五，2025年，星期五，2025年，2025年末，2025年末，2025年末，2025年末，2025年。 2025年5月第2025年5月9日，星期一，2025年6月9日，教学结束，2025年7月4日，星期五，FPT/TP的开始，2025年7月28日，星期一，fpt/tp/tp的末期，2025年9月19日，星期五
LMRnews - navfac exwc - Navy.mil
这项工作的两个主要成果包括 R 软件包“espresso”和一个模拟工具。R 软件包 (https://pjbouchet.github.io/espresso) 允许跨功能形式、物种和协变量进行剂量反应建模，以及跨物种和协变量进行模型选择。这是以前的方法无法实现的新功能。该软件包旨在灵活供研究界和海军环境合规团队使用。它包括使用 RJMCMC 进行多物种贝叶斯剂量反应模型选择的分步示例，以及根据需要和问题打开和关闭模型选择的不同元素的选项。一些软件包功能专门满足海军的需求，包括对来自俘虏研究的 CEE 数据所需的左删失，以及纳入风险函数数据。模拟工具探索了卫星标签数据在未来剂量反应函数中的作用。该工具和出版物扩大了在数据可用时将卫星标签数据纳入海军模型的讨论。
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。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
2023.04.27_3RD绿色经济的草案
●菲律宾正在采取行动向绿色经济过渡，以实现低碳足迹，并成为一个更具富裕和灾难性的国家。可持续发展目标（SDGS）和菲律宾发展计划（PDP）2023-2028是指导这种过渡的主要政策。PDP 2023-2028强调了确保就业能力与当前和未来的劳动力市场要求保持一致的必要性。国家绿色就业人力资源开发（NGJ-HRD）计划2020-2030旨在使绿色工作的创造，促进社会正义和工人福利，并成为利益相关者在建立和维护人力资源，预期绿色技能和减轻风险方面的利益相关者的参考。人力资源发展计划战略框架和菲律宾绿色公共采购路线图也是支持向绿色经济过渡的政策。