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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。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
评估对象对象的基于视觉模型的弹性...
摘要。鉴于对最近的基于视觉模型的大规模多模式培训及其概括能力，因此了解其鲁棒性的程度对于他们的现实世界部署至关重要。在这项工作中，我们的目标是评估当前基于视觉模型的弹性，以应对不同的对象到后环上下文变化。大多数鲁棒性评估方法都引入了合成数据集，以引起对物体特征（观点，比例，颜色）的变化或实际图像上使用的图像转换技术（对抗性变化，常见的损坏），以模拟分离中的变化。最近的作品探索了利用大型语言模式和di！使用模型来产生背景变化。但是，这些方法要么缺乏对要进行的更改或扭曲对象语义的控制，从而使它们不适合任务。另一方面，我们的方法可以诱导各种对象兼容地面变化，同时保留对象的原始语义和对象的真实性。为了实现这一目标，我们利用文本对图像，图像到文本和图像对段的生成能力自动生成广泛的对象到背景的变化。我们通过修改文本提示或优化文本模型的潜伏期和Textual嵌入来引起自然和对抗背景的变化。这使我们能够量化背景上下文在理解深神经网络的鲁棒性和一般性中的作用。我们生产了各种版本的标准视觉数据集（Imagenet，Coco），将多样的和相同的背景纳入图像中，或在背景中引入颜色，纹理和对抗性变化。我们进行了彻底的实验，并对基于视觉模型的鲁棒性与对象之间的背景环境之间的鲁棒性进行了深入的分析。我们的代码和评估基准将在https://github.com/muhammad-huzaifaa/ObjectCompose上找到。
WCA 2021 愿景与战略
作为制定这一战略计划过程的一部分，董事会审查了组织的使命和精神，比较了我们目前如何实现这些声明，并调整计划以更好地实现这些声明。在整个审查过程中，董事会一致认为使命和精神中最重要的部分是“公平和平等的条件”。这常常被人们遗忘，而人们更青睐“更多的比赛”。在所有 WCA 比赛中保持公平和平等的条件对于 WCA 继续为社区提供服务至关重要。
视力的测试时间零射线概括...
大型视觉模型的发展，无明显的剪辑，已经催化了对有效适应技术的研究，特别着眼于软及时调整。联合使用，使用单个图像的多个增强视图来增强零击的概括，它正在成为互动的重要领域。这主要指导研究工作，以进行测试时间及时调整。相比之下，我们为t estime a u Megentation（MTA）引入了强大的m eanshift，该方法超过了基于及时的方法而无需进行此类训练程序。这将MTA定位为独立和基于API的应用程序的理想解决方案。此外，我们的方法不依赖于某些先前测试时间augting技术中使用的临时规则（例如，置信度阈值）来过滤增强视图。相反，MTA将每种视图的质量评估变量直接纳入其优化过程，称为inllielness评分。该分数通过寻求过程进行了共同优化，从而导致有效的训练和无参数方法。我们在15个数据集上广泛地标记了我们的方法，并演示了MTA的优势和计算效率。在零摄像机模型和最先进的几种方法的顶部轻松部署为插件模块，MTA显示了系统的和一致的改进。
可持续发展愿景计划 - 奥斯汀
2. CAPITAL METRO 的承诺 A. 一般性承诺。Capital Metro 致力于通过减少对环境的影响并帮助改善其运营所在社区的环境，以可持续的方式运营其交通系统。我们将采用可持续发展和环境最佳实践，并遵守所有环境法律法规，同时通过 Project Connect 扩大交通机会。我们认识到交通运输向大气排放了大量温室气体，作为公共交通提供商，Capital Metro 将采取措施通过设计、技术选择以及为客户提供影响较小的交通选择来减少气候变化的风险。
宗旨、愿景、战略：
● 过渡愿景与承诺 —— 我们对未来的愿景是什么——我们如何加深对未来的勇敢承诺？我们如何将目光投向近期，从而朝着愿景迈进？我们如何创造新的故事，让我们满怀希望地踏入其中？ ● 个人与集体体现 —— 我们需要成为谁才能实现我们所追求的愿景？什么样的生活方式才能让另一种未来成为可能？ ● 协同关系与根本联系 —— 我们如何用深度和力量去爱，从而发展强大的关系？我们如何将关系置于战略智慧的中心？ ● 战略导航 —— 在我们走向地平线的过程中，我们如何以目标为指导？我们如何将愿景、体现和关系结合在一起，以实现非凡的战略敏捷性、速度和影响力？在这些页面中，我们将简要介绍 2015 年 7 月的过渡实验室；我们经历、探索、分享、学习和质疑了什么，并朝着这个由两部分组成的系列中的第二个实验室迈进，该实验室将于 2015 年 11 月举行。