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vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
Vidara 产品列表 - v.2.xlsx
盐酸舍曲林 API 79559-97-0 抗抑郁药 (SSRI) 柠檬酸西地那非 API 17599-83-0 PDE 抑制剂，勃起功能障碍，肺动脉高血压 西洛多辛 API 160970-54-7 α-受体阻滞剂，良性前列腺增生
AI Refinery 项目视频记录
[00:00:38] 埃森哲的 AI 精炼厂通过减少摩擦和增加各个层面的洞察力来提高效率，而我们的营销人员现在可以通过即时访问所有重要数据来做到这一点。我们的 AI 代理可以自主运行，并通过适应我们实时给予的反馈以及在与我们进行复杂互动时进行学习。这些 AI 代理协同工作，作为一个网络，与营销人员一起高效地完成任务。这就像您工作时一直有一个伙伴陪伴着您，让您成为更好的营销人员。
从互联网视频中学习通才机器人
将深度学习扩展到大量，多样化的互联网数据已经在视觉和自然语言的理解和产生中产生了极大的一般能力。但是，在机器人技术中收集的数据仍然稀缺和挑战，看到机器人学习难以获得类似的一般能力。从视频（LFV）方法中学习的有希望的学习旨在通过使用大型互联网视频数据来增强传统机器人数据来解决机器人数据瓶颈。此视频数据提供了有关身体行为和世界潜在物理学的广泛基础信息，因此对于通才机器人来说可能是非常有用的。在本调查中，我们介绍了LFV新兴领域的详细概述。我们概述了基本概念，包括LFV的好处和挑战。我们提供了当前方法的综合评论，以从大规模的互联网视频中提取知识，解决LFV中的关键挑战，并通过使用视频数据来提高下游机器人和强化学习。该调查以对LFV的挑战和机遇的批判性讨论结束。在这里，我们主张可扩展的基础模型方法，这些方法可以利用可用的互联网视频范围来改善机器人策略和动态模型的学习。我们希望这项调查能够为LFV的进一步研究提供信息，并推动发展通用机器人的进步。
Kendriya Vidyalaya Sangathan，斋浦尔地区
A S.No.节 问号Q. 1（b）2NaOH + Zn Na 2 ZnO 2 + H 2 1 Q. 2（d）16 ml 1 Q. 3（b）水中的5％-8％乙酸1Q。 4（b）线粒体1 Q. 5（b）A-表皮细胞，B-辅助细胞，C - 气孔孔，D - 后卫细胞1Q。 6（c）因此2是氧化剂，H 2 s是还原剂1 q。。 7（b）25％1 Q. 8（b）硫酸钡1 Q. 9（d）1Ω1Q. 10（c）汞和溴1 Q. 11（d）神经肌肉连接1 Q. 12（b）（ii）和（iv）1 Q. 13（d）该场由以电线为中心的同心圆组成。 1 Q. 14（d）25 W 1 Q. 15（b）2 1 Q. 16（b）（i）和（iv）1 Q. 17（a）a和r都是真实的，r是A. 的正确解释。 1 Q. 18（c）A是正确的，但r是错误的。 1 Q. 19（c）A是正确的，但r是错误的。 1 Q. 20（b）a和r都是真实的，r不是A. 的正确解释。 1 b Q. 21（i）关于空气的介质的折射率给出A S.No.节问号Q.1（b）2NaOH + Zn Na 2 ZnO 2 + H 2 1 Q.2（d）16 ml 1 Q.3（b）水中的5％-8％乙酸1Q。4（b）线粒体1 Q.5（b）A-表皮细胞，B-辅助细胞，C - 气孔孔，D - 后卫细胞1Q。6（c）因此2是氧化剂，H 2 s是还原剂1 q。7（b）25％1 Q.8（b）硫酸钡1 Q.9（d）1Ω1Q.10（c）汞和溴1 Q.11（d）神经肌肉连接1 Q.12（b）（ii）和（iv）1 Q.13（d）该场由以电线为中心的同心圆组成。1 Q.14（d）25 W 1 Q.15（b）2 1 Q.16（b）（i）和（iv）1 Q.17（a）a和r都是真实的，r是A.1 Q.18（c）A是正确的，但r是错误的。1 Q.19（c）A是正确的，但r是错误的。1 Q.20（b）a和r都是真实的，r不是A.1 b Q. 21（i）关于空气的介质的折射率给出1 b Q.21（i）关于空气的介质的折射率
指数成分股截至：2024 年 10 月 31 日 公司名称 权重 (%) NVIDIA Corp 8.63 Alphabet Inc 8.32 Amazon.com Inc 8.12 Microsoft Corp 7.93 Meta Platforms Inc 7.74 Taiwan Semiconductor Manufactu 4.28 ServiceNow Inc 4.13 Apple Inc 4.05 Oracle Corp 3.99 Broadcom Inc 3.90 Adobe Inc 3.83 Advanced Micro Devices Inc 3.42 ASML Holding NV 3.30 QUALCOMM Inc 2.80 Palantir Technologies Inc 2.58 Intuit Inc 2.56 Micron Technology Inc 1.70 Arista Networks Inc 1.46 Shopify Inc 1.41 Synopsys Inc 1.21 Cadence Design Systems Inc 1.16 Datadog Inc 1.10 Marvell Technology Inc 1.07 Snowflake Inc 1.04 Crowdstrike Holdings Inc 1.04 SK海力士公司 1.01 联发科技公司 0.84 Vertiv Holdings Co 0.61 Zoom Video Communications Inc 0.56 Monolithic Power Systems Inc 0.55 Atlassian Corp 0.46 ASM International NV 0.39
指数成分股截至：2024 年 10 月 31 日 公司名称 权重 (%) NVIDIA Corp 8.63 Alphabet Inc 8.32 Amazon.com Inc 8.12 Microsoft Corp 7.93 Meta Platforms Inc 7.74 Taiwan Semiconductor Manufactu 4.28 ServiceNow Inc 4.13 Apple Inc 4.05 Oracle Corp 3.99 Broadcom Inc 3.90 Adobe Inc 3.83 Advanced Micro Devices Inc 3.42 ASML Holding NV 3.30 QUALCOMM Inc 2.80 Palantir Technologies Inc 2.58 Intuit Inc 2.56 Micron Technology Inc 1.70 Arista Networks Inc 1.46 Shopify Inc 1.41 Synopsys Inc 1.21 Cadence Design Systems Inc 1.16 Datadog Inc 1.10 Marvell Technology Inc 1.07 Snowflake Inc 1.04 Crowdstrike Holdings Inc 1.04 SK海力士公司 1.01 联发科技公司 0.84 Vertiv Holdings Co 0.61 Zoom Video Communications Inc 0.56 Monolithic Power Systems Inc 0.55 Atlassian Corp 0.46 ASM International NV 0.39
vurf：视频理解的通用推理和自我填写框架
最近的研究表明，大语模型（LLM）作为推理模块的有效性，可以将复杂的任务解构为更加可行的子任务，尤其是应用于图像的视觉推理任务时。相比之下，本文根据LLM的推理能力介绍了视频理解和推理框架（Vurf）。我们的一种新颖的方法是在视频任务的背景下扩展LLM的实用性，并利用它们从上下文框架内的最小输入和输出演示中概括的能力。我们通过使用成对的指令及其相应的高级程序来呈现LLM来利用他们的上下文学习能力，以生成可执行的视觉程序以供视频理解。为了提高计划的准确性和鲁棒性，我们实施了两种重要的策略。首先，我们采用由GPT-3.5提供支持的反馈生成方法，以纠正利用不支持功能的程序中的错误。其次，从最新的LLM输出自我进行的著作中汲取动机，我们通过将初始输出与LLM不受含义示例的结构限制的初始输出与本应生成的输出的结构对齐，从而提出了一种迭代程序，以提高内在示例的质量。我们在几个特定于视频的任务上的结果，包括视觉质量质量检查，视频预期，姿势估计和多效QA，说明了这些增强功能在提高视频任务的视觉编程方法方面的功效。
egomimic：通过以自我为中心视频
缩放人与机器人数据。为了研究人类和机器人数据源对性能的缩放效果，我们为cont进行了其他数据收集。对象中的孔任务。如图8，对2小时的机器人数据和1小时人类数据进行了训练，对3个小时的机器人数据（128 vs 74分）进行了训练。值得注意的是，一个小时的人类数据可产生1400个演示，而一个小时的机器人数据中只有135个演示。这些结果证明了自我有效利用人类数据收集效率的能力，从而产生了更明显的缩放效应，从而实质上可以提高任务性能，而不是仅靠机器人数据而实现的目标。我们注意到，在2小时的机器人数据下，在2小时的机器人数据中，egomimic优于ACT，因此一些改进归因于体系结构。