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MLLMS的密集连接器-NIPS论文-Neurips 2024
我们是否充分利用多模式大语模型（MLLM）中视觉编码器的潜力？MLLM最近在多模式理解中的出色表现引起了学术界和行业的广泛关注。在当前的MLLM大鼠种族中，重点似乎主要是语言方面。我们目睹了较大和更高质量的指导数据集的兴起，以及大型LLM的参与。然而，很少关注的注意力指向MLLM使用的视觉信号，通常被认为是冷冻视觉编码器提取的最终高级特征。在本文中，我们介绍了密集的连接器 - 一种简单，有效且插件的视觉语言连接器，通过利用多层视觉特征来显着增强现有MLLM，并以最少的额外计算开销。在此基础上，我们还提出了有效的密集连接器，该连接器的性能与Llava-V1.5相当，只有25％的视觉令牌。此外，我们的模型仅在图像上进行了训练，还展示了视频理解中出色的零拍功能。各种视觉编码器，图像分辨率，训练数据集量表，不同尺寸的LLM（2.7b→70b）以及MLLM的不同架构（e。g。，llava-v1.5，llava-next和mini-gemini）验证了我们方法的多功能性和可扩展性，从而在19个图像和视频基准中实现了最先进的性能。我们希望这项工作将提供宝贵的经验，并成为未来MLLM开发的基本模块。代码可在https://github.com/hjyao00/denseconnector上找到。
使用密集欧洲几何改进射线几何...
目前，GPS观察允许使用断层扫描衍生4-D大气（对流层或电离层）模型。为此，GPS数据用于估计对流层的倾斜对流层延迟（STD）（例如，Pottiaux，2010年）和电离层的倾斜总电子含量（STEC）（例如Bergeot等，2010）。层析成像方法包括通过体素（代表对流层或电离层）的体素离散数量（体素为3D像素，图1）。这允许在断层网格分辨率下获取有关这些参数的分布变化的信息（Mitchell和Spencer，2003年）。在不久的将来，使用Glonass和Future Galileo系统以及增加地面GNSS网络增加了STD和STEC的观察结果，这将减少对先验信息的依赖，最终导致大气中的层析成像主要基于数据（Bust and Mitchell，Mitchell，2008; Bender and Rababe，2007年）。
澳大利亚保护人群密集场所的战略——恐怖主义。......
通过获取这些信息，业主和经营者将能够更好地保护他们的人群密集场所免遭恐怖主义袭击。保护性安全措施可用于阻止、发现、延迟、应对和从恐怖袭击中恢复。实施这些措施可能是一个复杂的过程，如果做得不正确，可能会代价高昂且无效。该战略包括一套补充材料，可帮助业主和经营者理解和实施保护性安全措施。这些材料还包含有关恐怖分子使用的特定武器和战术的模块。这些补充材料可在 www.nationalsecurity.gov.au 上找到，包括：• 人群密集场所自我评估工具；• 人群密集场所安全审计；• 敌对车辆缓解指南；• 化学武器指南；• 活跃武装罪犯指南；• 简易爆炸装置指南；和• 破坏敌对侦察指南。
使用密集高效网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤在儿童和老年人中最为常见。它是一种严重的癌症，由颅骨内无法控制的脑细胞生长引起。众所周知，肿瘤细胞由于其异质性而难以分类。卷积神经网络 (CNN) 是视觉学习和脑肿瘤识别中最广泛使用的机器学习算法。本研究提出了一种基于 CNN 的密集 EfcientNet，使用最小-最大规范化将 3260 张 T1 加权对比增强脑磁共振图像分为四类（神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体和无肿瘤）。开发的网络是 EfcientNet 的变体，添加了密集层和 drop-out 层。同样，作者将数据增强与最小-最大规范化相结合，以增加肿瘤细胞的对比度。密集 CNN 模型的好处是它可以准确地对有限的图片数据库进行分类。因此，所提出的方法提供了出色的整体性能。实验结果表明，所提出的模型在训练期间的准确率为 99.97%，在测试期间的准确率为 98.78%。新设计的 EfficientNet CNN 架构具有较高的准确率和良好的 F1 分数，可以成为脑肿瘤诊断测试研究中有用的决策工具。
伊拉斯mus+混合密集程序结果...
•2023年8月14日Tömer和Ankara House的历史和重要性•2023年8月18日，古代DNA研讨会•联合国教科文组织的文化遗产戈尔迪奥·古尔迪翁古城，萨卡里亚mart难，duatepe和萨卡里亚村旅行•2023年8月21日çanakkale-Gelibolu Gelibolu Trip Trip Archaeological研究与应用程序中心（Ankusam）培训旅行。•2023年8月24日Efes和圣母玛利亚之家Sirince Trip•2023年8月25日DIDIM古城旅行
人工智能对我国劳动立法的影响
摘要人工智能技术近年来发展迅速。人们在想象AI技术可以服务于未来社会场景的同时，也有人担心AI会大规模取代现有的工作岗位。从历史来看，前三次技术革命都出现了机器在短时间内替代劳动力的现象。但从长远来看，技术变革会创造新的工作岗位，创造就业。现有研究表明，人工智能对就业的影响继承了历次技术革命的规律，既有就业替代，也有就业创造。就业增减的规模和速度，核心取决于企业的用工成本。过分严格的劳动法律保护和过高的劳动力成本，势必会加速机器的更替，进一步加速劳动关系的破裂。并为劳动力市场增添不稳定性。避免人工智能技术对就业产生负面影响的关键，是从劳动力成本的角度分析现有的劳动法律政策体系。修改那些不合理增加劳动力成本的条款。同时，面向未来的劳动立法应在就业培训体系、非典型劳动保护、社保费用社会化等方面有更多建树。
日本的产业结构和劳动方式的变化
本文旨在通过回顾日本产业的历史，重新审视产业与劳动力的关系。在考虑产业与劳动力的关系时，各产业内的同质性、产业间的异质性以及产业的兴衰对劳动力的影响是重要的因素。本文将1940年代以后的产业结构变化与劳动力的关系分为三个时期，即1940年代至1960年代、1970年代至1980年代以及1990年代至2010年代。关于1940年代至1960年代，我们将探讨战时体制、战后重建和高经济增长等历史事件如何带来产业结构的变化。在战时体制下迅速实现重工业化之后，在高经济增长时期，以机械工业的兴起为中心，产业结构发生了变化。第二次世界大战后，应对衰退行业成为政府和工会的重要问题。在经济高速增长时期，随着自动化主要引入流程工业，并在操作中得到普遍应用，所需的劳动力技能也随着时间的推移而发生变化。在随后的 1970 年代和 1980 年代，后工业化取得了进展。随着微电子和办公自动化的引入，技术创新影响了更广泛的行业和工作方式。此外，1970 年代以后，非正规就业有所扩大，主要集中在批发和零售贸易以及餐饮业。1990 年代至 2010 年代以信息技术的发展和护理服务业的扩张为标志。随着服务业的扩大，非正规就业的份额持续增加，但近年来这种增长有所放缓。
人工智能与劳动世界是共生关系
IBM 研究部 - 美国加利福尼亚州圣何塞市阿尔马登 ctwolf@us.ibm.com 摘要：智能机器的使用（以数据驱动的定制、学习和自主行动形式为特色的数字技术）正在迅速增长，并将继续影响许多行业和领域。这对于研究、支持和教育信息专业人员的研究人员、教育工作者和从业者群体而言至关重要。面对人工智能 (AI) 的新发展，研究界面临三个问题：1) AI 如何成为工作世界的一部分？2) 工作世界如何成为 AI 的一部分？3) 信息界如何帮助解决智能机器时代的工作这一主题？这篇评论文章通过借鉴 2019 年 iConference 研讨会上的讨论来思考这三个问题，该研讨会由 NSF 支持的智能机器时代工作 (WAIM) 研究协调网络 (RCN) 2 组织。
现代俄罗斯经济中的劳动
这批科学论文反映了 2020 年 2 月 27 日至 28 日举行的第四届圣彼得堡国际劳工论坛框架内讨论的结果。讨论的中心议题是经济的社会层面，这与确定劳动者的发展方向、选择管理社会和劳动关系的策略以及工作生活质量密切相关。作者研究了与现代经济中劳动关系的性质、劳动力的数字化和数字文化的形成、大数据在人力资源管理中的应用以及人力资本再生产的灵活方法的发展有关的广泛问题。该出版物面向社会学、经济学、心理学、管理学等领域的专家，对劳动领域发展的现代趋势感兴趣，以及广泛的社会和人道主义科学的学生和教师。