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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。
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。
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
2024 年 11 月库存可见性.pdf
由欧洲健康管理协会 (EHMA) 于 2024 年 11 月发布。© 2024 EHMA。保留所有权利。本报告仅可用于个人、研究或教育用途，不得用于商业目的。除非获得欧洲健康管理协会 (EHMA) 的许可，否则禁止对本报告的内容进行任何改编或修改。
视觉、学习和机器人：2020 年代的植物人工智能
随着全球人口的增长和对粮食的需求不断增加，农业生产面临着巨大的压力。与此同时，气候变化和资源限制加剧了这些挑战，进一步凸显了对可持续农业实践的需求。为了解决这些复杂的问题，植物科学领域正在经历一场技术革命。人工智能 (AI)、计算机视觉和机器人技术的快速发展正在重新定义植物的研究方式和农业实践的管理方式。从高通量表型到精准农业和实时监测，这些技术正在显著提高效率和准确性，为更具弹性和可持续性的农业系统奠定基础。本研究主题汇集了开创性的研究，以展示人工智能如何推动植物科学的发展并为现代农业提供创新解决方案。
视觉与听觉空间
永恒的现在。研究这些民族文学的布罗尼斯拉夫·马林诺夫斯基和多萝西·李发现，西方人的感知比率已被彻底改变。希腊人赋予字母表一种新的表达方式，具有视觉和语义意义。例如，埃及表意文字直接与特定的感性声音和动作相关，具有独特的图形符号。另一方面，希腊字母表的矩阵可以用来翻译外来的影响，就像它们对我们来说一样。我们在我们的文化中自动地来回查看和寻找关系，而不改变原始字母字符的形式和数量（二十四）。它成为第一种将知识从一种文化转移到另一种文化的翻译方式。特罗布里恩德人只对体验一个人的当前本质感兴趣。他感兴趣的是他的纱线、他的石刀、他的船，因为这些物体与原始说话者和特定的感官事件分离。口头传统在今天仍然存在。没有“新”或“旧”船，盛开的山药或腐朽的。没有过去或未来，只有存在的本质，它非常逐渐地存在于书面泛欧洲传统中，并将情感和现在设定为西方的具体知识姿态。特罗布里恩德人与因纽特人一样，直接体验到一种永恒感，即西方的知识姿态。我们永远被“解放”了，所以他永远不会被诸如“谁创造了创造者”之类的问题所困扰。部落词语的共鸣魔力和亲属关系网。英语，事实上大多数西方语言，通过时态暗示现实只能包含在过去、现在和未来的概念中，而这种概念由平面、统一、同质的语言专业化所产生，这相当不协调地暗示着人类能够像神一样，呈现印刷品。口语逐渐衰落。抄写（或手稿）文化
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
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！
