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关于现实虚拟人类动画的调查
摘要生成现实的动画虚拟人类是一个问题，在不同类型的虚拟环境中使用了许多应用程序进行了广泛的研究。然而，这种现实动画的创建过程具有挑战性，尤其是因为有影响因素的数量和种类，然后应识别和评估。在本文中，我们试图通过提供评估其现实主义的研究调查，以更清楚地了解文献中研究的多种因素如何影响动画虚拟人类的现实水平。这包括对已操纵以增加虚拟人类现实主义以及已开发的评估方法的特征的综述。作为与人类感知一致的方式评估动画虚拟人类的挑战仍然是积极的研究问题，这项调查进一步确定了重要的开放问题和未来研究的方向。
通过逼真的雾对摄影
通过雾进行成像在诸如自动驾驶汽车，增强驾驶，飞行飞机，直升机，无人机和火车等工具中具有重要的应用。在这里我们表明，从雾反射的光的时间填充具有分布（伽马），该分布与从雾（高斯）遮住的物体所反映的光中不同。这有助于区分背景光子与雾和信号光子从遮挡物体反射的信号光子之间。基于此观察结果，我们恢复了被密集，动态和异质雾阻塞的场景的反射和深度。对于实际用例，成像系统以最小的占地面积为单位的反射模式设计，并基于LiDAR硬件。特别是，我们使用单个光子雪崩二极管（SPAD）摄像机，该摄像头将计入单个检测到的光子。在没有先验知识的情况下，开发了一个概率计算框架，以估计雾化本身的雾性特性。其他解决方案是基于雷达的，该雷达遭受分辨率较差（由于长波长）的障碍，或者按时门控遭受较低的信噪比。建议的技术在雾室中产生的多种雾密度中进行了实验评估。它在可见度为37厘米时演示了离相机57厘米的恢复对象。在这种情况下，它以5厘米的分辨率恢复了深度，并且场景反映了PSNR和3的4DB的反射。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。
多模式逼真的人工智能新闻检测
近年来，煽动性或误导性的“假”新闻内容泛滥已变得越来越普遍。同时，使用 AI 工具生成描绘任何可以想象到的场景的逼真图像也变得比以往任何时候都更容易。将这两者结合起来——AI 生成的假新闻内容——尤其有害且危险。为了打击 AI 生成的假新闻的传播，我们提出了 Mi-RAGeNews 数据集，这是一套包含 12,500 个高质量真实和 AI 生成的图像-字幕对的数据集，这些图像-字幕对均来自最先进的生成器。我们发现我们的数据集对人类（60% F-1）和最先进的多模态 LLM（< 24% F-1）都构成了重大挑战。使用我们的数据集，我们训练了一个多模态检测器（MiRAGe），与来自域外图像生成器和新闻发布商的图像-字幕对的最新基线相比，其 F-1 提高了 +5.1%。我们发布代码和数据以帮助未来检测人工智能生成的内容。1
通过...
摘要：“生成神经网络新颖的图像生成”项目旨在将神经网络的创造性和生成能力扩展到传统的歧视模型之外。在以前的上下文中，主要是用于涉及输入输出映射的任务，例如图像分类和文本生成。但是，该项目深入研究了生成模型的领域，其中重点从做出决策转变为创建全新独特的创意内容。在其核心上，该项目装备了神经网络，这些神经网络有能力制作图像，以封装现有培训数据的样式和本质。这种新的但熟悉的视觉内容的综合引入了多样性和创造力。超过艺术价值，该项目在数据增强方面具有实用价值，通过产生可以增强机器学习模型性能的合成内容来解决数据稀缺的解决方案。该项目的影响跨越行业。在医疗保健中，它通过生成算法培训的现实数据来帮助医学图像分析。在时尚中，它通过创建新的模式和样式来帮助设计。此外，该项目还解决了数据隐私问题，从而在不损害敏感细节的情况下可以共享信息。通过在技术和创造力之间锻造桥梁，“创建创新图像生成的生成神经网络”项目创新丰富了数据科学。此外，该项目强调了综合数据在解决数据稀缺和隐私问题方面的重要性。综合数据有可能在访问真实数据受到限制或受保护的情况下补充实际数据集。关键字 - 生成神经网络，新颖的图像产生，创意，数据增强，合成内容，数据安全，医疗保健，时尚。
现实医学：做正确的事
超声于1956年首次用于格拉斯哥的临床目的。妇产科医生伊恩·唐纳德（Ian Donald）和工程师汤姆·布朗（Tom Brown）将其原型设备基于工业缺陷探测器，该工具探测器是Clyde造船厂广泛使用的工具。超声波在1950年代末在格拉斯哥医院广泛使用，但直到1970年代，该技术才传播到英国其他地区。格拉斯哥昏迷量表 - 由医务人员在全球范围内用来评估患者的意识水平 - 于1974年开发。它是由格雷厄姆·蒂斯代尔（Graham Teasdale）和格拉斯哥大学神经科学研究所神经外科神经科学学院神经科学学院的Graham Teasdale和Bryan J. Jennett发表的。乳腺癌筛查是在1988年在英国进行的。这项工作是建立在邓弗里斯，阿伯丁和邓迪为宫颈癌筛查妇女的开拓性工作。NHS筛选计划是世界上的首先。
为斯里兰卡制定切实可行的人工智能政策
人工智能 (AI) 领域的创始人之一约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1955 年创造了该术语 (McCarthy et al., 1955)，并将其定义为“制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程”(McCarthy, 2007)。在过去的二十年里，人工智能领域呈指数级增长，2019 年同行评审出版物超过 120,000 份，占当年所有同行评审出版物的 3.8% (Zhang et al., 2021)。这种增长导致了大量有利应用的开发，例如灾害预警、疾病地图绘制、农作物检测、自然语言处理等。在过去几年中，随着各国政府试图利用人工智能的潜力实现各种国家目标，国家人工智能政策不断涌现。Dutton (2018) 对“人工智能政策”的定义如下：
中期收入战略：对于发展中国家来说现实吗？
国内收入动员 (DRM) 对于发展中国家为实现可持续发展所需的支出提供资金至关重要。鉴于 COVID-19 危机的财政影响，DRM 的重要性现在变得更加紧迫。国际社会已承诺协助发展中国家解决 DRM。中期收入战略 (MTRS) 的概念于 2016 年启动，作为加强各国收入动员努力的一项重要举措。本文回顾了迄今为止 MTRS 的经验，包括吸取的教训，以及这些教训是否可以指导未来实施这一概念。最初的目标是到 2017 年 7 月推出三到五个 MTRS，到 2019 年，近 20 个国家正在与合作伙伴讨论、设计或实施 MTRS。然而，只有三个国家发布了 MTRS：巴布亚新几内亚、印度尼西亚和乌干达。对 MTRS 感兴趣的国家数量令人鼓舞，但进展令人失望，表明制定和实施 MTRS 具有挑战性。迄今为止的经验为克服现有 MTRS 开发限制并加快进程提供了指导。本文的结论是，目前值得推行这一概念。