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图像胜于雄辩：从因果中介的角度来理解和减轻视觉模型中的偏见
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型（VLMS）可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联，无意中地学习偏见。当前方法，该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化，通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架，该框架结合了因果中介分析，以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中，我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明，图像效果是偏见的主要因素，其影响明显高于文本特征，特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57％和12.63％。值得注意的是，图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实，语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此，在图像编码器中着重于模糊的性别表示，这对模型偏见做出了最大的贡献，在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中，有效地降低了偏见22.03％和9.04％，并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1
图片值得一千个字吗？深入研究视觉语言模型的空间推理
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种任务和域中都具有出色的性能。尽管有希望，空间理解和推理（人类认知的基本组成部分）被认为是探索的。我们提出了Spatialeval，这是一种新颖的基准，涵盖了空间推理的各个方面，例如关系理解，导航和计数。我们对竞争语言和视觉语言模型进行了全面评估。我们的发现揭示了文献中忽略的几种违反直觉的见解：（1）空间推理提出了重大挑战，竞争模型可以落后于随机猜测； （2）尽管有其他视觉输入，但与LLM的同行相比，VLM的表现经常不足； （3）当提供文本和视觉信息时，如果提供了足够的文本线索，多模式的语言模型就会减少视觉信息。此外，我们证明了视觉和文本之间的冗余可以显着提高模型性能。我们希望我们的研究能够为多模式模型的发展提供信息，以改善空间智能并通过人类智能进一步缩小差距。我们的代码可在https://github.com/jiayuww/spatialeval上找到。
CSW24中的新单词
因此，以下单词是CSW24的新单词，至少从原则上得出了Collins Dictionary的最新版本或最新的NWL列表（NWL23）。2-9个单词最初按单词长度分组，并按字母顺序排列最终的合并列表。这遵循附录给出1）10个字母或更多单词的新单词的摘要列表，这些单词是<= 9个字母的单词，因此不需要定义； 2）10个字母的新单词或更多单词的定义不是<= 9个字母的单词； 3）这些不是变形的词的摘要列表。
Liberator Rugged 7聊天/生命版本用户指南
CE环境信息：使用：5 C - 50 C；存储：5-50 C；在环境温度小于40 C的环境温度下，最大相对湿度为95％。大气压：101.325 kPa。对该医疗产品的维修和内部电池更换仅应由经过合格且完全释放的训练有素的人员进行。用户没有内部零件可服务。电路图和组件零件列表已提供给批准的医疗设备服务人员，以使其能够进行维修。请注意这些说明的目的，患者是预期的操作员。Liberator Rugged7®（LR7-40）是一种基于Android的电子语音输出设备，可增强语音/语言障碍的个人（患者）的通信。此设备及其语言程序赋予用户（患者）发起对话，寻求信息，州意见和分享感受的能力。该产品也可以以普通方式使用，任何其他基于Android的平板电脑都适用于各种日常计算要求，例如互联网浏览，电子邮件，音乐播放器等。它可以手持式，与桌支架一起使用，也可以安装在轮椅上。
中世纪妇女将展示以下物体：2024年10月25日至2025年3月2日，用自己的话说
当Arc的琼（Joan of Arc）将这封信发送给Riom的公民时，她正计划围攻La-Charité-Sur-Loire镇，但她的军队的补给品很低。她恳求这座城市通过发送火药和军事装备来协助。是文盲，琼（Joan）将她的信命令写给抄写员，但最后签名了她自己的名字“耶汉妮”（Jehanne）。这是琼（Joan）签名的三个幸存例子中的最早，她的大型不确定信件表明她对写作不熟悉。
我们可以在100年内绿火星吗？ E.A. E.S.风筝2，L。Kerber3，R。Wordsworth4，N。L。Lanza 5，C.S. Cockell 6，R。Ramirez7，J.
在三个学科中正在进行的发展使Terraforming恢复了研究议程。首先，包括地球在内的气候建模已经成熟。第二，合成生物学的进步提高了我们对极端粒子的知识[1]和我们设计其特性的能力，为量身定制生命的新可能性在火星极端繁衍生息。第三是太空科学领域的许多发展。像星舰这样的车辆将使地球上质量的容量> 100×每火星着陆[2]。我们对火星基础科学的理解已经成熟，这使人们达成共识，即温暖的火星将保留数十亿年的挥发物[3]。最后，使用超轻材料，太阳帆或纳米颗粒出现了新的火星变暖选择[4-6]。因此，对绿色火星的研究议程进行了详尽的了解[7]是及时的。
词语很重要：揭开“机动”的神秘面纱
机动是陆军最常见的作战理论术语之一，但它到底意味着什么？对于陆军使命中如此重要的概念，它值得仔细研究。机动一词在作战理论中的使用范围正在扩大。战争性质的变化激发了陆军作为联合部队的一部分利用新技术进行机动的新作战概念。当代军事领导人和规划人员使用“跨域机动”和“扩展机动”等术语来描述太空、网络空间、电磁频谱 (EMS) 和信息环境等新兴领域和维度中的作战。对于那些熟悉机动的传统应用——陆战——的人来说，这引出了一个问题：我们如何才能像在地面上描述作战一样准确地描述虚拟域中的作战，尤其是在战略层面和整个冲突范围内？虽然为了描述目的而将这些概念进行比较并无不妥，但值得考虑误解这些重要概念的风险。
关键词 命令逻辑 2 种制图方法
使用选项 3：新图表/延续数据 这将生成上一张图表的数字副本，其中包含今天的日期。您可以重新措辞所有内容，也可以只查看图表并更改您想要的内容。 *请记住* 旧的出血、脓液、斑块和结石可能会显示在新图表上，但当您结束检查时，它们将消失。您必须为每个图表重新记录所有新的出血、脓液、斑块和结石 !!!!! 请记住，您可以随时单击橙色救生圈以获得技术支持帮助，或者如果我们不在线，请给我们发送电子邮件。
千字战略
罗杰：这是我下一本书的主题。理论上，组织的规模越来越大。公司的规模没有限制，沃尔玛就是一个例子。组织规模和人类规模之间的差距越来越大。扩大规模的组织正在采取三项措施来管理规模，其中之一就是您刚才谈到的标准化。他们说：“你们都是客户服务代表，所以你们的工资是这样的，你们的工作时间是那样的。”第二项是划分。我们听到了很多关于公司过于孤立的抱怨。处理规模问题的一种方法是说，你的财务、营销等等，我们可以在其中进行组织。第三，我们有从属关系。随着规模的扩大，金字塔会越来越高。其结果是，人们开始感到自己越来越渺小，因为他们身处一家越来越大的公司，这家公司的标准化程度越来越高，划分程度越来越高，从属程度也越来越高。这就是为什么人们会悄悄辞职，员工敬业度低，人们觉得大公司的核心不是他们想待的地方。这对现代公司来说是一个巨大的问题。因为扩大规模有各种各样的理由，对吧？在许多行业，除非你具备规模，否则你就无法投资于在行业中生存所需的东西。所以，我不是说你不应该做大，也不是说你一定不能标准化、条块分割或从属化。正是公司做这三件事的方式在它们内部创造了非人性化的环境。我认为公司要做的是弄清楚如何以人性化的规模制定战略，弄清楚如何让组织感觉人性化，而不是非人性化。