XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemZSL
20250221_dr jingcai guo-香港
效率AI在必须使用有限的资源（例如培训数据不足，计算能力或两者兼而有之）的情况下完成学习/建模的方案中起着至关重要的作用。它进一步启用并促进了广泛应用程序的资源有效和低延迟解决方案。在本演讲中，演讲者将专注于数据方面，并介绍一系列高效且稳健的细粒零照片学习（ZSL）技术。谈话将从将视力组件从低水平分解为高水平开始，从而从功能和网络的角度重构学习。然后，它将深入到语义扩展，通过生成模型，提示和LLM来丰富ZSL侧面信息。此外，它探讨了跨模式相互作用，作为缩小可见成分和看不见的组合物之间域间隙的一种手段，从而增强了ZSL的整体鲁棒性和适用性。一些应用程序也将被勾勒出来。
20250221_dr jingcai guo-香港
效率AI在必须使用有限的资源（例如培训数据不足，计算能力或两者兼而有之）的情况下完成学习/建模的方案中起着至关重要的作用。它进一步启用并促进了广泛应用程序的资源有效和低延迟解决方案。在本演讲中，演讲者将专注于数据方面，并介绍一系列高效且稳健的细粒零照片学习（ZSL）技术。谈话将从将视力组件从低水平分解为高水平开始，从而从功能和网络的角度重构学习。然后，它将深入到语义扩展，通过生成模型，提示和LLM来丰富ZSL侧面信息。此外，它探讨了跨模式相互作用，作为缩小可见成分和看不见的组合物之间域间隙的一种手段，从而增强了ZSL的整体鲁棒性和适用性。一些应用程序也将被勾勒出来。
使用手腕识别基于手动的微型活动 -
摘要。零射击学习（ZSL）是一种机器学习范式，使模型能够从培训期间未遇到的类中识别和分类数据。这种方法在识别标记数据受到限制的活动方面尤其重要，允许模型通过利用所见活动的语义知识来识别新的，看不见的活动。在本文中，我们探讨了ZSL使用句子 - 伯特（S-bert）用于语义式床位和变异自动编码器（VAE）的功效，以弥合可见阶级和看不见的类之间的差距。我们的方法利用腕部惯性的惯性事件来捕获活动数据，并采用S-Bert生成偶然的嵌入，以促进可见和看不见的活动之间知识的转移。评估是在包含三个看见和三个看不见的活动类别的数据集上进行的，平均持续时间为2秒，三个看见和三个看不见的活动类别，平均持续时间为7秒。结果表明，在识别看不见的活动时表现出了有希望的表现，平均持续时间为7秒的活动的准确性为0.84，而活动的平均持续时间为0.66，平均持续时间为2秒。这突出了ZSL对增强活动识别系统的潜力，这对于在医疗保健，人类计算机互动和智能环境等领域的应用至关重要，在这些领域中，识别广泛的活动至关重要。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
英国海狸战略提案
- Alastair Chisholm，特许水资源和环境管理机构 - Alastair Driver，英国野化组织 - Andrew Kerr，可持续鳗鱼集团 - Archie Ruggles-Brise，西班牙大厅庄园 - Ben McCarthy 和 Stewart Clarke，国家信托 - * Caroline Drummond，环境与农业联系（无法支持提案） - Chris Price，稀有品种生存信托 - David Gasca-Tucker，阿特金斯 - * Denise Ashton，野生鳟鱼信托（无法支持提案） - Duncan Halley，挪威自然研究所 (NINA) - Duncan Pepper，钓鱼指南 - * Helen Senn 和 Helen Taylor，苏格兰皇家动物学会（外部支持者/咨询人） - Helena Soteriou、Becky Elliott 和 Rosemary Waugh，泰晤士水务公司 - James Nairne，苏格兰野生海狸集团 - James Robinson，野禽和湿地信托 - Jan Stannard，Heal再野化 - Jeremy Biggs，淡水栖息地信托 - * Kate Rice，南方水务公司（目前无法回应） - * Mark Lloyd 和 Arlin Rickard，河流信托公司（无法支持提案） - Martin Lines，自然友好型农业网络 - * Nick Phillips，林地信托公司（无法支持提案，需要更多时间） - * Richard Benwell 和 Jodie Le Marquand，野生动物和乡村联络处（无法支持所有提案） - Richard Young，达雷尔野生动物保护信托公司和 IUCN SSC 小型哺乳动物专家组 - Rosie Woodroffe 和 Alison Debney，伦敦动物学会 (ZSL) - Sara Lom，树木委员会 - Toby Aykroyd，欧洲自然信托公司和野生欧洲