XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcaptions
使用Atlas.ti
摘要。目的：本研究旨在分析Instagram上审美摄影中颜色和构图的主要趋势，并探索其对用户互动的影响，特别是喜欢和评论。鉴于视觉美学在数字营销中的作用越来越大，了解这些要素对于旨在最大化参与度的内容创建者，品牌和企业至关重要。与以前关注一般社交媒体参与的研究不同，这项研究使用Atlas.ti整合了技术驱动的定性分析，从而实现了结构化编码和视觉元素的主题识别。方法：在591个Instagram帖子上进行了定性内容分析，该帖子标记为#AmestheticPhotography和#visualaesthetic。使用Instagram刮擦（Phantombuster）收集数据，同时提取视觉（调色板，组成技术）和文本（字幕，元数据）元素。ATLAS.TI软件用于分析重复出现的视觉模式，并通过Google Colab和Python进行了颜色提取，以进行准确性。结果：结果表明，自然色（48.18％）和柔和的音调（30.90％）在美学摄影中占主导地位，由于它们的和谐和平静的效果，促进了更高的参与度。组成技术，例如中心对准（40.51％）和三分之二（23.27％）的规则（23.27％）与用户互动显着相关，因为它们与认知负载理论和视觉感知原理一致。此外，与更长的标题相比，简短的字幕（≤10个单词）在增强参与度，平均获得8,876个赞和4,432条评论方面更有效。新颖性：这项研究弥合了视觉美学和计算分析之间的差距，使用Atlas.ti系统地检查社交媒体趋势。与以前仅关注定量指标的研究不同，该研究提供了对颜色和组成如何影响参与度的定性见解。这些发现为内容创建者，设计师和营销人员提供了实用的指导，这表明强大的视觉组成和色彩和谐可以增强受众的参与度。关键字：审美摄影，视觉趋势，调色板，用户参与，Instagram 2024年9月 / 2025年2月修订 / 2025年2月接受此工作，该工作已在创意共享归因4.0国际许可下获得许可。
记分牌规格型GS-251
Controller: Standard LCD controller powered by 12V DC Adapter or an optional internal battery SCORING INFORMATION DISPLAYED HOME and GUEST: 3-digit displays, 0-199 CLOCK: 4-digit displays, counts up or down, 99:59-00:00 or 00:00-99:59 PERIOD: 1-digit display, 1-9 BONUS: 4 – 2.0” dot indicator POSSESSION: 2 – 2.0” arrow indicator CAPTIONS HOME and GUEST: 8” H BONUS& PERIOD: 4” H CLOCK COLON: 2” H POSS: 3” H Polymeric Calendared Vinyl Lettering CLOCK Display 15” H digits, 160° visibility, amber, 100,000 hour-rated, indoor super-bright LED (light emitting diode) display HOME and GUEST Displays 15” H digits, 160° visibility, red, 100,000 hour-rated, indoor super-bright LED (light emitting diode) displays PERIOD Display 9” H digits, 160° visibility, green, 100,000 hour-rated, indoor super-bright LED (light emitting diode) display BONUS and POSSESSION Indicators 2.0” LED dot/arrow indicators, 160° visibility, red, 100,000 hour-rated, indoor super-bright LED (light emitting diode) displays APPROVALS ETL/CSA listed Scoreboard: Meets all FCC A类要求2.4 GHz无线发射机：FCC第15部分认证2.4 GHz无线接收器：满足所有FCC第15部分要求保修，保证此产品在发票之日起在保修期内规定的材料和工艺缺陷。安装此型号可以壁挂或悬挂在天花板上。
人工智能和生成式人工智能使用政策
o 沟通支持：实时生成文本或响应，帮助有言语或沟通障碍的员工。 o 转录：使用人工智能转录服务，在会议和通话期间为有笔记困难或听力障碍的员工提供实时字幕。 o 文档可访问性：利用人工智能驱动的屏幕阅读器和文本转语音应用程序，帮助有视觉障碍的员工访问数字内容。 o 内容创建：协助起草和编辑文档、电子邮件和报告，特别是针对患有阅读障碍、注意力缺陷多动症或学习障碍的人。 o 任务自动化：自动执行重复性任务，让有身体残疾的员工专注于工作中更具战略性的方面，并帮助那些有疲劳相关疾病的人管理能量水平。 o 决策支持：提供数据驱动的见解以协助决策，帮助有认知障碍或神经发散的员工更有效地处理信息。 ● 非残疾员工使用：非残疾员工可以使用人工智能工具来提高他们的效率和生产力。这些工具应该用来补充他们的工作，
使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
亮点：学习视觉提示
大规模视觉模型（例如剪辑）表现出令人印象深刻的能力，并且具有多个应用程序，从文本到图像生成到零照片分类。最近的工作表明，视觉提示（例如红色圆圈）可以将视觉编码器引导到盘旋区域。尽管现在已在各种应用中使用了此类视力提示，但它们可能是特定于模型的，并取决于模型从其训练数据中学习这些行为。在不同的模型，任务和数据集的情况下，发现和评估各种提示可能是不可行的。在本文中，我们提出了一种亮点，一种学习视觉提示的方法，该提示可以突出图像中的区域或完善手动设计的视觉提示。使用我们的框架，我们可以学习使用文本图像区域对的数据集或仅使用合成字幕或图像以无监督的方式以监督方式突出显示。突出显示使用其他视觉提示，提示学习方法以及使用多种模型和视觉提示的集合的计算密集型方法。
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
远程营销和活动协调员
• 参加营销和销售会议，仔细做笔记，分配任务并管理议程和关键项目（如果您熟悉 EOS 和/或 ninety.io，则可获得加分） • 担任关键负责人，代表营销和销售活动与内部会计部门合作，例如创建、跟踪和管理整个部门的费用报告和应付款 • 收集各种数据源以填充到相关系统中。准备每周和每月的报告以支持团队。根据需要支持研究和分析项目 • 担任活动和物流的联络人，即预订、预约、运输和物流，并充当部门和外部活动团队之间的桥梁，以沟通所有可交付成果、注册和截止日期 • 使用 HubSpot 管理每周网站编辑和员工页面更新 • 对营销视频内容进行基本编辑，以根据内容经理的需要添加字幕或其他支持 • 研究和跟踪年度公关和奖项截止日期和要求 • 根据需要支持营销和销售团队完成其他任务和项目
MarineSt：使用实例视觉描述的海洋图像分析的基础模型
摘要。最近在大量数据的基础模型中表现出了广泛的计算机视觉任务和应用程序领域的巨大希望。但是，对海洋领域的关注较少，相比之下，这涵盖了我们蓝色星球的大多数。标记数据的稀缺性是最受阻碍的问题，海洋照片说明了与一般空中图像的外观和内容的明显不同。使用现有的基础模型进行海洋视觉分析不会产生令人满意的性能，这不仅是数据分布的变化，而且还因为现有基础模型的内在限制（例如，缺乏语义，冗余掩码生成或限于图像级别的场景理解）。在这项工作中，我们强调了了解海洋生态系统的模型和数据方法。我们介绍了MarineSt，这是一个使用实例视觉描述分析海洋领域的基础模型，该模型可为海上对象实例输出实例掩盖和字幕。to
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
![arxiv：2304.01186v2 [CS.CV] 2024年1月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\59785b1e87ec9a9a32ff741112948307f023cb4e.webp)
arxiv：2304.01186v2 [CS.CV] 2024年1月3日
生成文本编辑和可控制的角色视频对创建各种挖掘人的需求不大。尽管如此，此任务受到了没有配对视频置式字幕和视频生成的先前模型的全面数据集的限制。在这项工作中，我们设计了一种新颖的两阶段训练方案，该方案可以利用易于获得的数据集（即，姿势对和无姿势的视频）和预先训练的文本图像（T2I）模型来获得姿势控制的char- acter-acter Videos。具体来说，在第一阶段，仅姿势图对仅用于可控的文本对图像。我们学习一个零定位的卷积编码器来编码姿势信息。在第二阶段，我们通过添加可学习的时间自我注意力和改革的跨框架自我注意块，通过无姿势的视频数据集对上述网络的运动进行了很好的调整。由我们的新设计提供支持，我们的方法成功地生成了不断构成可控制的角色视频，同时将概念的生成和组成能力从预先训练的T2i模型中保留下来。代码和模型可在https：// last-your-pose.github.io/上找到。