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从文本说明中生成人类运动
由于其广泛的应用范围，从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是，只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑，这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务，鉴于人类习惯的文本描述。由于文本，场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求，此任务提出了挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新方法，将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题：（1）目标对象的语言接地和（2）以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础，我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成，我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型，以专注于目标对象，从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比，我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
高中教科书威廉姆斯列表
•下面列出的所有材料都符合威廉姆斯。使用此列表来确保每个学生在定义的课程区域中都有教学材料。•只有标题旁边标有美元标志（$）标记的区域装备材料可以使用州教科书资金购买。•在同一所学校任教的所有年级都必须使用同一教科书。例如，所有英语10 AB的部分都必须使用相同的英语10 AB•在版权日期旁边标有“ D”的新版本的新版本可能很难与最初采用的版本一起使用，因此只能购买新课程和新学校。•数字访问：所有教科书标题均包括数字资源，除非注释部分中另有说明。
检查服装供应链中的裁剪和缝纫纺织废料
如果没有许多个人和组织的宝贵贡献，这个项目不可能取得成功。我们特别感谢我们的客户 Natalie Banakis 和 Lyndsey Sullivan 的远见和合作。我们还衷心感谢我们的教职顾问 Matthew Potoski 博士和 David Tilman 博士以及我们的外部顾问 Roland Geyer 博士、Diana Rosenberg 和 Jennifer DuBuisson 的指导和专业知识。我们特别感谢 Jaenna Wessling 提供的指导。此外，我们还要感谢 Jaimee Redfern、Gosia Nowinka、Ciara Cates、Cassia Cameron、Kim Drenner、Mel Shank、Bennett Ray、Mitchell Maier、Rob Naughter、Laura Hoch、Luca Bonanomi、Rachel Kanter Kepnes、Wendy Savage、Matt Dwyer、Sam Hamilton、Richard Chen 和 Chau Diep 在整个项目过程中给予我们的额外支持。最后，我们感谢Dipaola基金会的慷慨赞助。
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。
SSP 2024年度报告仅文本版本
环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖，新的学生团体ESN忙于开始！他们每月举行市政厅，这是一个可持续性博览会，并与400多人创建了列表。ESN与SSP大使共同主持了一个正在进行的环境司法项目，与可持续性协调员的行动主义客厅对话以及可持续性战略计划（SSP）教育活动与SSP大使进行了交流。在春季，ESN每周提出有关SSP的规划。ESN还与学生乐队，50个供应商和600多名与会者一起组织了花园节。ESN一直致力于使卫斯理领导人对其可持续性承诺负责。ESN由于其成立年份的努力而获得了年度最佳组织奖。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
微生物学教科书
Pravin Chandra Trivedi教授（b。1953年3月3日），博士学位，博士。（美国），F.L.S。 （伦敦），F.B.5。，F.P.5。 ！。 Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。（美国），F.L.S。（伦敦），F.B.5。，F.P.5。！。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G.生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。他是九个知名的学术机构的当选者。Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。