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维多利亚州回收基础设施计划
VRIP 列出了最适合新开发的区域的 6 个属性。第一个属性是与现有规划框架和战略的战略一致性。在墨尔本，这包括州和地区重要的工业用地、国家就业和创新集群以及地方规划方案中确定的区域。在近郊地区，有发展中的城镇，它们有增加经济活动的潜力，也有成熟的区域城市，可以为区域和墨尔本市场提供服务。区域城市和区域中心也为在区域层面实现适当的规模经济提供了机会。另一个重要机会是将新开发项目与现有的垃圾填埋场、废物、回收和资源回收基础设施或其他兼容设施共置。这提供了物流效率，并有可能共享现有的缓冲区。其他属性包括分区、缓冲区要求、交通考虑和场地大小。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。