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语义意识的对象坐标空间...
Rael，10月23日至27日，2022年，第IX部分，第19-34页。Springer，2022。3 [3] Ruoxi Shi，Zhengrong Xue，Yang You和Cewu Lu。Skeleton合并：无监督的对齐键盘检测器。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中，第43-52页，2021年。1，2 [4] Ruida Zhang，Yan di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang Ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。3 [5] Ruida Zhang，Yan Di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。4
没有理性的情报 - 人| MIT CSAIL
计算机和思想是将人工智能定义为学科的两个类别。人们普遍认为，在过去的三十年中，人工智能的工作对Compoter Architectures的各个方面具有强烈的影响。在本文中，我们还提出了相反的主张；计算机架构的状态对我们的思想模型产生了强烈的影响。von Neumann计算模型在特定方向上具有人工智能。生物系统中的智能是完全不同的。最新的基于行为的人工智能中的工作已经提出了新的智力模型，这些模型与生物系统更加接近。他们使用的非von Neumann计算模型与生物学共享许多特征。
位置产品：技术工作者如何在计算机视觉中塑造身份概念
对机器学习中与身份相关的偏见问题有很多学术关注。这些注意力的大部分集中在数据和数据工作人员上，这些工作人员是执行注释任务的工人。但是，在定义“身份”概念时，技术工作者（例如工程师，数据科学家和研究人员）会引起自己的“偏见”。更具体地说，他们灌输了自己的立场，他们的理解方式和周围世界的影响。通过与专注于Compoter Vision的行业技术工作者的访谈，我们展示了工人如何将自己的位置观点嵌入产品中，以及位置差距如何导致不可预见和不受欢迎的结果。我们讨论了工人位置的嵌入方式如何相互塑造。我们为研究人员和实践者提供了与科技工作者以及影响科技工作者之外的环境中的地位以及在发展背景下的地位的影响。
创造力和机器学习：调查
1简介创造力和机器之间的连接与计算机科学本身一样古老。在1842年，英国数学家和作家Lovelace夫人（Lady Lovelace）被许多人认可为第一任compoter程序员，他发出了现在所谓的“ Lovelace的反对” [274]。她说，分析引擎（Charles Babbage [9]提出的数字可编程机器）“没有任何构成任何东西。它可以执行我们知道如何订购的任何事情” [184]。在随后的几个世纪中，已经进行了许多项目和研究，目的是设计能够“产生某物”的机器[51，57，57，120，155，183，214]。我们目睹了计算机科学领域的专业领域的出现，即计算率[41]，它涉及对创造力与人工系统之间关系的研究[56，289]。
创新的预测量子计算机建模
世纪，在量子级别上开发有效的工具是相当多的，以提高数据的确定性和互操作性。量子计算机以量子力学为基本的原理，即使我们正处于开发的开始，仍然有望带来惊喜。Quantum计算机是唯一可以实现指数加速经典compoter的计算模型。量子计算机当前面临的主要挑战包括增加或减少给定系统的量子数量，同时管理以保留量置的属性和量子系统的纠缠状态，以通过适当的量子算法执行数据操作。在本文中，我们将概述量子计算机，将描述加密的演变以及与量子计算机的计算性能，效率和预测性建模有关的理论。原型和量子模拟算法将提出改善新量子宇宙的寿命。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
化学家风暴旧金山
谁选择了在teraflop计算机上进行的项目的人。”鉴于这些prohlerns，许多计算生物学家认为最好等待并让计算能力变得更便宜，然后在田野跳跃并将自己投入使用一台HLG机器之前。“现在可以将一些可以快速计算的东西结合在一起。说十个eyck说。今年的行业可能能够使用Teraflop计算机来建立一台Teraflop计算机。到1995年，预计有几家公司将掌握良好的Teraflop计算机，而且价格应少于目前的估计。 说，阿尔纳国家实验室的LNATH及其科学局长Rick Stevens说。 根据Ten Eyck的说法，圣莱利戈超级计算中心正在寻找几个可以扩展到Teraflop Speed HV 1995的超级插入器。 伊利诺伊大学的理论生物物理学家彼得·沃利恩斯（Peter Wolynes）说，对硬质量成本和质量的关注也适用于软件。 “很多思考\\ rill必须进入如何利用[teraflop compoter]中的所有数据群体，”他说。 史蒂文斯补充说，计算领域的科学家已经开始了这种软件。 他说，例如，“正在花费大量的能量来利用巨大的能量来利用teraflop机器”，以进行构成强烈的气候建模。到1995年，预计有几家公司将掌握良好的Teraflop计算机，而且价格应少于目前的估计。说，阿尔纳国家实验室的LNATH及其科学局长Rick Stevens说。根据Ten Eyck的说法，圣莱利戈超级计算中心正在寻找几个可以扩展到Teraflop Speed HV 1995的超级插入器。对硬质量成本和质量的关注也适用于软件。“很多思考\\ rill必须进入如何利用[teraflop compoter]中的所有数据群体，”他说。计算领域的科学家已经开始了这种软件。“正在花费大量的能量来利用巨大的能量来利用teraflop机器”，以进行构成强烈的气候建模。计算化学，汽车设计和高能物理学是领域
视觉语言模型驱动的计算机控制代理
大语言模型（LLM）可以调用各种工具和API来完成复杂的任务。作为最强大和最通用的工具，计算机可能会由训练有素的LLM代理控制。由计算机提供动力，我们可以希望建立一个更广泛的代理，以帮助人类进行各种日常数字作品。在本文中，我们为视觉语言模型（VLM）代理构建了一个环境，以与真实的compoter屏幕交互。在此环境中，代理可以通过输出鼠标和键盘操作来观察屏幕截图并操纵图形用户界面（GUI）。我们还设计了一个自动控制管道，其中包括计划，表演和反映阶段，指导代理商与环境不断互动并完成多步骤任务。此外，我们构建了Screena-Gent数据集，该数据集在完成每日计算机任务时会收集屏幕截图和计算序列。最后，我们培训了一个模型，即Crabitagent，该模型可以达到与GPT-4V的可比计算机控制能力，并展示了更精确的UI定位功能。我们的尝试可以进一步研究建立通才LLM代理商。代码和更详细的信息在https://github.com/niuzaisheng/screenagent上。
将预训练的视觉模型适应相机原始图像
摘要。SRGB图像现在是计算机视觉研究中预训练视觉模型的主要选择，这是由于它们的易用性和效果存储。同时，原始图像的优点在于它们在可变的现实世界中的较丰富的物理信息。对于基于相机原始数据的计算机视觉任务，大多数现有研究采用了将图像信号处理器（ISP）与后端网络集成的方法，但经常忽略ISP阶段和后续网络之间的相互作用功能。从NLP和CV区域中正在进行的适配器研究中汲取灵感，我们介绍了Raw-Adapter，这是一种旨在将SRGB预先训练的模型调整为相机原始数据的新颖方法。RAW-ADAPTER包括输入级适配器，这些适配器采用可学习的ISP阶段来进行AD-RAW输入，以及模型级别的适配器，以在ISP阶段和随后的高级网络之间建立连接。此外，Raw-Adapter是一个可以在各种Compoter Vision Frameworks中使用的通用框架。在不同的照明条件下进行了丰富的实验，已经显示了我们算法的最先进（SOTA）绩效，证明了其在一系列现实世界和合成数据集中的有效性和效率。代码可在此URL上找到。
以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析
多项式方程的参数化系统在科学和工程的许多范围内都会出现，例如，动态系统的平衡，链接满足设计约束的链接，并在compoter视觉中进行场景重建。由于不同的参数值可以具有不同的实际解数，因此参数空间被分解为边界形成真实判别基因座的区域。本文认为将真实的判别基因座定位为机器学习中的超级分类问题，目的是确定参数空间上的分类边界，其中类是真实解决方案的数量。该艺术提出了一种新型的采样方法，该方法仔细采样了多维参数空间。在每个样本点，同型延续用于获取相应多项式系统的实际解数。机器学习技术在内，包括最近的邻居，支持向量分类器和神经网络可有效地近似实际的判别基因座。学习了真正的判别基因座的一种应用是开发一种实际同义方法，该方法仅跟踪实际解决方案路径，与传统方法不同，该方法跟踪所有复杂的解决方案路径。示例表明，所提出的方法可以很好地近似复杂的解决方案边界，例如Aris-