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迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
2025 财年 Visit Bend 商业计划 — 纯文本版本
在 2024 财年，Visit Bend 坚定地致力于长期可持续发展，成为一个繁荣的旅游目的地。随着客房税和入住率趋于稳定（甚至由于营销支出减少和天气等因素而下降），团队继续专注于平衡、可持续的目的地管理。Visit Bend 推出了一个新网站，提供现代化的用户界面和内容，重点介绍负责任的旅游工作和行业合作伙伴。本德可持续发展基金向当地项目拨款近 70 万美元，改善了当地人和居民的可达性和整体体验。本德文化旅游基金向文化活动和组织拨款 40 万美元。Visit Bend 成为 Leave No Trace 的第一个官方目的地合作伙伴，并被评为 Leave No Trace 的年度目的地合作伙伴。这些努力将在未来几年对我们的社区产生积极影响，这只是 Visit Bend 在 2024 财年取得成功的几个例子。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
深度学习在计算机视觉中的作用
本文探讨了深度学习在计算机视觉领域的关键作用。计算机视觉是一门使机器能够感知和理解视觉信息的研究，随着深度学习技术的出现，计算机视觉取得了重大进展。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性，这促使人们需要先进的方法。由神经网络和卷积神经网络 (CNN) 驱动的深度学习通过提供端到端学习、特征表示和适应性彻底改变了计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用，包括图像分类、对象检测、语义分割和视频分析。它还介绍了深度学习的优势，例如它能够处理大规模数据集并具有良好的泛化能力。然而，本文也探讨了挑战和局限性，包括对标记数据的需求和计算要求。本文最后强调了最近的进展和未来的方向，例如迁移学习、生成对抗网络 (GAN) 和注意力机制，强调了在这个快速发展的领域持续研究和开发的重要性。总体而言，深度学习已成为计算机视觉领域的关键工具，并有可能对各个领域和应用产生重大影响。
“化学与应用科学新视野” (NVCAS，...
用于弯曲致动器应用的铂涂层磺化聚醚醚酮聚合物膜 OP-13 Anjul 使用 O-（磺酰基）羟胺进行 Rh(II) 催化的未活化烯烃的直接 NH/N-Me 氮杂环丙烷化 OP-14 Hina Kabeer 探索新型 N, O-供体烯胺配体：Cu(II)/Zn(II) 复合物的合成和深入的体外药理学分析 OP-15 Noureen Ansari 用于增强光催化应用的氧化锌纳米粒子绿色合成最新进展 OP-16 Taposi Chatterjee
未来愿景：自然共生经济
13 https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2021/html/1-2-2.html 14 闭环：委员会通过雄心勃勃的新循环经济一揽子计划，以提高竞争力、创造就业机会和实现可持续增长（欧盟委员会，2015 年） https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_15_6203 15 国家回收战略（美国环境保护署，2021 年） https://www.epa.gov/system/files/documents/2021-11/final-national-recycling-strategy.pdf 16 2020 年 2 月 10 日关于打击浪费和循环经济的法律（法兰西共和国，2020 年） https://www.vie-publique.fr/loi/268681-loi-10-fevrier-2020-lutte-contre-le-gaspillage-et-economie-circulaire
TechnoVision 2024：航空航天和国防
浏览报告后，您将在“您的体验”容器中发现 Experience² 趋势如何支持数字连续性，这是民用航空的事实标准。然后，您将进入“物联网经济”趋势，探索低地球轨道上的新卫星星座如何提供全新服务，以改善全球行业领导者或全球部署军队的供应链。我邀请您通过访问我们的应用创新交流空间之一来发现可用的相关演示。最后，为什么不了解北约如何展示“数据共享即关怀”趋势，以管理复杂的国际生态系统中的海量和多样性数据，从而改善协作、标准并提取数据价值呢？当然，这些趋势只是本报告中包含的 37 种趋势中的三种！
2024 年 4 月 17 日，请访问陆军部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 办公室，签署雷诺集团合作伙伴大会签名协议
国家安全总局致力于推动国家政治合作，支持工资、公务员、学生参与国家工作的一体化。共和国总统和军事规划法 (LPM) 或内部安全法 (LOPSI) 的法令的目标是双重保留行动。
诺福克中的建立连接：报告和共享愿景
●人们通常会迅速将其标记为“孤独和孤立”，而实际上这是潜在问题的症状。反之亦然，当根本原因是孤立和孤独时，人们就会因心理健康问题而受到治疗。●善意的团体和倡议过度强调其目的是通过将“孤独的人”聚集在一起，可以进一步侮辱每个人在生活中某个时候感受到的经历，从而阻止人们参加。专注于不同的兴趣和活动，同时对个人情况敏感，可能会产生更大的影响。●第三方可以尽早确定更多的人（例如家人，朋友和邻居）；在被个人认可之前，可能首先会注意到孤独感可能首先注意到孤独并不少见，尤其是如果该家庭成员对孤独感有很好的了解。但是，同样重要的是要认识到，尽管某人可能是自己的很多东西，但他们可能不会感到孤独。