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CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
IVC过滤器和高级检索的当代作用...
深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE），称为静脉血栓栓塞（VTE）是心肌梗塞和中风后心血管死亡的第三个原因。1所报告的单位状态DVT的年发病率为每100,000人80例，其中60％以上将发展为PE。尽管PE通常是无偶像的，但它是DVT的并发症，可能导致住院，发病率高和死亡率。2 DVT和/或PE患者的“黄金标准”治疗是抗凝治疗（AC）治疗。然而，对于患有现有或有VTE风险的高臭虫风险患者，AC治疗是禁忌的。3，特别是，在颅内出血或其他主要出血，活跃的胃肠道出血，威胁性的焦点，前启示剂和eClampsia，恶性高血压，脑部手术和脊柱手术中，AC治疗是由ICD-9-9-CM诊断所确定的。3需要防止这些患者的PE发生，支持使用永久性或可检索的下腔静脉过滤器（IVCF）。1
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。
深度学习的多式联运检索
首先，我要感谢Kpalma Kidiyo教授和Zhang Lu教授接受我的博士学位。学生，这为我提供了更深入研究科学研究领域的机会。他们的专业指导和卓越的学术专业知识使我能够获得宝贵的知识，这将使我一生都受益。我要感谢Bai Cong教授在到达法国之前和之后的众多澄清，协助和指导。我感谢Wang Qiong博士在我们的研究努力中的帮助和协作。我想对CSC/UT-INSA计划的老师和同学表示感谢。我要感谢父母的无条件爱与支持。最后但并非最不重要的一点是，我要感谢我的妻子丁·阿南（Ding Anan）的陪伴和监督。她的信任是我的燃料，她的安慰是我的避难所。我还要对我九个月大的女儿表示感谢，她的每一个微笑都价值十杯即时咖啡。见证多模式领域的快速发展，尤其是在我的博士学位期间，这确实是显着的。学生研究。每天带来新的和令人兴奋的多模式算法。在起草本手稿时，我遇到了许多新兴和改变游戏的多模式作品。然而，多模式遇到了几个挑战，包括无法解释性，基础计算资源需求以及伪造传播的风险。自然，每一个新兴的学科都带来了许多挑战。需要解决这些问题，以提高多模式系统的可靠性和效率。最后，我想介绍在计算机图形快速开发时代写的书中写的两个引号[1]。
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。
自动存储和检索系统的进步
自动存储和检索系统（ASRS）通过自动化库存存储和检索来改变现代仓库管理，从而大大提高了运营效率，准确性和空间利用率。与手动存储系统相关的效率和错误越来越多，导致行业采用自动解决方案，这些解决方案可以处理复杂的大规模操作。本文研究了ASRS在增强仓库管理中的作用，重点是机器人技术，传感器，人工智能（AI）和工业互联网（IIOT）等关键技术进步。这些技术使ASR可以通过实时数据收集，预测性维护和增强的决策能力来优化库存管理。此外，ASR与AI算法的集成允许自我优化和适应性，从而提高了整体仓库生产率，同时降低了运营成本。本文还讨论了ASRS对行业4.0的影响，在该行业4.0中，这些系统在启用智能，相互联系的制造和物流环境中起着关键作用。对手动与自动化系统的比较分析突出了ASR的相当优势，包括较高的吞吐量率，减少人为错误和改善空间利用率。通过对相关文献和行业应用的综述，本研究强调了ASR在现代工业环境中的变革潜力及其对仓库运营效率和可持续性的贡献。