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选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
产前孕产妇亲密伴侣暴力暴露与年轻婴儿的性别特定性变化有关：来自南非出生队列的证据
摘要人类机器人合作（HRC）是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键，尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此，现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰，这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈，在这项研究中提出了一种混合现实（MR）和基于视觉推理的方法，为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先，提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构，其特征是监视数字双胞胎状态，推理合作策略并提供认知服务。其次，引入了一种视觉推理方法，从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释，以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后，提出了一种安全，符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法，以使机器人执行生成的共同工作策略，而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导，以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务，实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能，以进行灵活的自动化。
一个航天器数据集用于检测，分割和零件识别
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步，几十年来，全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题，例如自动驾驶机器人，诸如示踪剂，类似昆虫的机器人，类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是，深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能，而另一方面，用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集，部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时，因为它们需要像素级标签，更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中，我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测，实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集，并具有丰富的注释，包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平，这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
地球的行动在承认地球日2025 -NJ.GOV
今年4月，新泽西州教育部（NJDOE）邀请新泽西学区参加地球行动，以表彰2025年地球日。地球日是4月22日举行的年度活动，旨在展示对环境保护的支持。1970年4月22日首次举行，现在包括earthday.org全球协调的广泛活动，并在193多个国家 /地区与10亿人参与。2025年的官方主题是“我们的力量，我们的星球”。在承认2025年地球日，NJDOE邀请新泽西学区参加2025年4月的地球行动。这次庆祝活动挑战了新泽西学区，以计划和分享与五个主题周的活动，使学生，教育者和家庭成为其社区和地球的管家，以探索与气候相关的挑战和解决方案。五个主题周将是：
锻炼可以改善认知，记忆和执行功能的有效性：系统的伞审查和元 - 米塔 - 分析
摘要目的是评估随机对照试验（RCT）对运动对所有人群和年龄段一般认知，记忆和执行功能的影响的系统评价。方法对RCT进行系统评价和元分析，评估运动对一般认知，记忆和执行功能的影响符合条件。进行了数据提取和偏差评分的风险。评估系统审查的测量工具（Amstar-2）用于评估偏见的风险。使用随机效应模型合并效应大小，并报告为标准化平均差异（SMD）。亚组分析，以实现参与者和干预特征。主要结果衡量一般认知，记忆和执行功能。数据来源Cinahl，Cochrane图书馆，Embase，Medline，通过Ovid，Emcare，Proquest Central，Proquest Nursing和Allied Health Source，Psycinfo，Scopus，Scopus，Sport Fissus和Web of Science。结果包括133次系统评价（2,724 RCT和258 279名参与者）。练习显着改善了一般认知（SMD = 0.42），内存（SMD = 0.26）和执行功能（SMD = 0.24）。与成年人和老年人相比，儿童和青少年的记忆和执行功能改善的运动更大。与其他人群相比，患有注意力/多动症的人的执行功能表现出更大的改善。效果通常更大。发现在排除评分为低质量低下的评论后，在统计学上仍然很重要。较短的干预措施（1-3个月）和Exergames（需要身体运动的视频游戏）对一般认知和记忆的影响最大。结论这些发现提供了有力的证据表明，锻炼，甚至光强度，使所有人群中的一般认知，记忆和执行功能都受益，从而加强了锻炼，作为优化认知健康的必不可少的，包括包容性的建议。试用注册号Prospero ID：CRD42023468991。
通过实时面部识别增强安全性
庞迪切里大学，印度帕德切里摘要：随着暴力犯罪者（包括儿童性犯罪者）的累犯率令人震惊，对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校，育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响，因此必须实施积极的解决方案，以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性，留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统，该系统使用DeepFaceNet，这是一种高度优化和模块化的深度学习模型，旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿，因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔，尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术，我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善，它还可以抑制犯罪行为，这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度，实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语：面部识别，深度学习，深度，监视，安全性。
加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。