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World File Search System多模式
使用多模式LLM
摘要 - 以各种内容，编辑样式和工件为特征的短形式视频的兴起，对基于学习的盲目视频质量评估（BVQA）模型构成了重大挑战。多模式大型语言模型（MLLM）以其出色的概括能力而闻名，提出了有希望的解决方案。本文的重点是有效利用预定的MLLM进行短形式视频质量评估，预处理和响应变异性的影响，以及将MLLM与BVQA模型相结合的见解。我们首先研究了框架预处理和采样技术如何影响MLLM的性能。然后，我们引入了一种基于轻量学习的集合方法，该方法可适应从MLLM和最先进的BVQA模型中进行预测。我们的结果表明，通过提出的集合方法表现出了优越的概括。此外，对内容感知的集合权重的分析强调，某些视频特征并未完全由现有的BVQA模型完全代表，从而揭示了潜在的方向以进一步改善BVQA模型。索引术语 - 视频质量评估，短形式视频，多模式大语模型，内容吸引合奏
通过多模式高清EEG
在最新的客户创新示例中，他们利用开源平台来开发一种新的方法来分析高密度的脑电图，通过显示两个营养患者（左和中间）的Alpha连接网络的显着差异。尽管行为无反应症，但中间的患者的网络与健康成年人（右）相似，也显示出隐藏意识的证据。2
焦点组织病理学：对可解释的多模式诊断的多模式方法的综述
乳腺癌检测中的精度和及时性对于改善患者预后至关重要。传统的诊断方法主要依赖于单峰方法，但是医学数据分析的最新进展使得超越了传统成像技术以外的各种数据源。本评论认真研究了将组织病理学图像与基因组数据，临床记录和患者历史记录相结合的变革潜力，以提高多模式诊断技术的诊断准确性和全面性。它探讨了早期，中间和晚期融合方法，以及先进的深层多模式融合技术，包括编码器架构，基于注意力的机制和图形神经网络。提供了多模式任务的最新进步，例如视觉问题答案（VQA），报告生成，语义细分和跨模式检索，突出显示了生成AI和视觉语言模型的利用。此外，审查还深入研究了可解释的人工智能（XAI）在阐明复杂诊断算法的决策过程中的作用，强调了对透明性和可解释性的关键需求。通过展示解释性的重要性，我们演示了XAI方法（包括毕业，摇摆，石灰，可训练的注意力和图像字幕），增强诊断精度，增强临床医生的认识和促进患者的参与。该评论还讨论了最新的XAI发展，例如X-Vars，Legrad，Langxai，LVLM-Interpret和Ex-ILP，以证明它们在多模式乳腺癌检测中的潜在效用，同时识别关键的研究差距并提出未来的指导，以推进该文件。
多模式 AI 前沿评论
预训练技术使基础模型（如 BERT、T5、GPT）在自然语言处理 (NLP) 和涉及文本、音频和视觉内容的多模态任务中取得了显著成功。一些最新的多模态生成模型，如 DALL·E 和 Stable Diffusion，可以从文本或视频输入中合成新颖的视觉内容，从而大大增强了内容创作者的创造力和生产力。然而，多模态 AI 也面临一些挑战，例如添加新模态或处理需要超出其理解范围的信号的多样化任务。因此，多模态 AI 的一个新趋势是构建一个将现有基础模型与外部模块和工具连接起来的组合 AI 系统。这样，系统可以通过利用不同的模态和信号来执行更多样化的任务。在本文中，我们将简要概述最先进的多模态 AI 技术以及构建组合 AI 系统的方向。我们还将讨论多模态 AI 中潜在的未来研究主题。
针对小学生的多模式学习活动
摘要 本文讨论了一种通过音乐和歌曲的融合来为儿童学习英语的创新方法。作者试图了解音乐如何影响学生的学习动机并提高他们的英语语言技能。这项研究的基础理论是加德纳的多元智能理论，该理论认为每个人都有不同的智力类型，包括语言智力。这项研究还将这一理论与多模态联系起来，多模态是一种利用不同媒体或学习方式来丰富教育过程的方法。初步研究结果表明，只要使用的方法多种多样且适合学生的需求，音乐可以成为提高语言技能的有效工具。关键词：英语、多模态、音乐、加德纳。简介
调查多模式增强对...的贡献
摘要：本研究旨在调查多模态模式对远程塔台环境的贡献。使用交互式空间声音和振动触觉反馈设计了 4 种不同类型的交互和反馈，以响应 4 种典型的空中交通管制用例。实验涉及 16 名专业空中交通管制员，他们被要求在生态实验条件下管理 4 种不同的 ATC 场景。在其中两种场景中，参与者只需控制一个机场（即单远程塔台环境），而在另外两种场景中，参与者必须同时控制两个机场（即多远程塔台环境）。增强模式以平衡的方式激活或不激活。行为结果强调，当在单远程塔台环境中激活增强模式时，参与者的整体表现显着提高。这项工作表明，某些类型的增强模式可用于远程塔台环境。
智能轮椅的多模式界面
随着世界人口的增长，轮椅的使用也随之增加。然而，从手动轮椅到电动轮椅的转变只标志着所用技术的差异，而对于许多有特殊需求的人来说，仍然无法使用。智能轮椅的重要性通过轮椅范式的变化得到了认可，因为它们集成了智能系统和自主行为，例如沿墙行走、障碍物检测和避让、按预先计算的轨迹自动移动或控制外部设备，因此可以接触到更多的用户。然而，功能数量越多，系统的复杂程度就越高，这对于有特殊需求的人来说是一个重要因素。在这方面，自适应多模式界面显得至关重要，因为它们可以适应每个用户的特定需求，并且由于多模式性，它们可以通过输入设备冗余以更直接的命令控制多个系统。本论文重点研究和分析与主题相关的主题的最新进展，涉及交互、界面、智能轮椅和 Intellweels 项目的分析等主题，并描述了新多模式界面的创建和开发。可以看到对技术选择的解释以及系统架构的详细概述。还可以看到实施的设备，如操纵杆或传感器，用于检测头部的运动并将其转换为输入命令以及在 30 个用户实验中使用的模拟器。在分析了用户实验的响应后，概述了系统的整体性能以及后续开发中要采取的未来改进措施。这项工作基于 Intellweels 等雄心勃勃的项目，同时也是自 2007 年以来不断发展并经过多次技术迭代的项目，旨在为智能轮椅的控制和交互模块做出贡献，力争成为该项目的众多成功案例之一。创建的多模式界面比以前的界面有所改进，因为它更具可扩展性、可配置性，并且允许输入和输出操作并行和连续。30 名志愿者对实施的解决方案的评估是实施解决方案质量有效性和完整性的良好指标。他们的反馈也有助于了解该解决方案做得不好的关键点是什么，以及应该改进哪些关键点。关键词：适应性、智能轮椅、交互、多模式界面
监视雷达 多模式多任务雷达
PicoSAR 提供高分辨率合成孔径雷达 (SAR) 成像和地面移动目标指示 (GMTI) 功能，使新旧平台能够轻松获得真正的全天候地面测绘和监视能力。其体积小、重量轻、功耗低，即使在有效载荷有限的平台上也可以与电光/红外传感器并行安装。
基于 MRI 的多模式方法评估...
强迫症患者认知功能障碍与认知功能障碍和记忆力减退相关。有许多神经功能研究 3-8 探讨了记忆功能障碍中大脑活动的异常，特别是在策略记忆处理方面。3-5 一般来说，强迫症患者倾向于过度关注细节而忽略更大的背景，从而导致记忆力受损。6,7 最近的一项功能连接研究 9-11 表明，强迫症患者的认知功能障碍可能与与神经认知内表型相关的脑回路内异常的神经相互作用有关。此外，脑形态学研究 12,13 显示脑容量变化与精神症状严重程度之间存在相关性。最近，Moon 等人 7 联合研究了功能性磁共振成像 (fMRI) 和基于体素的形态学 (VBM)，以显示相同的脑区显示出低功能活动和脑容量减少。根据先前研究的知识 3,4,6-8,12,13，我们假设改变的脑活动和功能连接以及形态学异常与
Pro的多模式对比度学习
蛋白质通常表示为1D序列和2D/3D结构的多模式数据，为机器学习和计算生物学社区提供了一个激励示例，以推进多模式表示学习。蛋白质语言模型对结构的序列和几何深度学习学习了下游任务的出色单模式表示。因此，希望融合单模模型以更好地表示学习。，但仍然是一个公开的问题，即如何将它们有效地融合到多模式表示学习中，尤其是在适度的计算成本却具有显着的下游性能增益。要回答这个问题，我们建议利用单独验证的单模式模型，将它们集成到并行连接中，并在多模式的共同学习的框架下端到端端到端终极地预处理它们。技术挑战是在解决各种方式的异质性，尤其是各种语义鲁棒性的异质性的同时，构建内部和模式间对比的观点。我们通过对蛋白质同源性的领域知识来解决挑战，以告知积极观点的设计，特别是家庭的蛋白质分类（基于序列中的相似性）和超家族（基于结构的相似性）。我们还评估了与其他积极观点（例如身份和种植）相比，与其他积极观点相比，我们还评估了这种观点的使用。关于酶分类和蛋白函数预测基准的广泛实验证明了域信息构造构建和组合在多模式对比度学习中的潜力。