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有效的生成多模式集成（EGMI）
多模式的大语言模型（MLLM）在利用其丰富知识的挑战中面临挑战，因为跨越不同的模式是不平凡的，并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下，音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源，这是由于音频数据的复杂性，这使与图像text配对数据集相比，此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题，我们提出了一种称为高效生成多模式集成（EGMI）的新技术，该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识，EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐，从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络，称为EGMI映射器，并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此，我们已经扩大了现有方法的限制，从可伸缩性和灵活性方面。此外，我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识，改善对准和样本质量之间的相互作用。
geols：图像分割的地球标签平滑
平滑标签分配已成为训练犯罪模型的流行策略。然而，大多数现有方法通常是为分类任务而设计的，忽略了密集的预测问题的潜在属性，例如医疗图像分割。首先，这些策略通常忽略给定像素及其邻居之间的空间关系。和第二，与每个标签相关的图像上下文都被忽略了，这可以传达有关分割掩模中潜在错误或歧义的重要信息。为了解决这些局限性，我们在这项工作中提出了Geodesic标签平滑（GEOLS），该工作通过利用图像的地理距离变换来将图像信息整合到标签平滑过程中。作为生成的标签分配基于计算的测量图，软标签中的类别关系是更好的建模，因为它考虑了两个或多个类别的边界的图像梯度。此外，空间像素的关系是在地球差异转换中捕获的，比诉诸于像素之间的欧几里得距离更丰富的信息。我们在两个公开可用的分割基准标记上评估了我们的方法，并将它们与流行的分割损失函数进行比较，该功能直接修改标准硬牌分配。所提出的测量标签的平滑性提高了现有软标记策略的分割精度，证明将图像信息整合到标签平滑过程中的有效性。重现我们的结果的代码可在以下网址获得：https：//github.com/adigasu/geols关键字：图像分割，地球距离，标签平滑
基于深度学习的医学图像分析综述
医学图像分析的主要目标是识别解剖结构的患病区域，以便医生更好地了解病变的进展情况。医学图像分析涉及四个主要阶段：(1) 图像预处理；(2) 分割；(3) 特征提取；(4) 模式识别或分类。预处理是增强图像信息以便进行后续处理或消除照片中不需要的失真的过程。将区域（例如肿瘤和器官）分离以进行进一步研究的技术称为分割。特征提取是从感兴趣区域 (ROI) 中仔细选择信息以帮助识别它们的过程。分类有助于根据提取的特征对 ROI 进行分类 [2][3]。
与出版的进一步延迟有关的补充公告
感知系统是自动驾驶必不可少的组成部分之一。虽然相机，超声雷达和毫米波雷达在汽车行业的历史悠久，但它们的各种已知劣势阻碍了自动驾驶技术开发。例如，摄像机很容易被极端的照明条件蒙蔽。超声雷达无法检测到障碍物的大小和形状。毫米波雷达无法捕获高分辨率3D图像信息。因此，自动驾驶汽车仅取决于相机，超声雷达或毫米波雷达，遭受高误报和假负率的高度，导致事故。另一方面，Lidar即使在极端的照明条件下也保持高感应性能，并且可以在远程时实现高精度。因此，Lidar在汽车行业中获得了非凡的势头，这是对现有感知解决方案的重大增强。
数码照片修复和黑白碳颜料...
数字照片修复和保存过程始于对旧照片的扫描。2 理想情况下，我们希望从原始底片开始，并以足够高的分辨率扫描它以捕获其包含的所有图像信息。然而，在现实世界中，这些原始底片很少可用。在 Elverhoj 照片修复项目中，我们开始使用的最佳图像似乎是 5 x 7 英寸底片的接触印刷品。好的接触印刷品（将底片压在印刷纸上而不是放大）的优点是原始场景和我们能够扫描的印刷品之间只有一个（非常旧的）镜头。另一方面，我们必须处理的一些源材料是印刷品的劣质扫描件，这些印刷品可能是用未对准的放大机和劣质镜头制作的。但即便如此，图像内容可能如此引人注目，在缺陷最小化的情况下，图像柔和度本身不会严重改变或分散最终复制所传达的感觉。
治疗 AOD 过程中的认知障碍管理
总体智商 (IQ) 得分就是一个很好的例子。在“正常”健康人群中，50% 的人在智商测试中的得分预计在 90（较低智商）和 110（较高智商）之间，极少数人预计得分为 130（非常高的智商）或更高。如果某人得分为 85，但之前得分为 110，则可视为智力障碍，但是，如果同一个人的得分一直为 85，则可视为正常（即无智力障碍）。重要的是要记住，某些技能受个人年龄和教育水平的影响很大。最后要考虑的是，我们都有自己的长处和短处，有些人天生擅长文字和口头信息，而另一些人可能更擅长处理视觉或图像信息。
基于MATLAB荧光试纸图像的定量分析研究
食品安全和环境监测。读取器由于其简单的操作，可移植性和快速检测速度而满足即时检测的需求。在此pa-per中，提出了基于MATLAB的荧光测试带成像检测系统。通过智能手机收集荧光测试条的图像信息，由高斯过滤器，背景扣除进行重新移动，并计算出电视线（T线）和质量控制线（C线）的峰值。最后，根据特征值（T/C）定量检测荧光测试条的浓度。在本文中，使用不同浓度的荧光免疫色谱条进行重复性验证。实验结果表明，荧光免疫瘤图像检测系统具有良好的可重复性，CV <3.2％，拟合标准曲线的R 2可以达到0.999，实现了快速的定量检测。
访客将信息技术资产带入 FBI 空间的请求
本表的目的 本表用于对获授权访客进入 FBI 空间的信息技术 (IT) 资产进行安全评估和授权。IT 资产包括便携式电子设备 1 (PED)、笔记本电脑、其他电子设备（即录音机、视频投影仪等...）以及可用于管理层会议或诉讼活动的可移动电子存储设备 2。此外，1061PG《移动设备和移动应用政策指南》要求提供笔记本电脑进入和使用 FBI 设施的理由和使用时间段。1PED 是指任何具有记录、存储和/或传输数据、语音、视频或图像的一种或多种功能的非固定电子设备。这包括但不限于个人数字助理、袖珍个人电脑、掌上电脑、MP3 播放器、蜂窝电话、摄像机、图书阅读器和寻呼机。 2 可移动电子存储设备是指任何便携式电子存储介质，例如磁性、光学和固态设备，可插入和从计算设备中移除，用于存储和传输文本、视频、音频和图像信息。此类设备没有独立的处理能力。这包括但不限于 zip 驱动器、光盘、拇指驱动器和类似的 USB 存储设备。