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视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
Paramont CMS AI TSS 用户手册
4 登录................................................................................................................................................................................................8 4.1 运行服务器...................................................................................................................................................................................8 4.2 登录...................................................................................................................................................................................8 4.3 主菜单界面介绍......................................................................................................................................................................9 5 设备管理......................................................................................................................................................................................12 5.1 添加编码设备......................................................................................................................................................................12 5.1.1 快速添加......................................................................................................................................................................12 5.1.2 手动添加......................................................................................................................................................................12 5.1.3 主动上报......................................................................................................................................................................13 5.2 修改或删除设备................................................................................................................................................................14 5.3 设备升级..............................................................................................................................................................................14 5.4 设备设置................................................................................................................................................................................ 14 5.5 区域设置 ...................................................................................................................................................................... 15 5.6 通道组设置 ................................................................................................................................................................ 15 5.7 添加媒体传输服务器 ................................................................................................................................................ 15 5.8 添加存储服务器 ...................................................................................................................................................................................................................... 16 6 智能管理 ...................................................................................................................................................................................... 18 6.1 测温 ................................................................................................................................................................................ 18 6.1.1 温度设置 ...................................................................................................................................................................... 18 6.1.2 实时预览 ...................................................................................................................................................................... 19 6.1.3 记录查询 ...................................................................................................................................................................... 20 6.1.4 统计 ...................................................................................................................................................................... 21 6.2 人脸监控 ...................................................................................................................................................................... 22 6.2.1 对象库 ...................................................................................................................................................................... 22 6.2.2 任务管理 ...................................................................................................................................................................... 25 6.2.3 实时查看 ...................................................................................................................................................................... 26 6.2.4 搜索 ...................................................................................................................................................................... 28 6.2.5 逐图搜索 ............................................................................................................................................................. 29 6.2.6 配置 ............................................................................................................................................................. 31 6.2.7 人脸识别终端接入及配置 ............................................................................................................................. 32 6.3 人脸迎宾 ............................................................................................................................................................. 37 6.4 人脸考勤 ........................................................................................................................................................................................................ 39 6.5 越线计数 ............................................................................................................................................................. 40 6.5.1 任务管理 ............................................................................................................................................................. 40 6.5.2 实时统计 ............................................................................................................................................................. 41 6.5.3 热力图 ............................................................................................................................................................. 42
在医疗环境中使用人工智能方法提高自动脑肿瘤检测的准确性
摘要：医学成像和深度学习模型对于脑癌的早期识别和诊断至关重要，有助于及时干预并改善患者的治疗效果。本研究论文探讨了最先进的物体检测框架 YOLOv5 与非局部神经网络 (NLNN) 的集成，以提高脑肿瘤检测的稳健性和准确性。本研究首先整理了一个包含来自各种来源的脑部 MRI 扫描的综合数据集。为了促进有效融合，YOLOv5 和 NLNN、K-means+ 和空间金字塔池化 fast+ (SPPF+) 模块集成在一个统一的框架内。脑肿瘤数据集用于通过应用迁移学习技术来完善 YOLOv5 模型，使其专门适应肿瘤检测任务。结果表明，与仅使用 YOLOv5 相比，YOLOv5 与其他模块的组合可增强检测能力，分别证明召回率分别为 86% 和 83%。此外，该研究还探讨了组合模型的可解释性方面。通过可视化 NLNNs 模块生成的注意力图，可以突出显示与肿瘤存在相关的感兴趣区域，从而帮助理解和验证该方法的决策过程。此外，还研究了超参数（例如 NLNNs 内核大小、融合策略和训练数据增强）的影响，以优化组合模型的性能。
探索 Vauhini Vara 的《不朽之王》中人工智能的变革潜力和挑战 Rao Ruchi Singh 1*、Gibu S
2 阿米蒂英语研究与研究中心，阿米蒂大学北方邦，诺伊达校区。摘要人工智能 (AI) 是一个不断发展的技术前沿，它处于人类智慧和创新的交汇处，催化着当代生活方方面面的变革。自 20 世纪中叶诞生以来，人工智能已从基本的算法发展为复杂的神经网络，变得无处不在。从塑造我们沟通和开展研究的方式到加强安全措施和彻底改变医疗保健，人工智能的影响正不可避免地渗透到全球社会文化生活中。然而，这种对人类领域的入侵并非没有复杂性和道德问题，这促使我们反思人工智能与我们共同现实的交集。本研究论文探讨了人工智能的不断进步及其与人类的共生关系，正如 Vauhini Vara 的挑衅性小说《不朽的国王拉奥》中所描绘的那样。本研究从人工智能影响的多方面视角出发，力图揭示人工智能系统的含义及其与治理、伦理和分配正义、人类进化和环境后果的融合，最终阐明将技术与人类集体经验结合在一起的复杂结构。关键词：人工智能、Vauhina Vara、不朽之王 Rao、地缘政治转型、分配正义、人类进化、环境恶化。
机械材料航空航天工程
模块 5：虚功和能量法- 虚位移、质点虚功原理和理想刚体系统、自由度。主动力图、有摩擦系统、机械效率。保守力和势能（弹性和重力）、平衡能量方程。能量法在平衡中的应用。平衡稳定性。模块 6：粒子动力学- 粒子运动学：直线运动、平面曲线运动 - 直角坐标、法向和切向坐标、极坐标、空间曲线 - 圆柱、球面（坐标）、相对运动和约束运动。粒子动力学：力、质量和加速度 - 直线和曲线运动、功和能量、冲量和动量 - 线性和角向；冲击 - 直接和斜向。粒子系统动力学：广义牛顿第二定律、功、冲量、能量和动量守恒定律 模块 7：刚体动力学简介 平面刚体运动学：刚体绕固定轴旋转的方程、一般平面运动、平面运动中的瞬时旋转中心、粒子相对于旋转框架的平面运动。科里奥利加速度平面刚体动力学：刚体运动方程、平面运动中刚体的角动量、刚体的平面运动和达朗贝尔原理、刚体系统、受限平面运动；作用于刚体上的力的能量和功、平面运动中刚体的动能、刚体系统、能量守恒、刚体的平面运动 - 冲量和动量、刚体系统、角动量守恒。
核冬天、核战略、核风险
在本文中，我们力图解释美国核战略制定过程中长期以来有意忽视核冬天可能性的做法。为此，我们探讨了（1）核冬天与（2）核战略和核风险之间的关键关系。我们考虑了核武器的多重作用，以及对核冬天的看法如何影响这些作用。我们区分了敌对关系中双方都不相信核冬天会带来灾难性后果、一方相信核冬天会带来灾难性后果或双方都不相信核冬天会带来灾难性后果的情况。我们的分析揭示了美国核战略忽视核冬天的两个主要原因。首先，任何一个核国家都只能靠自身的力量来减轻核冬天带来的后果。第二个原因，在很大程度上是没有说出来的，是被认为更担心核冬天风险的一方可能在核危机管理、威慑和作战方面处于劣势。然而，我们认为，出于谨慎，我们有必要重新审视当前的核战略。随着核战争风险的增加，越来越明显的是，我们不能再完全依赖威慑的持续成功。我们还必须防范其可能失败。必须权衡灾难性核冬天的风险与承认和改善其后果可能对核战略产生的潜在不利影响。
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
![arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac4e8a79e62bb77bebd81435441586ea29fdf974.webp)
arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
![arXiv:2103.12314v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\14a960d401c9a561a177416ead0051902368a6e4.webp)
arXiv:2103.12314v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 24 日
量子资源理论也许是量子物理学史上最具革命性的框架。它在统一必要量子效应的量化方法以及确定在从量子信息到计算等领域的特定应用中优化其实用性的协议方面发挥了重要作用。此外，资源理论已经将相干性、非经典性和纠缠等激进的量子现象从仅仅令人感兴趣转变为有助于实现现实思想。一般的量子资源理论框架依赖于将所有可能的量子态分为两组的方法，即自由集和资源集。与自由态集相关的是，从相应物理系统的自然约束中产生的许多自由量子操作。然后，量子资源理论的任务是发现从受限操作集中产生的可能方面作为资源。随着与标准谐振子量子光学态相对应的各种资源理论的快速发展，广义量子光学态也沿着同一方向取得了重大进展。广义量子光学框架力图引入一些当代流行的思想，包括非线性、PT 对称非厄米理论、q 变形玻色子系统等，以实现与标准量子光学和信息理论相似但更高层次的目标。在本文中，我们回顾了不同广义量子光学状态的非经典资源理论的发展及其在量子信息理论背景下的实用性。
探索开放式识别的各种表示
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。