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在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
网络安全政治的模糊性......
作者：M Dunn Cavelty · 2022 · 被引用 6 次 — 在政治竞争的背景下，网络行动缺乏作为获得持久政治或军事优势的独立工具的战略效用。在...
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。
朝着欧洲合成纺织品的循环经济
基于塑料或合成的纺织品被编织成我们在欧洲的日常生活。他们穿着我们穿的衣服，我们使用的毛巾和我们睡觉的床单。他们在地毯，窗帘和靠垫中，我们用家园和办公室装饰。，他们处于安全带，汽车轮胎，工作服和运动服。合成纺织纤维是由化石燃料资源（例如石油和天然气）生产的。他们的生产，消费和相关的废物处理产生温室气体排放，使用不可再生资源并可以释放微塑料。此简报提供了欧洲合成纺织品经济的概述，分析了环境和气候影响，并强调了开发循环经济价值链的潜力。
气候教育资源环境化指南
不再是遥远的威胁，气候变化已经在损害人们的健康和生计，并加剧了世界各地的长期不平等现象，随着时间的推移，影响会恶化。在许多社区中，气候变化的影响既是殖民不公正和结构的结果，也是它们加剧的。许多国家的教育模式基于定居者殖民主义，该殖民主义并未完全捕捉不同问题5的相互联系，包括（气候）正义。通常，资源无视土著文化和传统，认为它们无关紧要。气候教育应解构这种世界观并整合资源和材料中的土著知识。这也提供了一个机会，可以探索通常被忽略的气候变化的传统当地解决方案。非殖民化气候教育的一些关键要素包括6：
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
供应链透明度和非政府组织压力之间的相互作用：时装行业环境中的定量分析
抽象公司一直在越来越多地从非政府组织开始压力，以克服不道德和不可持续的行为。这项研究的目的是研究供应链透明度和非政府组织压力之间的相互作用。分析基于供应链透明度和机构压力的文献。我们进行了一项时置的多级回归分析，其中包括5年内270家时装公司的数据，以调查非政府组织对透明度的影响，反之亦然。结果表明，透明度更高的公司比透明公司更可能受到非政府组织的压力。此外，我们的发现表明，根据活动的广告系列，非政府组织的权力和沟通的数量，非政府组织的压力可以刺激公司透明度，或者变成负面影响，从而导致透明度较低。