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一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负荷。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负担。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
Sarah Carlblom的背景和培训是儿童发育，父母的依恋，创伤和游戏疗法方式。
●1999 BS业务和通信； minor in French: Calvin College (Grand Rapids, MI) ● 2004 Masters in Professional Counseling: Ottawa University (Phoenix, AZ) ● 2005 Licensed with the Board of Behavioral Health Examiners (LPC-13113) ● 2005 National Board of Certified Counselors ● Work experience: 2003-2009 Christian Family Care Agency (a forerunner and leader in the field of Child Development, Parent Child Attachment, &创伤信息护理）。2009年家庭基督教咨询中心（私人执业）。●与该领域的国际领导人进行了广泛的培训和磋商：布鲁斯·佩里（Bruce Perry）博士（NeureSequent Model），Karyn Purvis博士（儿童发展研究所），Holly Vangoulden（儿童发展）（儿童发展），Anna Gomez（Trauma＆Emdr），Bessel van der Kolk（大脑和身体连接）以及许多教育课程以及多样性的工作，以及多样性地进行了综合的工作，并与之相关联。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
通函-n.-65-2022-新访问方法应用-...
主题：新的 QWeb 应用程序访问方法 亲爱的大家， 我们特此通知您，自 2022 年 11 月 21 日起，根据 INPS 机构的规定并在已签署的 2022-2023 年两年期协议中表明，所有 CAF 都必须采用基于所谓的双因素系统 (2FA) 或第二次授权身份验证（通过电子邮件通知、手机上的二维码）的处理系统和程序访问系统；这是为了阻止未经授权的用户，以遵守公共管理部门关于隐私的规定。正如所示，以上内容是公共行政部门 (INPS) 实施的 INPS 协议 (第 10 条) 中预见和指出的一项规定。因此，为了遵守 INPS 协议中规定的指示，从 2022 年 11 月 21 日起，为了访问 QWB zucchetti 程序，该软件公司根据上述方法实施了一个全新的双因素访问系统，以允许所有运营商从 2021 年 11 月 21 日起通过个人用户/运营商的手机访问该程序。国家总局已准备好并附在本文件中的操作说明，以便下载必要的应用程序（Q-ID APP）以从 2022 年 11 月 21 日起访问 Qweb 程序。重要提示：从 2022 年 11 月 21 日起，将不再能够仅使用当前使用的密码访问 Qweb zucchetti 程序；因为密码访问系统将在同一天被取消。因此，邀请所有运营商采取紧急行动，下载 Q-ID APP，按照附件中的说明进行操作。国家总局仍可提供进一步澄清。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。