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![成绩单：[简短视频]软银集团收入：Q3 FY2024 YOSHIMITSU GOTO，董事会董事，公司官员，高级副总裁，CFO＆CISO](/simg/a/a234a7b812b1d839ad128120d7367a4ae6a7e9c6.webp)
成绩单：[简短视频]软银集团收入：Q3 FY2024 YOSHIMITSU GOTO，董事会董事，公司官员，高级副总裁，CFO＆CISO
免责声明本演讲提供了有关软银集团（“ SBG”）及其子公司（与SBG，“公司”）及其分支机构（与公司一起，“集团”），并不构成或不构成任何投资的招标，包括购买或订阅任何律师证券的任何证券。本演讲包含有关该小组的前瞻性陈述，信念或意见，例如有关集团未来业务，未来地位和经营成果的陈述，包括估计，预测，目标和计划。Without limitation, forward-looking statements often include the words such as “targets”, “plans”, “believes”, “hopes”, “continues”, “expects”, “aims”, “intends”, “will”, “may”, “should”, “would”, “could”, “anticipates”, “estimates”, “projects” or words or terms of similar substance or the negative thereof.本演示文稿中的任何前瞻性陈述均基于本组的当前假设和信念，以截至本文之日起当前可用的信息。有关这些可能影响集团结果，绩效，成就或财务状况的这些因素的更多信息，请参见SBG网站上的“风险因素”，网址为https://group.softbank.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.soft.policy/management_policy/risk_factor。没有一个集团和管理层都能保证这些前瞻性陈述中所表达的期望是正确的，实际结果，绩效，成就或财务状况可能与期望有重大不同。查看本演讲的人不应过分依赖前瞻性陈述。这种前瞻性陈述并不代表该小组的任何成员或其对未来绩效管理的任何保证，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，包括但不限于：集团业务模型的成功；该集团获得资金的能力及其资金安排的影响；关键人物风险与SBG管理团队有关；与集团投资活动有关的风险；与SB基金有关的风险（定义为下文），其投资，投资者和投资者；与软银公司及其业务成功有关的风险；与法律，法规和监管制度有关的风险；与知识产权有关的风险；诉讼;以及其他任何因素，可能导致该集团的实际结果，绩效，成就或财务状况与任何未来结果，绩效，成就或财务状况大不相同。公司没有义务更新本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述或公司可能发表的任何其他前瞻性陈述。过去的表现并不是未来结果的指标，本演讲中该小组的结果可能并不是估计的，也不是对小组未来结果的预测或预测。公司不保证本介绍中有关公司（包括但不限于SB资金投资的信息）的信息的准确性或完整性，除了从公共和其他来源引用的集团之外。关于本演讲中出现的公司，产品和服务的商标名称是其各自公司的商标或注册商标。重要通知 - SBG普通股的交易，关于美国托管库存的未受赞助的美国存款收入的免责声明，鼓励任何有兴趣买卖其普通股在东京证券交易所中这样做的人，这是列出其普通股并主要是交易的地方。SBG的披露并非旨在促进交易，也不应依靠贸易决定，不受欢迎的美国存款收入（“ ADRS”）。sbg尚未也没有参与，支持，鼓励或以其他方式同意创建任何未接受的ADR计划，或在其普通股方面发行的任何ADR的发行或交易。sbg不代表任何ADR持有人，银行或存放机构，任何此类人或实体都不应构成信念，即（i）SBG在1934年《美国证券交易法》（“交换法”）（“交换法”）（“交换法”）或（ii）网站上持续登记的所有信息中的规定中，其规定的规定均可登记SBG的所有信息，从而使SBG的规定持续存在。 12G3-2（b）在其中。在适用法律允许的最大范围内，SBG和该集团对ADR持有人，银行，存放机构或与任何代表其普通股的任何不受欢迎的ADR相关的任何其他实体或个人不承担任何责任或责任。上述免责声明以同样的力量适用于该集团的任何中的证券，或者将来可能是未经许可的ADR计划的主题，例如Softbank Corp.或Ly Corporation。
评估DeepFake视频检测工具的有效性：比较研究
摘要 - 本文着重于评估所选工具以检测DeepFake视频，该视频对数字信息的完整性和在线媒体的可信度构成了日益严重的威胁。随着人工智能越来越多地创建高度逼真的操纵内容，对健壮检测系统的需求不仅在数字取证中很重要，而且在更广泛的信息安全和媒体验证领域也很重要。这项研究提供了对五种DeepFake检测工具的比较分析，其中包括三种开源工具（SBI，LSDA，LIPINC）和两种商业解决方案（Bio-ID，Deepware），这些数据集在Celeb-DF（V2）的300个操纵视频的数据集上进行了测试。结果表明，商业工具的性能更好，生物ID的检测准确性为98.00％，而Deepware 93.47％的检测准确性优于开源替代方案。
iberdrola确保与千现在集成的Webex视频会议
全球800个视频室全部在PERM上全部8/5支持超过1000/每月的电话报告问题召集服务不包括在房间中不良的用户体验无法看到（监视）
Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。
GAF-NET：基于视频的人通过外观和步态识别重新识别
摘要：基于视频的人重新识别（RE-ID）是一项具有挑战性的任务，旨在根据视频序列匹配各种相机的个人。虽然大多数现有的重新ID技术仅着眼于外观信息，包括步态信息，可能会改善人员重新ID系统。在这项研究中，我们提出了一种新型方法，将外观与步态特征相结合以重新识别个体。外观特征是从RGB轨迹中提取的，而步态特征是从骨骼姿势估计中提取的。然后将这些功能组合成一个单个功能，允许重新识别个人。我们在ILIDS-VID数据集上进行的数值实验证明了骨骼步态特征在增强人重新ID系统的性能方面的功效。此外，通过将最新的矿井网络纳入GAF-NET框架中，我们将排名1和排名5的精度提高了1个百分点。
不需要翻译四十年的视频和...
第一个视频节日于1983年在圣保罗举行。这是一个越来越多信心其在世界文化地图上的地位的国家中的年轻艺术展示。从一开始，Videobrasil为来自所谓的全球南方的艺术家和电影制片人提供了一个特殊的位置。一个新时代正在介绍，作为替代的地缘政治杆，以将世界的旧分裂替换为社会主义和资本主义营地。节日一直对世界地图（东亚，非洲，东欧，东欧）上的那些地方最感兴趣，那里的生活迅速变化，就像在拉丁美洲一样。随着时间的流逝，这种兴趣导致了一个主要的机构AssociaçãoCulturalVideobrasil的出现，该视频致力于展示，归档，流行和研究非传统形式的屏幕文化。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
videojam：在视频模型中增强运动产生的联合外观运动表示
尽管最近取得了巨大进展，但生成的视频模型仍然很难捕获现实世界的运动，动态和物理。我们表明，这种限制是由常规的像素重建物镜产生的，该物镜以牺牲运动相干性为代价的模型出现忠诚度。为了解决这个问题，我们介绍了视频果酱，这是一个新颖的框架，它通过鼓励模型学习联合外观运动表示，在视频发电机之前灌输有效的动作。Videojam由两个互补单元组成。在培训期间，我们扩展了目标，以预测产生的像素及其相应的运动。在推断期间，我们介绍了内部指导，该机制通过将模型自身不断发展的运动依靠作为动态引导信号来引导生成迈向连贯运动。值得注意的是，我们的
带有感冒症状的视频可激活大脑区域并引发免疫反应
“与非感染者相比，对打喷嚏和生病的人的感知会激活前岛叶，这是大脑的一个区域，除其他外，它还参与内感受，即感知自身身体的生理反应，它代表了大脑和免疫系统之间的重要接口。此外，测试对象的 sIgA 释放量增加，与岛叶活动强度类似，”博士说。埃丝特·迪克霍夫 (Esther Diekhof)，汉堡大学生物系神经内分泌学工作组负责人，该研究的作者。 “这表明大脑的这个区域在控制体液免疫反应方面发挥着核心作用，体液免疫反应为口腔粘膜做好与预期病原体接触的准备，例如当有人在附近打喷嚏时。”