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通过Black-...
本文调查了利用以前任务的现有所谓模型以使用有限的培训数据来解决相关目标任务的问题。解决此问题的现有方法通常需要访问现有解决方案模型以及其培训数据的内部参数，这在许多实际设置中是不可能的。为了重新确定此要求，我们从黑框重新插入的新角度解决了这个问题，从而增加了目标输入并利用了现有的黑盒API将其相应的输出传达到功能集合中。我们假设可以学习这种功能集合，以将相关的黑框知识合并到目标数据的特征表示中，这将构成其稀缺性。通过我们提出的Black-box集合的报告确认了这一假设，以求解从各种基准数据集中得出的多个几次学习任务。所有报告的结果始终显示出，确实可以重复使用并有效地使用以前任务的异质黑盒解决方案，以解决合理相关的目标任务，而无需访问大型培训数据集。这是使新的可能性进一步补充传输或元学习中现有技术的第一步。
带视觉描述正则化零射击的空中对象检测
现有的对象检测模型主要在大型标记的数据集上进行培训。但是，新型航空对象类的注释数据很昂贵，因为它耗时，可能需要专家知识。因此，希望研究航空效率上的标签有效对象检测方法。在这项工作中，我们提出了一种零拍方法，用于空中对象检测名为“视觉描述正则化”或“下降”。具体而言，我们确定了空中物体的弱语义 - 视觉相关性，并旨在通过先前描述其视觉外观来解决Challenge。否则将描述直接编码为具有差距概率的类嵌入空间，我们建议在描述中传达的先前的阶层间视觉模拟，以将描述传达到嵌入学习中。通过新签名的相似性感知的三重损失完成输注过程，该损失在表示空间上结合了结构的正则化。我们使用三个具有挑战性的空中对象进行数据集进行了广泛的实验，包括Dior，Xview和Dota。恢复表明，下降的表现明显优于具有复杂投影的最先进的ZSD方法，例如，discreg胜过discreg优于未看到类别的dior上的ZSD方法最佳报道的ZSD方法，而HM在HM中是8.1。我们通过将下降集成到生成ZSD方法以及改变检测体系结构中进一步显示了降落的概括性。代码将在https://github.com/zq-zang/descreg上进行重新租赁。
数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
UNIAP：通过几次学习在视觉中迈向普遍的动物感知
动物视觉感知是一种重要的技术，用于监测动物健康，了解动物行为并协助与动物有关的研究。然而，设计一个基于深度学习的感知模型，该模型可以自由地跨各种感知任务自由地适应不同动物，这是由于大量动物的不同姿势，缺乏对稀有物种的数据以及不同任务的半偏见不一致。我们介绍了Uniap，这是一种新型的通用动物感知模型，该模型利用了很少的射击学习来实现各种视觉任务之间的跨物种感知。我们提出的模型将支持图像和标签作为查询图像的及时指导。图像和标签分别通过基于变压器的编码器和轻质标签编码来处理。然后，匹配模块设计用于汇总及时指导和查询图像之间的信息，然后是多头标签解码器，以生成各种任务的输出。通过利用不同动物和任务之间的共同视觉特征，Uniap可以将知识从良好的物种转移到具有有限标记的数据甚至看不见的物种的物种。我们通过对多种动物物种的姿势估计，分割和分类任务进行全面实验，证明了UNIAP的有效实验，展示了其具有最小标记示例的新阶级和适应新类的能力。
在幸福媒体套件上开枪 - 玛丽亚·巴尔塔兹（Maria Baltazzi）
您是“幸存者”的原始监督制作人之一。在演出中的工作是如何激发您写“为幸福开枪”的？您在“幸存者”中呆了七个季节。大多数观众都专注于参赛者的不良行为。也有一些积极的时刻。节目中最具启发性的时刻之一是什么？您认为人们在自我与快乐之间的最大障碍是什么？您如何定义幸福，或者至少更快乐？您认为幸福的关键是什么？您的书基于八个幸福要素。什么是必不可少的幸福？您能描述基础吗？每一章结尾都有读者的活动。他们的目的是什么？在您的幸福之旅中，对您有什么挑战？您是一个幸福的探险家。您能描述什么是幸福探险家吗？我了解您的书有一个伴侣应用。您能告诉我们有关该应用程序的信息，为什么您发明了该应用程序？您也是您的寄宿探险家公司的冒险家和转型旅行设计师。您已经在所有七大洲都去过两次，并两次爬了乞力马扎罗。您经过了15,000英尺的通行证来到Mach Picchu。您最喜欢的地方在哪里？您也是一名马拉松沃克（Marathon Walker），并且已经走了8500英里的慈善机构，主要是为了癌症意识。为什么步行为您需要慈善机构？它在您的幸福中扮演什么角色？
利用零拍的视觉和语言模型，家庭多对象重排任务的个性化
旨在开发一种可推广的计划方法，以进行偏爱的多对象重排。对个性化家庭对象重排的事先研究收集了模拟或人类演示的特定任务数据集，并试图匹配此数据集中存在的偏好[1，15，16，23]。然而，策划大量的人类示范数据集具有多种偏好是具有挑战性的。可能的偏好空间有效地无限。的偏好是高度的，并且取决于个人的身心质量。因此，收集代表所有用户偏见的数据集都是具有挑战性的。此外，这些偏好可能是复杂且抽象的。例如，某人首选的桌面设置可能基于可访问性，视觉美学或文化和传统规则。因此，以可推广的方式学习或建模这些偏好是不平凡的。最后，偏好通常被指定。通常会发出诸如“帮助我设置晚餐餐桌”之类的命令，但并不表明一个人喜欢为除了应该用硅胶设置的孩子以外的所有人使用陶瓷菜肴。以可操作性的方式详尽而明确地交流此类偏爱可能是乏味的，需要很难生产的精确语言。最近进入视觉和语言基础模型（VLM）为所有这三个问题提供了解决方案。我们在单步表设置任务上介绍了此方法的初始结果，并找到了我们方法的概念概念。我们希望开发一种可推广的个性化家庭重排的方法，即1）样品复杂性低2）能够建模有关对象重新安排的抽象和复杂偏好，3）即使根据指定的说明，也可以制定这些任务计划。大型语言模型（LLM）和在互联网量表数据上预处理的VLM已被证明可以有效解决无明确培训的无数任务。具体来说，将LLM与文本学习[3]相结合[3]在制定任务计划方面取得了长足的进步，这些任务计划可以在几次拍摄中根据易于指定的人类偏好[32]解决一般的多对象重排任务并根据这些任务解决这些任务。我们提出了一种初始方法，该方法利用了Internet规模验证的VLM中的这些最新进步，以根据个人喜好解决多对象重排任务，即使这些偏好尚未完全指定。
2024 年 3 月 6 日 Gwynne Shotwell 总裁兼首席执行官...
为了破坏俄罗斯的经济、金融和军事能力，联邦政府与盟友和合作伙伴合作对俄罗斯实施新的制裁和出口管制，并对试图逃避制裁和出口法的美国出口商和第三方采取了执法行动。8 2022 年 2 月 21 日，拜登总统发布行政命令，禁止在俄罗斯占领的乌克兰地区进行交易、贸易或新投资。9 在该行政命令之后，商务部实施了一系列出口管制，以限制俄罗斯获取某些技术。商务部还向美国私人出口商提供了信息，称“俄罗斯经常依赖规避或欺骗性策略，例如使用第三方中介或转运点[...]从而规避限制。” 10 2023 年，商务部、财政部和司法部多次向美国私营企业发布联合合规说明、警告和指导，特别指出俄罗斯试图通过模糊的第三方非法获取技术和物品。11
bevfastline：自动停车申请的单拍快速BEV线检测
摘要：在自主停车场景中，准确的近场环境感知对于平稳操作至关重要。停车线的检测与富有理解的车道检测不同，由于缺乏方向，位置和色彩，图案和背景表面的各种外观的空间一致性而提出了独特的挑战。因此，依赖锚和偏移的车道检测的最新模型并非直接适用。本文介绍了BevFastline，这是一种新颖的端到端线条标记鸟类眼视图（BEV）空间中的架构，该空间是为360◦多相机感知应用而设计的。bevfastline将我们的单发线检测方法与先进的反视角映射（IPM）技术集成在一起，尤其是我们的快速分裂技术，以在各种空间上下文中有效地检测线条标记。此方法适用于3级自动化车辆中的实时硬件。BEVFastline准确地将停车线定位在BEV空间中，最高为10厘米。我们的方法，包括更快的快速SPLAT和单杆检测，超过LSS及其准确性，达到80.1％的精度，90％的召回率，几乎使基于BEV的分段和多线线模型的性能翻了一番。这种简化的解决方案在复杂的，动态的停车环境中非常有效，在自我车辆周围10米以内的高精度定位。
关于宝宝接种疫苗的明确答案和明智建议
好问题。你可能不熟悉其中的大多数疾病，因为在美国它们已经很少见了。在你听说我们通过接种疫苗成功消灭疾病之后，你应该感谢你的父母为你接种疫苗。当你阅读疫苗接种计划时，请注意有些疾病是病毒引起的。抗生素只能杀死细菌。医生没有药物可以治疗病毒感染。怀疑疫苗的有效性？只要看看过去 100 年里这些疾病的发病率和死亡率的急剧下降就知道了。如果你想查看，请点击此链接：www.immunize.org/catg.d/p4037.pdf。相当神奇，不是吗？过去导致数千人（甚至数十万人）死亡的疾病现在只伤害少数人——这要归功于疫苗。
You Call the Shots 是一个交互式的网络......
You Call the Shots 是一个互动式网络免疫培训课程。它由一系列模块组成，这些模块讨论了可通过疫苗预防的疾病并解释了最新的疫苗使用建议。每个模块都提供学习机会、自我测试练习题、参考和资源材料以及详尽的词汇表。