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CAPI得分：一种用于识别指甲毛细管镜检查中疾病模式的定量算法
1 INTERNAL MEDICINE DEPARTMENT, LOZANO BLESA UNIVERSITY CLOSE HOSPITAL, ZARAGOZA, SPAIN 2 ARAGON HEALTH REESARCH INSTITUTE, ZARAGOZA, SPAIN 3 DEPARTMENT OF INTERNAL MEDICINE, MIGUEL SERVET UNIVERSITY HOSPITAL UNIT, Vigo Hospital Complex, Pontevedra, Spain 6 Rheumatology Section, El Rosario, Medellin, Colombia 7 Internal Medicine, General University Hospital Jos E M Morales Meseguer, Murcia,西班牙8自动免疫部门，西班牙巴塞罗那市Vall d'Hebron医院9号9帕兹内科医学系，拉巴斯通用大学医院医学，大学和政治医院，西班牙瓦伦西亚，瓦伦西亚11号，梅德尔·卡斯特罗·德·古蒂·埃雷斯总医院，梅德尔林，梅德尔林，哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚省梅德尔林市梅德尔氏菌，12 Rhemumatogology Secuplation，Nitersbivelively Intural ntiverbander Intern B. Zaragoza，Zaragoza，Zaragoza通信：Borja del Carmelo Gracia Tello，内科，Lozano Blesa University诊所诊所医院，San Juan Bosco Street 15，西班牙Zaragoza，西班牙。 div>电子邮件：bcgracia@salud.aragon.es电子邮件：bcgracia@salud.aragon.es
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
2025 年视频监控趋势。...
过去，要实时查看现场安防摄像头拍摄的画面，需要安保人员或设施经理在现场的屏幕上观看视频。磁带或硬盘经常被快速重复使用或存储在异地，这使得访问录制的视频变得复杂。借助当今的技术，传输和远程访问监控视频变得容易得多。有了远程监控，需要步行执行守卫任务的人就更少了。这使企业能够专注于实际事件。快速的网络连接、更便宜的带宽和强大的无线连接意味着这种监控每年都更加实用和实惠。至关重要的是，人工智能还可以通过发现绝大多数意外激活的传感器来帮助区分误报和真实警报。这提高了监控的价值，让人员能够不受干扰地专注于关键事件。
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
使用 div>设计人工智能的视频助理裁判系统
***** Turan University（哈萨克斯坦）摘要。 div>本文档研究了由人工智能驱动的视频助理裁判系统（VAR）的有效性，以提高设备运动中仲裁决策的精确性，效率和一致性。 div>结合了人工智能和计算机视觉，该系统在Almath的当地冠军赛中进行了测试，其中涉及八支足球队。 div>通过分析决策，临时效率和各种仲裁场景中的一致性的分析，该研究使用卡方检验，家长测试和Kappa Cohen统计数据来定量评估传统VAR系统的改进。 div>结果表明，该系统会大大增加决策的准确性和减少决策时间，从而保持游戏的流动性。 div>尽管该系统在仲裁决策中也表现出更大的一致性，但它突出了需要更多改进才能有效管理复杂游戏情况的领域。 div>调查结果表明，如果技术进步继续解决当前的局限性，那么AI在运动仲裁中的整合可以实质上有益于团队运动的公平和动态。 div>这项研究有助于技术与体育交集的知识不断增长，为数字仲裁系统的未来改进提供了框架。 div>摘要。 div>日期接收：09-28-24。 div>Palabras clave: VAR impulsado por IA, arbitraje deportivo, visión por computadora, precisión en la toma de decisiones, eficiencia en deportes, Kappa de Cohen, prueba chi-cuadrado, pruebas t pareadas, tecnología en deportes, sistemas de arbitraje digital.本文调查了AI驱动的视频助理裁判（VAR）系统在增强团队运动中主持的准确性，效率和一致性方面的功效。结合了人工智能和计算机视觉的结合，该系统在Almaty的当地冠军赛中进行了测试，其中涉及八支足球队。通过分析决策准确性，时间效率和跨主导场景的一致性，该研究采用了卡方测试，配对的t检验以及Cohen的Kappa统计数据，以定量评估对传统VAR系统的改进。结果表明，AI驱动的VAR系统大大提高了决策的准确性并减少了决策时间，从而保持了游戏玩法的流动性。尽管该系统在主持决策方面也表现出增强的一致性，但它强调了需要进一步完善的领域，以有效地应对游戏情况。调查结果表明，如果持续的技术进步继续解决当前的局限性，则AI融入体育主持人可以实质上有益于团队运动的公平和动态。这项研究为技术与体育交集的知识越来越多，为数字主持系统的未来增强提供了框架。关键字：AI驱动的VAR，体育主持人，计算机视觉，决策准确性，体育效率，Cohen's Kappa，Chi-Squared测试，配对的T检验，体育技术，数字官方系统。Fecha deAptación：09-10-24 Bakhytzhan Kulambayev bakhytzhankulambayev@gmail.comFecha deAptación：09-10-24 Bakhytzhan Kulambayev bakhytzhankulambayev@gmail.com
电子游戏的本体论
电子游戏的本体论是一个相对较新但迅速增长的研究领域，探讨了与电子游戏的性质和身份有关的问题。考虑Elden Ring，这是由软件发行的最新广受好评的视频游戏，这是标志性的Dark Souls系列背后的工作室。该视频游戏具有许多值得注意的特征：一个美丽而巨大的开放世界，一个令人困扰的配乐，探索和发现的叙述等等。电子游戏本体论的核心任务之一是确定这些方面如何促进Elden Ring作为视频游戏的身份。换句话说：是什么让埃尔登（Elden）将视频游戏响起？在哪些理由下，我们将其与其他视频游戏（例如Super Mario World或Dark Souls）区分开来？是什么解释了埃尔登戒指的特定演奏，即使它们示例了显着的差异，仍然被认为是同一电子游戏的播放？如果在街机机上播放了Elden Ring的身份，如果它的游戏引擎或原声带已完全重写，或者将新的可玩内容添加到游戏中，是否会受到影响？
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
分析中国的原因，心理机制和应对策略
简短的视频成瘾是指用户观看短视频的无法控制的愿望，从而导致行为丧失控制或注意力障碍，这又导致社交互动，学习和工作适应的困难。“入侵”简短的视频进入人们的日常生活以及它们在未成年人群中的传播，简短的视频成瘾问题引起了广泛的社会关注。首先，基于简短视频成瘾的原因，本研究从四个层面进行了分析：算法设计，内容服务，平台控制和用户体验。其次，结合了相关的科学理论，简短视频成瘾的心理机制是从四个层面上解释的：认知，情感，动机和社会因素。最后，就应对策略而言，在理论层面上，应加深有关短视频成瘾的发生机制的进一步研究，并应注意推荐算法对简短视频成瘾的影响。在实际层面上，应阐明相关利益相关者的义务和责任，例如简短的视频制作人，平台和监管机构，以防止短暂的视频成瘾，旨在促进预防和管理简短的视频成瘾。