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Vidya Jyothi技术学院
2456-4184 https://www.ijnrd.org/vie wpaperforall.php？paper = i jnrd2402011 2 B.Srinivasulu一种有效的数据复制策略和存储环境的改善
单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。
报告- Vidyanjali 项目 (2024 年 11 月)
2024 年 11 月 30 日，来自 Kotha Bhour 政府中学的 17 名学生参观了 Jammu Cantt 陆军公立学校的 Atal Tinkering Lab。课程首先介绍了电路的基本知识，解释了基本组件及其功能。然后，学生们在 Tinkercad 上设计了简单的电路，熟悉了虚拟电路的创建。在此基础上，通过动手活动介绍了串联和并联电路的概念，学生通过实际站在串联和并联电路中来模拟电路。他们通过在 Tinkercad 上设计虚拟串联和并联电路进一步加深了理解。在实际应用中，学生们在指导下使用电池、电线和 LED 组装了串联电路。他们还学习了如何使用万用表测量电池电压和测试 LED，从而提高了他们的故障排除技能。课程结束时，学生们享用了茶点，在加强他们对电子基础知识的了解的同时，受到了启发和参与。
使用Pyton和OpenCV
摘要。DIV>运动检测是计算机视觉中分析视频活动的重要过程。本研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库在视频文件中检测运动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记体验运动的区域。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了一种易于实现的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。DIV>关键字：运动检测，视频，Python，OpenCV，摘要视频分析。运动检测是计算机对视频活动进行分析活动的愿景的重要过程。这项研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库来检测视频文件中的移动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记正在体验动作的区域来起作用。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了易于实施的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。关键字：动作，视频，python，openCV，视频分析
使用深度学习和计算机视觉基于图像和视频的虚拟尝试
在2023年，塔辛·伊斯兰（Tasin Islam），阿丽娜·米龙（Alina Miron），Xohui liu和Yongmin li [2]。本文简要概述了基于深度学习的虚拟尝试（VTO）技术，该技术通过允许客户数字化的衣服来改善在线购物，并查看他们如何适合和看待它们。民意调查侧重于三种类型的VTO模型：基于图像的模型，它们为静态照片增添了衣服，多位置模型，这些模型既改变用户的立场和服装，又改变了基于视频的型号，这些模型使个人的电影制造了穿着不同服装的个人。这项研究还解决了重要的VTO困难，例如保留服装细节，保留面部识别并消除数据集偏见。此外，该评论强调了VTO对增加消费者幸福感，降低回报率以及提高在线商店的绩效的有利影响。
安全社交视频通话政策框架
资源影响：安全社交视频通话是一种类似于电话通话的通信方式，由于增加了视觉元素，可能会增加一些安全和隐私风险。因此，根据监狱规则 35A/YOI 规则 11 中的权力，需要使用安全社交视频通话进行通话监控，符合授权通信控制和拦截政策框架。机构必须有一个指定的本地职能部门来监督和提供资源监督每台正在使用的安全社交视频通话笔记本电脑，并有可能在监控终端上实时查看所有安全社交视频通话会话中的视频通话内容。联系方式：技术相关问题：videocalls@digital.justice.gov.uk 安全相关问题：NIU.ProjectsPolicy@justice.gov.uk 其他政策问题：operational_policy1@justice.gov.uk 副/集团主任签字：监狱政策副主任 Rachel Pascual OPS 批准发布：Sarah Coccia 运营政策分委员会主席，2021 年 2 月修订
继续奖学金和2025年项目 - 公开宣布的资金
dopoktorStipend Kirsten Braatveit Helse Fonna HF针对适用的物质使用障碍治疗，用于轻度至边界智力残疾的住院患者 - 新干预套餐的发展和可行性/驾驶。
视频摘要技术：全面评论
技术的快速进步已将摄像机整合到许多设备中，从而在人们在社交媒体上捕捉和分享他们的日常生活时，导致视频内容的利用（Pritch等，2008）。传统的视频表示方法，例如连续查看框架，努力达到现代多媒体服务（例如基于内容的搜索，检索和导航）的范围。为了应对这些挑战，已经开发了自动视频内容摘要和索引技术，从而使视频内容更有效地访问和分类（Pritch等，2008）。如图1所示。视频摘要方法可以广泛地将其分为静态，基于事件和个性化方法。静态摘要选择代表重要场景或事件的密钥帧，而基于事件的方法则集中于汇总特定的指标，例如在体育视频中（Banjar等，2024）。个性化摘要根据用户偏好量身定制内容，生成与主题相关的摘要以满足个人需求（Zhu等，2023）。深度学习的最新进展通过注意力机构和强化学习来汇总视频摘要，使Mod-