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swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
使企业价值链与全球气候目标保持一致
本讨论文件概述了具有 SBTi 验证目标的公司在范围 3 目标设定方面的现状和当前做法。它讨论了与范围 3 目标设定相关的挑战和机遇，并探讨了提高价值链脱碳有效性和影响力的潜在解决方案，以支持 SBTi 实现其使命“推动企业部门采取科学的气候行动，将升温限制在 1.5°C 以内”。本文承认温室气体 (GHG) 排放核算和范围 3 减排目标的现有局限性，并介绍了 SBTi 正在探索的概念，这些概念可能成为更有效的管理价值链中温室气体排放的方法的基础。
作者更正：人工智能干预随机对照试验与 CONSORT-AI 报告指南的一致性
本文原始版本从作者列表中删除了第二和第三作者 Carrie D. Llewellyn 和 Richard O. de Visser。Carrie D. Llewellyn 和 Richard O. de Visser 来自英国布莱顿和苏塞克斯医学院初级保健和公共卫生系。因此，在作者贡献中添加了以下内容：“ CDL，ROdV：监督、撰写（初稿、审阅和编辑）”；和“ LFR，RG，GSC，DM，MM，LOR，SCR，MC，CK，CDL，CY，AWC，PK，AB：撰写（审阅和编辑）”。此外，在致谢中还添加了以下内容：“我们要感谢 Michael D. Howell 审阅我们的手稿，并感谢 Viknesh Sounderajah 对本次审阅的投入”。该问题已在本文的 PDF 和 HTML 版本中得到纠正。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
使用无边界的SD-WAN解锁应用程序性能，从而为下一个Gen Sase分支提供了从任何地方工作的工作：在任何美国的一致经验
使用无边界的SD-WAN解锁应用程序性能，该应用程序可以从任何地方燃烧下一个Gen Sase分支机构工作：在任何用户，设备，应用程序和位置上都有一致的经验：分支机构，家居，家，酒店，咖啡馆和旅途中！
PIN-SLAM：LIDAR使用基于点的隐式神经表示来实现全球地图一致性
图1：我们使用基于弹性点的隐式神经图表示，这是一种新型的LIDAR SLAM系统。在中间描绘的是，我们使用大约20,000个带有汽车记录的LiDAR扫描的大规模全球一致的神经点图，而无需使用GNSS，IMU或车轮频能计的任何信息。我们可以从神经点图和重建表面网格的任意位置查询SDF值。点颜色表示在线优化后的神经点功能。在左侧，我们显示了一致的神经点（顶部）和网眼（底部），该区域多次由沿线橙色盒子指示的汽车穿过。当添加到地图中时，神经点（顶部）的颜色表示时间步。在右侧，我们显示了从一个用虚线的蓝色盒子指示的区域的神经点图（顶部）重建的建筑物的高层网格（底部）。
IFRS - USD新闻发布E 小组税策略 工作服务的未来 Infosys Limited收入电话会议 演示 摘录 - HFS视野：AAADA QUADFECTA服务2024 工程自主网络 AI全球服务：Infosys Topaz 可持续采矿的路线图 AI成熟度模型和评估 CFO的数字复兴 NextGen AMS成熟模型 区块链可再生 - 能量认证。 ... AI临床试验价值链中的用例 云雷达：医疗保健行业报告 基于Genai的数据质量，分析和协调 采用无缝和derisk的Microsoft 365＆Dynamics 365实现的Infosys Microsoft Microsoft最大化模型（M-Cube） 技术的心脏：'心脏健康中的ai'nnovation 负责的供应链和供应商多样性政策 一致的策略，纪律处决
•Infosys推出了Infosys Aster TM - 一组AI-AMPLIFIED的营销服务，解决方案和平台，可提供引人入胜的品牌体验，提高营销效率以及为业务增长加速效率。汤姆·波特曼（Div> Tom Portman），在线转型和数字渠道的小组负责人ABB表示：“ Infosys Aster™正在带来专业知识，以帮助我们重新构想，工程师并激活最佳的同类全渠道全渠道体验，并为我们的客户，合作伙伴和前景访问他们所需的相关信息和最新信息所需的信息。 我们看到AI的潜力扩大了这些功能，并显着提高了个性化内容的限制，从而确保了参与性的可预测性。 我们正在提升我们与客户的联系以及客户如何与我们建立联系的方式。”汤姆·波特曼（Div> Tom Portman），在线转型和数字渠道的小组负责人ABB表示：“ Infosys Aster™正在带来专业知识，以帮助我们重新构想，工程师并激活最佳的同类全渠道全渠道体验，并为我们的客户，合作伙伴和前景访问他们所需的相关信息和最新信息所需的信息。我们看到AI的潜力扩大了这些功能，并显着提高了个性化内容的限制，从而确保了参与性的可预测性。我们正在提升我们与客户的联系以及客户如何与我们建立联系的方式。”
cosign：一致性模型的几步性指导
摘要。扩散模型已被证明是解决一般反问题的强大先验。大多数现有的基于扩散模型的In-verse问题求解器（DIS）采用插件方法来指导采样轨迹，以投影或梯度指导。虽然有效，但这些方法通常需要数百个采样步骤，在推理时间和重建质量之间构成了困境。在这项工作中，我们尝试将推理步骤的边界推向1-2 NFE，同时仍保持高重建质量。为了实现这一目标，我们提议利用扩散模型的预处理蒸馏，即一致性模型，作为数据先前的数据。实现少量步骤指南的关键是在一致性模型的采样过程中执行两种类型的约束：通过优化使用控制和硬测量约束的软测量约束。支持单步重建和多步进，该框架进一步提供了一种通过额外的计算成本来交易图像质量的方法。在可比较的NFE中，我们的方法在基于扩散的反问题解决方面实现了新的最新方法，展示了为现实世界应用使用基于先前的基于基于先前的In-verse问题求解器的重要潜力。代码可在以下网址找到：https：//github.com/biomed-ai-lab-u-michgan/cosign。
提出与跨境支付有关的数据框架的一致性和互操作性的建议：咨询报告
跨边界的数据传输对于跨境支付系统的运作至关重要。本报告中的金融机构，支付服务提供商（PSP）和参与跨境支付的第三方，共同“跨境支付市场参与者”，在本报告中遵守一系列法律，规则和监管要求，用于收集，存储和管理数据，集体“数据框架”。这些框架与允许或限制数据处理及其在边界的转移的条件有关；必须存储哪些数据出于监管目的；必须如何确保数据；国际（跨境）付款必须伴随哪些数据；以及促进双边，区域和国际支付网络之间互操作性的技术标准。
计划NEPA从业人员的计划一致性-Net
要确保遵守1969年《国家环境政策法》（NEPA），必须在联邦高速公路管理局（FHWA）批准最终环境文件之前实现计划一致性。佛罗里达运输部通过最初于2016年12月14日签署的理解备忘录，承担了NEPA的责任，并于2022年5月26日续签。规划一致性需要授权联邦政府的支出，从而晋升为项目开发的未来阶段。此过程可确保将环境考虑整合到项目的所有阶段，从本地开始，并贯穿MPO，州和联邦计划，这些计划表明了联邦运输支出的最大限制和公共透明度。