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视频监控信息
根据 2016/679 号条例 (EU) 第 13 和 14 条规定的视频监控信息，Sicilbanca Credito Cooperativo Italiano - Società Cooperativa（注册办事处位于卡尔塔尼塞塔 Via Francesco Crispi 25，CF 01438930859 PI 02529020220，卡尔塔尼塞塔公司注册号为 70559）（以下简称“公司”或“所有者”）希望通过本文件（“信息”）向您告知处理您的个人数据的目的和方法，以及 2016/679 号条例 (EU) 关于保护自然人、处理个人数据及其自由流通（“GDPR”）赋予您的权利。 1 与视频监控相关的处理目的 数据控制者可能会处理与场所内进行的视频录制相关的您的个人数据。通过视频监控手段获取的个人数据的处理旨在保护客户、公司人员和访问这些数据的个人的安全，以及保护公司资产免遭可能的侵犯、盗窃、抢劫或破坏行为。使用摄像机的法律基础是合法利益。摄像机的放置位置将拍摄范围限制在可能受到公司组织外部个人的非法或其他有害行为风险的区域。在某些情况下，所检测到的图像会被记录并存储一段时间，以达到上述目的，并且在任何情况下，存储时间不超过一周，除非担保人关于保护个人数据的适用规定允许更长的期限，或者可能需要满足司法机关或司法警察对正在进行的调查活动的具体要求。在预期的保留期结束时，记录的图像将从相关的电子、计算机或磁性媒体中删除。检测和记录是在不拦截通信或对话的情况下进行的，并且不会将图像与可以识别相关方的其他元素交织在一起。进入数据控制者的场所需要强制对相关方进行视频记录。反对执行拍摄将导致公司无法跟进您的合同前/合同中的要求。 2 视频录像传输的对象（接收者） 录制的图像存储在电子或磁性媒体上，只能由公司专门指定的人员和外部公司进行处理，作为数据控制者，他们合作维护系统并开展私人监视活动： - Zabut investigazioni di Gulotta Matteo，总部位于 Sambuca di Sicilia via Mulè c.le Salvato n.6。 - 2858 Security srl，注册办事处位于 Misterbianco (ct) via Carlo Marx 57。 - Secur Point srl，注册办事处位于 S. Cataldo (cl), via E. Tricomi 11。 - OSTI di Vincenzo Uricolo，注册办事处位于 S. Margherita di Belice (ag),partment 156 lot 8。根据司法机关或司法警察的命令，图像还会在数据控制者结构之外进行传达和传播。 3 利益相关方的权利 关于本通知中描述的处理，作为利益相关方，您可以
1983 年电子游戏市场崩溃：微观经济......
1. 时期框架 ................................................................................................................ 4 构建经济模型 .............................................................................................................................. 6 2. 技术及其在行业中的判断作用 ........................................................................................ 7 将街机带回家 ............................................................................................................................ 8 视频游戏机中的微控制器应用 ............................................................................................. 10 微观经济视角 – 任天堂和 Epoch 的决策树 ............................................................................. 11 可编程卡带革命 ............................................................................................................. 12 不同的技术意味着不同的竞争 ............................................................................................. 13 3. 崩溃 ............................................................................................................. 15 3.1 1977 年“被遗忘的”视频游戏崩溃 ........................................................................ 15 微观经济视角 – 伯特兰竞争与无差别的经济坏处 ........................................................................ 15 3.2 1983 年“大”视频游戏崩溃 ........................................................................................ 17 营销泡沫 ............................................................................................................................. 17 非理性乐观和管理不善 ................................................................................................................ 19 微观经济视角——供应过剩 .......................................................................................................... 19 失去出版控制权：不受约束的竞争和市场过度饱和 ........................................................ 20 家用电脑作为视频游戏机的替代品 ...................................................................................... 21 日本半导体产业的崛起：芯片竞赛和主场比赛 ............................................................. 22 微观经济视角——世嘉和任天堂的收益矩阵 ...................................................................... 24 改变行业的争议芯片 ...................................................................................................... 26 4. 负外部性和半导体短缺 ............................................................................. 28 4.1 1988 年的芯片饥荒 ............................................................................................. 28 微观经济视角——1986 年的半导体贸易协定 ............................................................................. 28 4.2 COVID-19 大流行和 2020 年的芯片饥荒 ............................................................. 30 结论 ............................................................................................................. 31 参考书目 ........................................................................................................................... 33 其他参考书目 ...................................................................................................................... 35
手术视频中的精细粒度多级多级跟踪
准确的工具跟踪对于计算机辅助干预的成功至关重要。以前的努力通常会严格地对工具轨迹进行建模，从而俯瞰外科手术程序的动态性质，尤其是跟踪诸如身体外和相机外视图之类的场景。在解决此限制时，新的CholectRack20数据集提供了详细的标签，以三个角度说明多个工具轨迹：（1）术中，（2）体内和（3）可见性，代表不同类型的工具轨迹时间。这些细粒标签可增强跟踪灵活性，但也提高了任务复杂性。由于高视觉相似性，尤其是在同一类别的工具中，遮挡或重新插入身体后的工具仍然具有挑战性。这项工作认识到工具操作员在区分工具轨道实例中的关键作用，尤其是属于同一工具类别的工具轨道实例。但是，在手术视频中未明确捕获操作员的信息。因此，我们提出了Surgitrack，这是一种利用Yolov7进行精确工具检测的新型深度学习方法，并采用了注意机制来对工具的起源方向进行建模，作为其操作员的代理，以重新识别工具。为了处理各种工具轨迹的观点，Surgitrack采用了协调的两分匹配图，最大程度地减少冲突并确保准确的工具身份关联。cholectrack20的实验结果证明了外科手术的有效性，优于实时推理能力的最先进方法和最先进的方法。这项工作为手术工具跟踪设定了新的标准，为在微创手术中提供了更适合适应性和精确的帮助。
Caixabank本月在所有分支机构上成功推出了其手语语言视频互动服务
Caixabank社会行动促进了社会计划，活动和运动，其中一些与La Caixa基金会合作。使用西班牙最大的分支网络，Caixabank可以有效地识别和满足本地需求，从而提供密切的支持。此外，它还有助于La Caixa基金会向社会实体指导财政援助。由于其在全国范围内的存在，其分支网络（西班牙最大的分支网络）可以检测到当地的需求和近距离的帮助，并支持La Caixa基金会向社会实体传达经济援助。此外，通过财务活动，银行为所有类型的人提供服务和解决方案。
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
X-ippgnet：一种基于深度可分离卷积的新颖的一阶段深度学习结构，用于基于视频的脉冲率估计
脉搏率（PR）是评估一个人健康的最重要标记之一。随着对长期健康监测的需求不断增长，使用成像光电学（IPPG）对非接触式PR估计的关注非常关注。这种非侵入性技术基于肤色细微变化的分析。尽管可以改善IPPG，但现有算法容易受到较不受约束的场景（即头部移动，面部表情和环境条件）。在本文中，我们提出了一个新颖的端到端时空网络，即X-ippgnet，直接从面部视频记录中直接进行瞬时PR估计。不像大多数现有系统一样，我们的模型从头开始学习IPPG概念，而无需结合任何先验知识或通过提取血液体积脉冲信号的提取。受Xception网络体系结构的启发，颜色通道解耦用于学习其他照相学信息信息，并概念地降低计算成本和内存重新质量。此外，X-ippGnet可以从短时间窗口（2秒）中预测脉搏率，该脉冲率具有较高且明显的脉搏率的优点。实验结果揭示了在所有条件下的高性能，包括头部运动，面部表情和肤色。我们的AP-PRACH明显优于三个基准数据集上的所有当前最新方法：MMSE-HR（MAE = 4。10; RMSE = 5。32; r = 0。85），ubfc-rppg（Mae = 4。99; RMSE = 6。26; r = 0。67），mahnob-hci（Mae = 3。17; RMSE = 3。93; r = 0。88）。
对以各种自动化级别制作的新闻视频的受众评估：基于人群的调查实验
摘要在新闻内容创建中使用自动化正在从书面介绍到视听媒体，包括路透社（Reuters）转向Wibbitz等公司提供的视频自动服务服务。尽管研究人员已经探讨了受众对基于文本的新闻自动化的看法，但迄今为止，尚无公开的研究研究新闻消费者如何看待自动化新闻视频。我们进行了一个受试者间的在线调查实验，以比较英国在英国在线新闻消费者的社会人口代表性样本（n = 4200）如何感知的人类制造，部分自动化和高度自动化的短效率在线新闻视频，涉及14个不同的故事主题。我们的发现表明，尽管差异并不大，但在某些评估变量上，人制造的视频平均收到了更有利的响应。我们还发现在不同单独故事的自动化和人为新闻视频的相对评估中发现了一些显着差异。对于从业者来说，我们的结果表明，可以很好地接收到自动化的新闻视频，以人为编辑后的自动化新闻视频。对于研究人员，我们的结果表明需要使用
关于区块链可伸缩性的调查：从硬件到层 - 两步协议
摘要 - 不可播放的字符（NPC）是虚拟代理的子类型，可以通过认可叙事中的社交角色来填充视频游戏。为了推断NPC的角色，玩家通常通过将人类特征归因于NPC，例如智力，可爱和道德，评估NPC的外观和行为。特别是，视频游戏中的敌对NPC对于建立游戏的固有挑战至关重要。这里报道的三个实验研究了军事射击游戏中对敌对情绪的看法（包括外观威胁和行为中的攻击性）受到NPC的外观和行为的影响，这要归功于感知到的智力，可爱性和与道德相关的问卷。我们的结果首先表明，通过NPC的行为有效地传达了敌意，但并非通过其外观显着传达。第二，我们的研究允许确定敌对感知的主要预测指标，即不友善，知识和有害性。
Galar - 大型多标签视频胶囊内窥镜数据集
1 Else Kr ¨ oner Fresenius 数字健康中心，德累斯顿工业大学 (TU Dresden)，德累斯顿，德国 8 2 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 德累斯顿大学医院第一医学系，德累斯顿，9 德国 10 3 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 计算机科学研究所，德累斯顿，德国 11 4 德累斯顿 Diakonissen Krankenhaus，胃肠病学，德累斯顿，德国 12 5 乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所，乌尔姆，德国 13 6 海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科，海德堡，14 德国 15 7 维尔茨堡 16 大学医院内科 II 介入和实验内镜检查 (InExEn)，维尔茨堡，德国17 8 德国迪波尔迪斯瓦尔德胃肠内科医学办公室 18 † Maxime Le Floch、Fabian Wolf 和 Lucian McIntyre 对本文贡献相同 19 † Nora Herzog 和 Franz Brinkmann 对本文贡献相同 20 * 通讯作者：Maxime LeFloch (Maxime.LeFloch@ukdd.de) 21