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任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
推出 Open Access Plus Silver 4700 美元计划
(1) 本计划可能使用分级急诊室保险，第一次就诊后，您将承担更高的费用。 (2) 3 美元处方药清单适用于所有市场（加利福尼亚州除外）。有关详细信息，请参阅注册材料。对于通常承保的药物，请查看处方药清单 (3) Cigna 的内部数据，2022 年 10 月。可能会更改。 (4) 如果您不在家，Virtual Urgent Care 不提供国际服务。在达到自付额之前，HSA 计划的会员需要分担 Virtual Urgent Care 的费用，超过此额度后，共付额为 0 美元。会员只能通过电话访问 Virtual Urgent Care。这适用于自 2022 年 1 月 1 日起生效的新团体以及 2022 年团体续保时。作为您计划的一部分，Cigna 通过全国远程医疗提供商提供虚拟护理。此服务与您的健康计划网络无关，可能并非在所有地区都可用。 * 对于高免赔额 HSA 计划，HSA 预防药物清单上的药物可免除。 * * 为遵守联邦法律，如果符合条件的员工由于残疾或其他原因无法参加任何激励计划活动或目标，他们可能会获得合理的参与安排，或获得替代的奖励标准。
推出 Open Access Plus Silver 5000 美元 HSA 计划
Cigna+ Oscar 保险由 Cigna Health and Life Insurance Company 承保。加州：福利由 Oscar Health Administrators 管理。其他州：福利由 Oscar Management Corporat ion 管理。药房福利由 Express Script s, Inc. 提供。Cigna + Oscar 健康保险包含除外责任和限制条款。如需了解产品可用性和承保范围的完整详情，请参阅您的计划文件或联系代表。 (1) 本计划可能使用分阶式急诊室承保，首次就诊后，您将承担更高比例的费用。 (2) 3 美元处方药清单在所有市场均有提供，加利福尼亚州除外。请参阅注册材料了解详情。对于常见的承保药物，请查看处方药清单。 (3) Cigna 的内部数据 10/ 22。可能会更改。 (4) 如果您不在家，虚拟紧急护理服务在国际上不可用。虚拟紧急护理服务对 HSA 计划的会员在达到自付额之前有费用分摊，超过自付额后共付额为 0 美元。会员只能通过电话访问虚拟紧急护理服务。这适用于 2022 年 1 月 1 日起生效的新团体以及 2022 年团体续约时。作为您计划的一部分，Cigna 通过国家远程医疗提供商提供虚拟护理服务。此服务与您的健康计划网络是分开的，并且可能并非在所有地区都可用。* 为了遵守联邦法律，如果符合条件的员工由于残疾或其他原因而无法参加任何激励计划活动、活动或目标，他们可能会获得合理的参与安排，或获得奖励的替代标准。
转导零射击和少量剪辑-CVF Open Access
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究，但在最近的，快速增长的文献中，有关适应视觉模型（如剪辑）的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类，其中在其中共同进行推理，在一批无标记的查询样品中共同执行，而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征，从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化（EM）的启发，我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题，该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上，我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20％的ImageNet准确性。此外，我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供：https：//github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
露天焚烧和……的替代处理技术
几十年来，露天焚烧和露天爆破（OB/OD）一直被用于处理/销毁高能危险废物。“高能”是指一类能够释放大量化学能的物质，例如军用弹药、烟花和汽车安全气囊推进剂。与封闭式替代技术相比，OB/OD 是一种不受控制的处理技术。1 与能够在释放前捕获和处理残留副产品的技术相比，高能危险废物的 OB/OD 是在露天进行的，处理副产品会直接排放到环境中（图 1）。因此，通过排放颗粒物、不完全燃烧产物或爆炸物块，以及散布弹药和其他废弃物（排泄物）2 而造成的 OB/OD 相关污染和暴露，引发了人们对是否有可用于高能危险废物的替代处理技术的质疑。为了履行 EPA 监控 OB/OD 安全替代品持续开发进展的承诺，3 本报告介绍了已开发的替代处理技术，这些技术在许多情况下已被采用，可考虑替代 OB/OD。
职位空缺CCS -CSE IITH
教育资格：计算机科学 /数学的高级学位 / AI /数据科学 /高性能计算或相关领域所需的经验如下：BTECH / MSC / MCA具有6多年相关的相关经验（机器学习和 /或高性能计算R＆D）或MTECH的相关领域或相关经验（相关的相关经验）（一定程度上的计算）（A）数学和熟练程度和/或高性能计算工具/框架以及大数据和云计算（b）在机器学习和/或高性能计算领域的著名场所出版物（b）偏好（b）偏爱将对申请人进行良好的熟练程度和良好的记录，以适用ML/HPC的CYBER SECUIRE或APPLIED CRYPTOPCH extiel Cryptography或Drivecoprication cypried Cryptography：cypried cryptoprich excoprication：cyplied cryptography：2月20日。