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学习扩散产生的视频检测的多模式伪造表示
来自扩散模型的大量合成视频对信息安全性和真实性构成威胁，从而导致对生成的内容检测的需求不断增长。但是，现有的视频级检测算法主要集中于检测面部伪造，并且通常无法识别具有各种语义范围的扩散生成的内容。为了推进视频取证领域，我们提出了一种创新算法，称为多模式检测（MM-DET），用于检测扩散生成的视频。mm-det利用了大型多模式模型（LMM）的深刻感知和全面能力，通过从LMM的多模式空间中产生多模式伪造表示（MMFR），从而增强了其检测到其不看见的伪造内容的能力。此外，MM-DET还利用了一个内在的框架注意（IAFA）机制来在时空结构域中进行特征增强。动态融合策略有助于改善融合的伪造代表。此外，我们在广泛的伪造视频中构建了一个称为扩散视频取证（DVF）的综合扩散视频数据集。mm-det在DVF中实现了最先进的性能，证明了我们的算法的有效性。源代码和DVF均可在链接中获得。
使用最大熵
现有的森林政策推动了菲律宾的低供应和高出木材出口。这项研究使用了最大熵（Maxent）方法，投影了菲律宾在菲律宾中的当前和潜在分布。还确定了海岸·孔塔塔（Shorea contora）在保护区和未来可收获区域的位置，并假定其潜在的木材生产收入。Maxent是一种机器学习算法，可估计发生的物种概率分布。出现数据（存在 - 缺乏）和环境变量用作运行模型的输入。生成了两个模型，完整的模型和最终模型。主成分分析（PCA）工具用于减少数量并选择环境变量。完整模型在曲线下的ROC为0.755区域（AUC），而最终模型的ROC为0.772 AUC值和土地覆盖率的值最高。与使用所有变量的完整模型不同，最终模型仅包含合适的变量，不包括高度相关以防止结果高估的变量。适合该物种的区域约为710万公顷，而不合适的区域为2000万公顷。该物种的最高潜在收获区域是Agusan del Sur，覆盖了518,570.42公顷。S。在压力条件下（例如损坏的土壤）种植时，脉管长期生长。当玉米被插入和受精时，这会改善。该物种的财务业绩很差，与传统培养的外来者相比，由于其旋转持续时间较长，因此在财务上最不可能可行。即使木材的价格上涨，这也可以降低内部收益率和净现值。
中央公立学校协会（艾哈迈达巴德皇家学院）展示 2024-25 年 KV 在 STEM 领域采用的最佳实践和取得的成就
1. 在 RBVP -2024 科学展览中，一个项目被选为地区级项目。 2. 六至八年级的学生参加了教育旅行。 3. 学校为八年级学生举办了人工智能研讨会，并带他们去了 NIELT ITI 中心进行游览。 4. 10、11、12 年级的学生参观了 IIT 甘地讷格尔，参观了实验室、CCL 科学活动，并探索了进入 IIT 的多种方式，例如由经验丰富的教师进行的职业选择咨询。 5. 11 和 12 年级理科生参观了铁路机车车辆车间，以了解技术和机械方面。 6. 在无袋日活动下，老师为六至八年级的学生展示了许多科学活动，学生们也分组介绍了他们的想法。 7. 五名学生已被提名参加 2024 2025 学年的 INSPIRE 计划
人工智能转录在视频和音频内容中的力量
虽然 AI 转录彻底改变了转录领域，但创新之旅并未止步于此。AI 技术的不断进步正在应对挑战，并提高转录工具的准确性和适应性。AI 转录领域的持续研究和开发为更复杂的解决方案铺平了道路，确保为用户提供无缝的转录体验。AI 视频转录、AI 转录器和 AI 音频转录处于推动这些进步的前沿，有望在未来实现轻松无误的转录任务。
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
Lou Barbe、Cendrine Mony、Benjamin W Abbott。人工智能通过视频游戏意外学习了生态学。《生态学与进化趋势》，2020 年，35 (7)，第 557-560 页。�10.1016/j.tree.2020.04.006�。�hal-02635148�
星际争霸 II 中的经典对抗类型，由 AlphaStar 扮演，由两名玩家在资源有限的特定环境中相互对抗 — 参见“迷你地图”（图 I）。这代表两个个体之间的生态竞争，可以是种内竞争，也可以是种间竞争，这取决于玩家是否选择同一种族。地图显示了整个环境，但玩家的视野仅限于各自单位和建筑物周围较浅的圆形区域。资源是浅蓝色形状，深蓝色和红色形状是双方的建筑物和单位（Protoss 为蓝色，Terran 为红色）。可以通过这个迷你地图监控竞争的进展和结果，它显示了新资源斑块的殖民和开发、环境探索以及通常的生态崩溃。这张地图可用于监控更现实的生态模型。例如，几个玩家可以在更大且完全不可预测的环境中相互竞争，这将使我们能够研究人口和社区规模的生态过程。我们还可以设置场景，在游戏过程中人为地修改环境条件，然后评估对生态系统功能和生物多样性动态的影响。请注意，使用游戏参数可以轻松量化几个生态过程，如特征变化或权衡修改。图 I. 星际争霸 II 标准游戏的迷你地图。
多幕后注意的视频变压器网络，用于手势识别
摘要 - 动态手势识别是签名者手的姿势，大小和形状的变化，引起的研究领域之一。在这封信中提出了用于动态手势识别的多幕后注意视频变压器网络（MSMHA-VTN）。使用变压器多刻录头注意模型提取了multiscale特征的锥体层次结构。所提出的模型对变压器的每个头部采用不同的注意力维度，使其能够在多尺度上提供注意力。此外，除了单一模态外，还检查了使用multiple模态的识别性能。广泛的实验表明，在NVMENTURE和BRIAREO数据集上，总体精度分别为88.22％和99.10％的总体精度，表现出了卓越的性能。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
神经退行性疾病：诊断，治疗和生活质量的新视野。 Ariane Abreu Tsutsumi，Leonardo Gomes RibeiroGonçalvesfi
本文探讨了神经退行性疾病的诊断和治疗方面的最新进展，并强调这些进步如何影响患者的生活质量。对2014年至2024年之间发表的科学文献的叙述性回顾，目的是确定能够早期诊断的新兴技术，以及新的治疗方法和康复策略，从而有助于更好地管理神经退行性疾病。主要结果是生物标志物，高级成像方法和基于生物技术的疗法的开发，例如使用干细胞和个性化药物。但是，尽管有前途的进步，但仍然存在着相当大的挑战，例如干预措施的高昂成本和接受治疗的不平等，尤其是在中低收入地区。这些因素强调了对这些患者促进可及性和公平性的公共政策的需求。