1 洛桑大学医院和洛桑大学临床药理学服务与实验室、实验室医学和病理学系,瑞士洛桑 1011;myriam.briki@chuv.ch(MB);pascal.andre@chuv.ch(PA);nicolas.widmer@chuv.ch(NW);laurentarthur.decosterd@chuv.ch(LAD);thierry.buclin@chuv.ch(TB)2 洛桑联邦理工学院 - EPFL Bio/CMOS 界面实验室,瑞士诺伊沙 2002;sandro.carrara@epfl.ch 3 沃州工程与管理学院,HES-SO 瑞士西部应用科学与艺术大学,瑞士伊韦尔东莱班 1401; yann.thoma@heig-vd.ch 4 东沃州医院药房,1847 Rennaz,瑞士 5 瑞士西部药学研究所,日内瓦大学,洛桑大学,1206 日内瓦,瑞士 6 洛桑大学医院和洛桑大学肿瘤科医学服务中心,1011 洛桑,瑞士;dorothea.wagner@chuv.ch 7 洛桑大学医院和洛桑大学临床药学研究与创新中心,1011 洛桑,瑞士 * 通讯地址:monia.guidi@chuv.ch
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
小样本物体检测(FSOD)旨在通过少量参考样本对新类别的物体进行识别和定位,是一项颇具挑战性的任务。先前的研究通常依赖于微调过程将其模型迁移到新类别,而很少考虑微调的缺陷,从而导致了许多应用缺陷。例如,这些方法由于微调次数过多而无法在情节多变的场景中令人满意,并且它们在低质量(如低样本和类别不完整)支持集上的性能严重下降。为此,本文提出了一种即时响应小样本物体检测器(IR-FSOD),它可以在没有微调过程的情况下准确直接地检测新类别的物体。为了实现目标,我们仔细分析了 FSOD 设置下 Faster R-CNN 框架中各个模块的缺陷,然后通过改进这些缺陷将其扩展到 IR-FSOD。具体来说,我们首先为框分类器和 RPN 模块提出了两种简单但有效的元策略,以实现具有即时响应的新类别对象检测。然后,我们在定位模块中引入了两个显式推理,以减轻其对基类别的过度拟合,包括显式定位分数和半显式框回归。大量实验表明,IR-FSOD 框架不仅实现了具有即时响应的少量对象检测,而且在各种 FSOD 设置下在准确率和召回率方面也达到了最先进的性能。
AfricaNenda 基金会寻求一家咨询公司在国内进行广泛的需求方定性和定量研究,以深入了解使用案例、所需功能或 IIPS 系统功能、未满足的需求以及消费者对即时数字支付的看法。该研究还将勾勒出概况并提供包含和排除的目标细分市场的角色,以概述与非洲采用即时支付有关的障碍和激励措施。研究结果和见解旨在指导利益相关者加强包容性即时支付系统的设计,使整个非洲都能采用数字支付。
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