Cassandra Jabola是一部菲律宾裔纪录片电影和电视制片人。她曾与HBO,Netflix,PBS,National Geographic,NBCuniversal,TLC,Science Channel,Travel Channel,A&E和调查发现合作。她制作了专题纪录片,这些纪录片已在圣丹斯,翠贝卡,SXSW,IDFA,热门文档,AFI Docs和Doc NYC等放映。Cassandra的作品跨越了科学和技术,政治和历史,艺术与音乐。 她认为,音频讲故事是点燃变化的有力工具,因为它会放大那些不会听到的人的声音。 因此,她致力于造成基于社会正义的项目,并努力涵盖面对环境和边缘化社区的问题。 Cassandra在领先的纪录片,无脚本的系列以及从现场,现场和编辑室中从研发,邮政和发行中发出的简短视频经验丰富;本地和国际;在陆地,空中和水下!Cassandra的作品跨越了科学和技术,政治和历史,艺术与音乐。她认为,音频讲故事是点燃变化的有力工具,因为它会放大那些不会听到的人的声音。因此,她致力于造成基于社会正义的项目,并努力涵盖面对环境和边缘化社区的问题。Cassandra在领先的纪录片,无脚本的系列以及从现场,现场和编辑室中从研发,邮政和发行中发出的简短视频经验丰富;本地和国际;在陆地,空中和水下!
摘要:人工智能是指执行、识别或记录情感状态的技术。然而,人工智能不仅仅是一种技术功能,它也是一个社会过程,通过这一过程,文化对情感是什么以及如何产生情感的假设被转化为代码、软件和机械平台的复合体,从而使某些情感模型比其他模型更具可操作性。本文说明了在为机器配备情商的项目中,文化差异的各个方面是如何被纳入和消除的。本文通过比较 20 世纪 90 年代在北大西洋地区出现的情感计算领域和 20 世纪 80 年代在日本发展起来的感性(情感)工程来实现这一点。然后,本文利用这种比较来论证文化概念在人工智能系统的开发和批判中的更多样化应用。
场景文本图像不仅包含样式信息(字体,背景),还包含内容信息(字符,纹理)。不同的场景文本任务需要不同的信息,但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能,从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架(亲爱的),以改善适应性,以更好地解决各种下游任务(选择您真正需要的内容)。具体来说,我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集,我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显,我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能,内容特征是通过文本识别损失来监督的,而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后,样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示,以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知,这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别,转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知,这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别,转换和编辑中实现了最新的性能。
最近进步[20,29,30]中的2D图像结构,以方法为例,例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型(例如,Laion-series [31]),在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功,但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题,从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面,尽管有希望的进展[27,35],但与2D图像生成中遇到的那些相比,3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步,包括直接3D数据集[10,25]上的3D扩散模型,以及将2D扩散率提升到3D复位(例如NERF [21])通过SDS损失的技术优化[27],没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性,并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性;尽管2D参考图像可以告知3D重建,但它们并没有捕获3D结构的完整深度,可能导致各种意外的人类。此外,基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是,该策略遇到了重大障碍:(i)3D的控制信号本质上更为复杂,这使得与2D范式相比,有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战; (ii)3D域中没有强大的基础模型,例如2D [20]的稳定扩散,阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果,我们倾向于
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值,要么:... 如果是,请说明生物多样性公制工具的出版日期...13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值,要么:...如果是,请说明生物多样性公制工具的出版日期...
是什么:●信息丢失或对象本身的丢失或丢失对象:放错东西,丢失其文书工作,忘记了为什么它有价值的,偶然的处置,数字格式,数字格式变得过时●您的收藏越大,您的收藏越越大,跟踪一切的难度就越大。传家宝要记住为什么它们对您和您的家人很重要●在数字化之后不要把事情扔掉
●由液态水造成的损害,尤其是由于泄漏,流量或冷凝水●会导致霉菌的生长,物理损害和失真,染色,油墨/染料的运行,潮汐线,潮汐线,硬化/缩小表面(如皮革),腐蚀,腐蚀,毛绒,varnishes
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报告名称:注册会员:A -M 报告日期:2025 年 2 月 14 日 活动名称:NAEMA:东西方相遇 2025 总记录数:165 条 公司全名 职务