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带有感冒症状的视频可激活大脑区域并引发免疫反应
“与非感染者相比，对打喷嚏和生病的人的感知会激活前岛叶，这是大脑的一个区域，除其他外，它还参与内感受，即感知自身身体的生理反应，它代表了大脑和免疫系统之间的重要接口。此外，测试对象的 sIgA 释放量增加，与岛叶活动强度类似，”博士说。埃丝特·迪克霍夫 (Esther Diekhof)，汉堡大学生物系神经内分泌学工作组负责人，该研究的作者。 “这表明大脑的这个区域在控制体液免疫反应方面发挥着核心作用，体液免疫反应为口腔粘膜做好与预期病原体接触的准备，例如当有人在附近打喷嚏时。”
使用AI反馈
等。，2023）。这些模型包括公开可用-042 Able LLM（Touvron等人，2023; Chiang等。，043 2023; Taori等。，2023）带有视觉编码器和044其他可学习参数（Hu等人，2022; 045 Liu等。，2023b; Li等。，2023a）。将LLMS 046适应视频方式，从而提高了他们的能力047解释视觉内容，它们都使用多模式049指令数据进行了Su-048 perved-048 perved-048（SFT）阶段（Luo等人（Luo等）（Luo等），2023; Muham-050 Mad Maaz和Khan，2023年； Li等。，2023b）。051然而，视频052和文本之间的多模式对齐面临着不足053的重大挑战053的体积和多模式指令质量 - 与仅文本数据相比，多模式指令-054调音数据；仅文本的055数据通常很丰富且多样化，而mul-056 timodal数据通常受到数量和057全面性的限制（Wei等人。，2021;刘等。，058
神经科学与企业社会责任：使用脑电图评估与环境问题相关的品牌视频的有效性
摘要：大多数评估品牌 CSR 活动有效性的研究都集中在通过自我报告问卷收集数据的基础上得出结论。虽然这些研究为评估 CSR 沟通方法的有效性提供了见解，分析了所传达的信息、使用的沟通渠道以及信息接收者的显性大脑反应，但它们缺乏完全概括传达环境信息的问题的能力，因为它们没有考虑接收者的隐性大脑反应。因此，本研究旨在通过基于神经科学的评估，从接收者的隐性自我的角度研究与环境问题相关的 CSR 视频通信的有效性。为了检查隐性大脑感知，使用了脑电图 (EEG)，并通过三个被确定为对人类行为影响最大的指标来分析收集的数据。这三个指标是情绪价、大脑参与度和认知负荷。这项研究针对希腊塞萨洛尼基的千禧一代进行，记录了他们对七个品牌商业视频的隐性大脑反应。这七个视频是针对环境问题的 CSR 活动的一部分。同时，收集了参与者的自我报告结果，以比较显性和隐性大脑反应。这项研究的主要发现之一是，显性和隐性大脑反应不同，以至于未来必须考虑 CSR 视频通信的大脑友好性，以确保成功。研究结果为未来有效的 CSR 通信的创建过程、概念化、设计和内容提供了见解，涉及环境问题。
神经科学与企业社会责任：使用脑电图评估与环境问题相关的品牌视频的有效性
摘要：大多数评估品牌 CSR 活动有效性的研究都集中在通过自我报告问卷收集数据的基础上得出结论。虽然这些研究为评估 CSR 沟通方法的有效性提供了见解，分析了所传达的信息、使用的沟通渠道以及信息接收者的显性大脑反应，但它们缺乏完全概括传达环境信息的问题的能力，因为它们没有考虑接收者的隐性大脑反应。因此，本研究旨在通过基于神经科学的评估，从接收者的隐性自我的角度研究与环境问题相关的 CSR 视频通信的有效性。为了检查隐性大脑感知，使用了脑电图 (EEG)，并通过三个被确定为对人类行为影响最大的指标来分析收集的数据。这三个指标是情绪价、大脑参与度和认知负荷。这项研究针对希腊塞萨洛尼基的千禧一代进行，记录了他们对七个品牌商业视频的隐性大脑反应。这七个视频是针对环境问题的 CSR 活动的一部分。同时，收集了参与者的自我报告结果，以比较显性和隐性大脑反应。这项研究的主要发现之一是，显性和隐性大脑反应不同，以至于未来必须考虑 CSR 视频通信的大脑友好性，以确保成功。研究结果为未来有效的 CSR 通信的创建过程、概念化、设计和内容提供了见解，涉及环境问题。
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。
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
计算机视觉应用：实时视频的车辆计数和分类系统
Akshay Narendra Thakare，Palash Kailas Kamble，Kaushik Prabhakar Patil，Triveni Rahangdale Tulsiramji Gaikwad Patil Patil patil patil patil教授，印度纳格布尔摘要：交通分析是城市计划者已经在处理数年的问题。更智能的方法来分析流量并加快过程。交通分析可以在给定时间记录该区域中车辆和车辆类的数量。人们已经开发了数十年的机制，但是大多数涉及使用传感器来计算移动车辆的方向并确定车辆以跟踪车辆数量。尽管该系统随着时间的流逝而成熟并且非常有效，但它们不友好。问题是此类系统需要定期维护和校准。因此，该项目旨在根据视觉计算和对车辆进行分类。该系统涉及使用高斯混合模型（GMM）背景减法捕获视频以检测和计数车辆的帧，然后通过比较具有预测值的轮廓区域来对车辆进行分类。本文的重要贡献是两种分类方法的比较。使用轮廓比较（CC）和特征袋（BOF）方法进行分类。关键字：车辆计数，交通分析，轮廓比较。
存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
非小细胞肺癌中的新型新兴分子靶标
摘要：使用高光谱图像（HSIS）的对象跟踪获得令人满意的结果，以区分具有相似颜色的对象。然而，当目标发生变形时，跟踪算法往往会失败。在本文中，提出了基于暹罗Pn的高光谱跟踪器来解决此问题。首先，基于遗传优化方法的频带选择方法设计用于快速降低HSI中信息的冗余。特别是选择了三个具有最高关节熵的条带。为了解决SiamRPN模型中模板中的信息随着时间的流逝而衰减的问题，从一般目标跟踪基准中对数据集进行了更新网络的培训，该基准可以获取有效的累积模板。使用光谱信息的累积模板的使用使跟踪变形目标更容易。此外，预先训练的SiamRPN的转移学习旨在为HSIS获得更好的模型。实验结果表明，提出的跟踪器可以在整个公共数据集中获得良好的跟踪结果，并且当目标变形在定性和定量上比较时，它比其他流行的跟踪器要好，从而达到57.5％的总体成功率，变形挑战率的成功率为70.8％。