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调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
语言对生物多样性很重要 - 肯特学术存储库
Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。 Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。 马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。 Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。 Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
基于语料库的语言教学方法
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果，这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期（约 8 周的教学）的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查，研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明，教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导，语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。