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![arxiv：2311.14552v3 [CS.CV] 2024年10月8日](/simg/0\01bece2b02a718559491f0f4925c190c0dd412dd.webp)
arxiv：2311.14552v3 [CS.CV] 2024年10月8日
摘要。复制天生的人类根据任何粒度的自由形式文本检测所有对象仍然是大型视觉语言模型（LVLM）的强大挑战。当前的LVLM主要限制以定位单个预先存在的对象。此限制导致模型设计的妥协，因此需要进行视觉专家模型或定制的头部结构。除了这些约束之外，我们的研究还发现了LVLMS的基本观念能力，从而使它们能够准确地识别并找到感兴趣的对象。基于这种见解，我们引入了一种新颖的语言，促使本地化数据集充分释放了LVLM在细颗粒对象感知和精确的位置意识中的能力。更重要的是，我们提出了纯粹基于LVLM的基线Griffon，它不会引入任何特殊的代币，专家模型或其他分解模块。它通过在各种与本地化相关的方案中统一数据格式，通过统一数据格式保持与人口LVLM的一致结构，并通过设计良好的管道进行了端到端训练。全面的实验表明，格里芬不仅在细粒度的reccoco系列和flickr30k实体上实现了最新的性能，而且还可以在检测基准MSCOCO上更快地接近专家模型的能力。数据，代码和模型在https://github.com/jefferyzhan/griffon上发布。
工作机会
您的环境：该职位是Aquathermie项目的一部分，由塞纳河谷地区间区域计划合同资助，并得到法国生态过渡机构（ADEME），塞纳尼亚诺曼底水局，诺曼底和诺曼底和Qunele-de-de-France地区的支持，以及Normandy和Normandy and Normandy and of Normandy and of Normandy and for。Aquathermie是一个在水和能源利益相关者之间接口的项目，旨在使他们能够维持和开发自己的活动而无需争夺资源。Mines Paris-PSL，BRGM和Sorbonne University将其活动集中在人为和气候限制下的能源，水资源，环境和地球观察的十字架上，开发统计方法，机器学习和数学工具。您的挑战和责任：Aquathermie的目的是提高我们对高于200 m深度的地下水温度的过去和当前时空演化的理解，以为参与水生产，地热能利用和环境保护的利益相关者提供决策支持，考虑全球变化。它旨在在专用数据库中统一所有相关数据。基于此数据库，对该领土的定量评估（由地图和指标说明）将定义关键指标，以支持水和能源利益相关者的当前活动。此外，它将表征气候变化对中等和长期活动演变的影响。
嘉士伯集团 2023 年 ESG 报告
我们致力于透明的报告。我们发布了一系列报告（见右图），所有报告均可在 carlsberggroup.com 上查阅。每份报告都根据特定受众的需求量身定制，并在相关情况下交叉引用其他报告。 报告范围 本 ESG 报告描述了我们在 2023 年 1 月 1 日至 12 月 31 日财年对最重大 ESG 问题的方法和绩效——通过我们最新的实质性评估确认）。报告涵盖嘉士伯集团直接或间接拥有的持续经营公司，集团控制这些公司 50% 以上的投票权或以其他方式控制这些公司。这一范围包括我们市场的 83 家啤酒厂和软饮料生产基地（本报告中统称为“啤酒厂”）。报告包含整份报告的详细绩效数据，以及数据摘要表（见第 113 页）。有关我们的报告流程和范围的更多信息，请参阅第 120 页。报告框架本报告是我们根据《丹麦财务报表法》第 99a、99d 和 107d 条就企业社会责任作出的法定声明。明年，我们将根据即将出台的欧盟企业可持续发展报告指令 (CSRD) 和相应的欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 调整我们的 ESG 报告方法和格式。作为
DoDD 7050.06，“军事举报人保护”，2015 年 4 月 17 日，纳入变更 1 2021 年 10 月 12 日
国防部 指令编号 7050.06 2015 年 4 月 17 日 纳入变更 1，2021 年 10 月 12 日 IG DoD 主题：军事举报人保护 参考：参见附件 1 1. 目的。本公告重新发布国防部指令 (DoDD) 7050.06（参考 (a)），以更新根据美国法典 (U.S.C.) 第 10 篇第 1034 节制定的军事举报人保护政策和指定职责（参考 (b)）。2. 适用性。本公告适用于国防部长办公室、各军事部门、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室 (IG DoD)、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有其他组织实体（本公告中统称为“国防部组成部分”）。 3. 政策。国防部的政策是：a. 各军种成员（本公告中称为“军人”）可以自由进行受保护的通信。b. 任何人不得限制军人与国会议员或监察长 (IG) 进行合法通信。c. 军人不会因进行或准备进行受保护的通信，或被视为进行或准备进行受保护的通信而受到报复。d. 任何人不得采取或威胁采取不利的人事行动，或拒绝或威胁拒绝有利的人事行动以报复任何军人进行
DoDI 8320.02，“国防部数据、信息和信息技术 (IT) 服务共享”，2013 年 8 月 5 日；2020 年 6 月 24 日纳入变更 1
编号 8320.02 2013 年 8 月 5 日 包含变更 1，自 2020 年 6 月 24 日起生效 DoD CIO 主题：在国防部内共享数据、信息和信息技术 (IT) 服务 参考：参见附件 1 1. 目的。本指令：a. 根据 DoDI 5025.01（参考（b））中的指导和 DoDD 5144.02（参考（c））中的授权，将国防部指令 (DoDD) 8320.02（参考（a））重新发布为国防部指令 (DoDI)。b.根据 DoDD 8000.01（参考文献 (d)）、国防部首席信息官 (DoD CIO) 备忘录（参考文献 (e)）和 DoD CIO 备忘录（参考文献 (f)），制定政策、分配职责并规定程序，以安全地共享电子数据、信息和 IT 服务并安全地实现整个 DoD 内共享数据的发现。c. 促进从传输媒介到内容的关注转变，并指导使用资源在 DoD 信息企业 (IE) 内部以及与任务伙伴之间实现数据、信息和 IT 服务的安全共享。2. 适用性 a.本指令适用于：（1）国防部长办公室、各军事部门、参谋长联席会议主席办公室（CJCS）和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有其他组织实体（在本指令中统称为“国防部”）
DoDM 4500.36，2015 年 7 月 7 日，纳入 2018 年 12 月 20 日变更 1
USD(A&S) 主题：国防部非战术车辆的采购、管理和使用 参考文献：参见附件 1 1.目的。本手册根据国防部指令 5134.12（参考文献 (b)）和国防部指令 (DoDI) 4500.36（参考文献 (c)）中的授权，将 DoD 4500.36-R（参考文献 (a)）重新发布为国防部手册，以实施政策、分配职责并为国防部拥有、租赁和运营的非战术车辆 (NTV) 的操作提供程序。2.适用性。本手册适用于国防部长办公室、各军事部门、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有其他组织实体（本手册中统称为“国防部组成部分”）。3.职责。参见附件 2。4.程序 a. 附件 3 确定了国防部车队经理 (FM) 的角色。b. 附件 4 确定了 NTV 选择、采购、成本核算、使用替代燃料、车队管理报告要求、驾驶执照、安全、NTV 识别和维护管理的流程。c.附件 5 列出了 NTV 的使用要求，并列出了滥用国防部 NTV 的处罚，包括居住地到工作地 (DTD) 授权、跨部门支持、承包商 NTV、巴士服务和受抚养学童的交通。
AI 114，2013 年 10 月 24 日，2017 年 4 月 4 日纳入变更 1
编号 114 2013 年 10 月 24 日 纳入变更 1，2017 年 4 月 4 日 HRD、WHS 主题：为残疾人士提供合理便利 参考文献：参见附件 1 1。目的。根据国防部指令 5110.04（参考文献 (a)）和国防部指令 5025.01（参考文献 (b)）中的授权，本行政指令 (AI)：a.根据美国法典 (U.S.C.) 第 29 章第 791 节的规定，执行第 13164 号行政命令 (参考 (c))(在本发行中也称为并称为“经修订的 1973 年《康复法》第 501 节”) (参考 (d))，并符合根据美国法典第 42 章第 126 章适用的标准。(在本发行中也称为并称为“经修订的 1990 年《美国残疾人法案》(ADA)”) (参考 (e))，因为这些参考与 WHS 服务组件内的就业有关。b. 规定程序并分配处理 WHS 服务组件员工及其授权代表或求职者提交的合理便利请求的责任。2.适用性。本 AI 适用于：a. OSD、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、国防机构和由华盛顿总部服务处 (WHS) 提供服务的国防部外勤活动（在本 AI 中统称为“WHS 服务组件”）。b.寻求在 WHS 服务组件中从事文职工作的申请人。
无培训预处理的模型合并-CVF Open Access
最近，模型合并技术已浮出水面，作为将多个单元模型组合为单个多泰模型组合的解决方案。但是，该领域的先前努力需要进行其他培训或细调过程，或者要求模型具有相同的预先训练的初始化。在这项工作中，我们在W.R.T.先前的工作中确定了一个缺点。单位相似性在重量空间和激活空间中的不一致性。为了解决这种不一致，我们提出了一个创新的模型合并框架，该模型是在双空间约束（MUDSC）下合并的。具体而言，我们主张探索位于双重空间中统一高相似性的区域中的置换矩阵，而不是仅仅使单个空间的目标最大化，这是通过激活和重量相似性矩阵的线性组合实现的。为了提高可用性，我们还对群体结构进行了对企业的适应，包括多头关注和群体标准化。全面的实验比较表明，MUDSC可以很明显地提高具有各种任务组合和体系结构的合并模型的性能。此外，多任务损失景观中合并模型的可视化表明，MUDSC使合并的模型能够驻留在重叠段中，其中每个任务都有统一的较低损失。我们的代码可在https://github.com/zju-vipa/training_free_model_merging上公开获取。
国防部指令8320.03，“支持国防部信息企业的唯一标识 (UID) 标准”，2015 年 11 月 4 日生效，2021 年 10 月 25 日纳入变更 3
国防部实地活动部门，以及国防部内所有其他组织实体（在本说明中统称为“国防部组成部分”）。 3. 政策。国防部的政策是：a. 根据特定数据、其相关属性和元数据、数据关系以及参考文献 (e) 中所述的信息共享、可见性、保证和互操作性的企业范围的通用能力，制定国防部 UID 标准。b. 通过以下方式在国防部企业和任务伙伴之间进行 UID 数据交换：(1) 在适当的时候使用国际互操作性数据交换标准。如果没有，请使用国防部数据交换标准。(2) 为每个唯一标识符及其相关属性和关系采用通用词汇和定义。(3) 在整个国防部企业中明确唯一标识符及其相关属性、关系和唯一标识符之间的链接，以便在国防部 IE 中的用户之间进行数据发现、关联和信息共享。c.使用 UID 标准创建唯一标识符，以清楚地识别国防部各部门及其在国防部任务区内开展业务、作战、企业信息环境和情报任务区 (DIMA) 国防部部分的任务伙伴之间的信息交换实体。d. 使用 UID 在整个国防部企业中实现和增强国防业务系统的现代化。e. 使用个人财产和不动产唯一标识
培训数据分布通过机器学习
目的：监督机器学习（ML）为定量MRI中的参数映射提供了一种令人信服的替代方法。这项工作的目的是证明和量化不同训练数据分布对超级访问的ML用于拟合时的准确性和精度的影响。方法：我们使用传统的模型拟合和监督ML拟合了两个和三校区的生物物理模型以及模拟的扩散数据的扩散测量。对于监督的ML，我们培训了几个人工神经网络以及随机的森林回归器，以不同的地面真相参数分布。我们比较了使用合成测试数据从不同估计中获得的参数估计值的准确性和精度。结果：当训练集中参数组合的分布与在健康人类数据集中观察到的参数组合匹配时，我们观察到高精度，但对非典型参数组合的估计值不准确。相反，当从整个合理参数空间中统一采样训练数据时，对于非典型参数组合，估计值往往更准确，但对于典型的参数组合可能具有较低的精度。结论：这项工作强调，使用监督ML对模型参数的估计在很大程度上取决于训练集分布。我们表明，使用ML获得的高精度可能会掩盖强偏置，并且参数图的视觉评估不足以评估估计值的质量。