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2024-2029 年战略计划 - IIT 多媒体图书馆
计算统计与机器学习成立于 2016 年，研究机器学习的基础。我们专注于统计原理和计算效率的方法，使用概率和统计以及数值分析和优化技术。后者为设计学习算法和分析其计算特性提供了通用框架。前者为解决数据不确定性和描述学习算法的泛化特性提供了数学基础。我们一直活跃于机器学习理论和算法的不同领域。最近的兴趣包括算法公平性、强盗和零阶优化、双层优化和学习动态系统。
军事用 IP 多媒体集成系统...
在本文中，我们将概述 SIT。特别是，我们将描述直接源自 ITU-T H.323 标准框架的系统架构。选择此标准是因为它在开发新服务方面具有极大的灵活性，并且能够与传统通信技术集成。根据 ITU 术语，SIT 实现了一个 Gatekeeper，充当 AA 服务器（身份验证和授权）和信令集中器。Gatekeeper Routed 模型允许对网络中的通信活动进行精细控制，并且是流量控制的必要条件。Gatekeeper 认识到两个或多个实体需要相互通信，将其带宽请求转向动态信令互通单元，该单元与传输网络中的带宽代理进行协作。我们的集成通信系统具有动态网络架构和带宽优化功能，允许实体之间直接通信，从而允许信令过程和在核心网络支持下建立 QoS 策略。这可以防止 Gatekeeper 充当应用程序代理并提高系统的稳健性。 SIT 支持多点通信，实现两个不同的多点控制单元，集成多点控制器和多点处理器：Int_MCU 和 Ext_MCU。后者专用于传统实体（无线电设备）内的交互
WTAMU 学术技术视频和多媒体资源
• 站着/坐着的讲座视频（带有可在后期制作中添加的图形） • 画中画视频 • PowerPoint 画外音 • 演示视频——您站在电视旁边，电视上放着演示文稿、图片、网站等供您使用。 o 我们的团队将帮助您准备课程，并负责所有设置 o 使用此工作室中的 Wacom 手写板进行书写、绘画、突出显示等，以举例说明内容的某些部分 o 这种录制设置可以制作讲座捕捉类型的视频，但音频和视频效果比教室提供的更好
便携式多媒体终端贴片阵列天线
技术转让和工业接口部 (TTID)、PPG 空间应用中心 (SAC)、ISRO、Ambawadi Vistar、艾哈迈达巴德 - 380 015 电子邮箱：ttid@sac.isro.gov.in 传真：079-26915817 https://www.sac.gov.in/SAC_Industry_Portal
增强生成式人工智能时代的多媒体完整性
人工智能和机器学习工具（包括生成模型和深度伪造技术）的广泛使用，使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战，传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此，验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力，使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁，包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述：将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外，人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此，加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处，但内容凭证（尤其是持久内容凭证）才是本报告的重点2。
叙事抄写员Nexus：AI驱动的多媒体讲故事...
摘要：本研究探讨了叙事抄写Nexus的开发，叙事抄写Nexus是一种AI驱动的系统，通过利用高级机器学习（ML）模型从最小用户输入中产生沉浸式的讲故事的体验。该系统将简短的句子或一些关键字转换为结构化的叙述，该叙述通过波形复发性神经网络（WRNN）进一步增强，用于现实的音频叙事和动态视频综合的生成对抗网络（GAN），从而创建无缝的多媒体表现。已经建立了一个结构化的分析框架来自动化内容创建，研究了ML驱动的讲故事在教育和互动娱乐等领域的有效性。通过整合AI驱动的文本生成，语音综合和视觉生产，该项目展示了计算智能如何增强叙事体验并彻底改变数字内容创建。
面向智能医疗的人工智能多媒体数据分析
随着数字医疗的发展，产生了大量的多媒体医疗数据（例如，X 射线、心电图、核磁共振、超声图像、音频笔记、视频辅助手术、临床笔记等）。随着当前疫情的到来，这些多媒体医疗数据的数量急剧增加，成为当今多媒体医疗数据分析不可或缺的一部分。如此大规模的多媒体医疗数据为研究人员带来了挑战和机遇，他们需要管理、分析和解释数据，以找到提供经济实惠、优质患者护理的最佳方法。最近，人工智能 (AI) 利用其机器学习算法和数据分析技术来改进医疗诊断和预测分析，从而为患者提供优质的护理，从而引起了极大的关注。人工智能，更具体地说是机器学习技术，有潜力自学数据、理解模式、优化、预测和可视化大量多媒体医疗数据，并为智能医疗的利益相关者提供新的见解，以便以更低的成本做出更好的决策。
基于多媒体的音乐教学方法优化
摘要：教学信息化提高了教学质量，提升了教师的服务能力和教学管理能力，加快信息技术的发展可以推动音乐教学创新的步伐，“计算机多媒体+音乐教学”让教学信息与基础教学相衔接，在实践中支撑音乐课堂的改革发展。本文从跨界连接优化关系、音乐教学数据阐述，从音乐教学与计算机多媒体的衔接、音乐教学课堂中计算机多媒体方法的优化等方面分析计算机多媒体音乐教学的特点，通过对音乐教学方法优化的分析，探索计算机技术在基础音乐教学中的应用，阐述计算机技术对音乐教学的积极作用。
数字生成多媒体工具理论（DGMTT）
使用数字生成性多媒体工具，为各种媒体（例如游戏，电影，装置，表演和安装）生产了交互式和沉浸式的音景。Miranda and Brouse（2017）声称，声音设计师可以利用生成技术来生成过程的声音效果，环境声音纹理以及音频环境，以适应用户输入和环境变化。声音设计师可能会创造动态，响应迅速的音频体验，从而通过利用这些技术来增加用户的沉浸和参与度。数字生成多媒体技术用于为各种媒体（包括游戏，电影，装置，表演等）创建交互式和沉浸式的音景。借助生成工具，声音设计师可以创建适应用户输入和外部情况的过程声音效果，环境声音纹理和音频环境（Miranda＆Brouse，2017）。使用这些工具，声音设计师可以产生动态的，响应迅速的音频体验，从而促进用户参与度和沉浸感。