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计划成员的 GroupNet 视频
GroupNet 现在对会员来说更加易于使用！会员可以观看以下视频，了解所有令人惊叹的功能。视频将指导他们如何注册 GroupNet 并提交索赔。他们还会向会员展示在哪里可以找到他们计划所需的所有信息。
咬合大小的视频，重点教育
心力衰竭专家面临最新的挑战，并为患者提供最佳的循证护理。忙碌的从业者越来越多地利用在线资源进行自我指导的学习。融合了多媒体和其他技术，心脏病允许学习者专注于特定主题，从而使教育更容易适应繁忙的时间表。
研究和教育的Jove视频
科学顾问Maaike博士Maaike Pols博士从乌得勒支大学获得了细胞生物学博士学位，她参与了教学和研究。她在昆士兰州大学做了一个文档，然后在2017年加入Jove之前搬到伦敦担任F1000 Research的编辑，
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
从视频中预处理
摘要 - 我们提出了一种从3D手动相互作用trajectories中学习通用机器人操纵先验的方法。我们构建了一个框架，以使用野外视频来生成感觉运动机器人轨迹。我们通过在共享的3D空间中抬起人的手和操纵对象来做到这一点，并将人类动作重新定位到机器人动作。对这些数据的生成建模为我们提供了任务不合时宜的基本策略。此政策捕获了一般但灵活的操作。我们从经验上证明，通过加强学习（RL）和行为克隆（BC），对这一政策进行填充，使样品有效适应下游任务并同时提高了与先前方法相比的鲁棒性和概括性。定性实验可在以下网址提供：https：//hgaurav2k.github.io/hop/。
交互式视频的人工智能行为
在虚拟舞台上为人造角色制作动画需要精确描述身体和空间运动的所有细节以及要执行的动作，特别是在要求合理行为时。行为人工智能，即一种自动适应环境的角色动画机制，有助于减少工作量，但开发起来很困难。本文讨论了交互式培训视频的制作流程，该流程允许三个利益相关者——定义练习的教学设计师、从虚拟现实中拍摄人造角色视频片段的导演以及创建行为模型的开发团队——通过嵌套需求/实施/测试周期进行有效合作。良好的需求和适当的人工智能技术（通常是面向目标的编程和统计模型的混合）允许创建可用于许多练习的行为模型，从而与临时脚本相比大大降低成本。
从以自我为中心视频的过程理解
任务：给定视频段s及其以前的视频段历史记录，必须：1）确定先前的键步（在s t之前执行）；推断如果S t为2）可选或3）程序错误； 4）预测缺失的密钥步骤（应该在s t之前进行，但不是）； 5）下一个关键步骤（满足依赖关系）。
基于能量的自我中心视频中的无监督凝视预测
摘要：随着沉浸式计算设备的出现，自我中心感知迅速发展。人类注视预测是分析自我中心视频的一个重要问题，主要通过基于显着性的建模或高度监督的学习来解决。我们定量分析了监督深度学习模型在看不见的域外数据的自我中心注视预测任务中的泛化能力。我们发现它们的性能高度依赖于训练数据，并且仅限于训练注释中指定的域。在这项工作中，我们解决了在不使用任何训练数据的情况下联合预测人类注视点和自我中心视频时间分割的问题。我们引入了一个无监督的计算模型，该模型汲取了事件感知的认知心理学模型的灵感。我们使用 Grenander 的模式理论形式来表示时空特征，并将惊讶建模为预测注视点的机制。对两个公开数据集（GTEA 和 GTEA+ 数据集）的广泛评估表明，所提出的模型可以显著超越所有无监督基线和一些监督凝视预测基线。最后，我们表明该模型还可以对以自我为中心的视频进行时间分割，其性能可与更复杂、完全监督的深度学习基线相媲美。