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多模式可控扩散模型的调查
抽象扩散模型最近成为强大的生成模型，在跨域中产生了高保真样本。尽管如此，他们仍面临两个关键挑战，包括改善时必的迭代生成过程以及控制和控制生成过程。现有的调查提供了扩散模型进步的广泛概述。但是，它们缺乏全面的覆盖范围，专门针对可控生成的技术。本调查旨在通过在扩散模型中对可控生成进行全面且连贯的审查来解决这一差距。我们为扩散模型提供了定义受控生成的详细分类学。可控的生成是根据公式，方法和评估指标分类的。通过列举用于增强控制的方法的方法范围，我们旨在将可控的扩散生成作为一个独特的子场保证专用焦点。在这项调查中，我们将最新结果与之相关，提供了对控制可容纳扩散模型产生的专门处理，以及大纲限制和未来的方向。为了证明适用性，我们突出显示了用于主要计算机视觉任务应用程序的可控扩散技术。通过巩固可控扩散模型的方法和应用，我们希望能在可靠且可扩展的可控生成中催化进一步的创新。
学习的自主驾驶的多模式压缩
随着人工智能技术的快速发展，多模式学习已成为各种应用程序中数据处理和分析的强大范式，包括自主机器人和车辆[1]和大型语言模型[2]。通过整合来自各种模式的数据，多模式学习增强了AI系统的鲁棒性和适应性，从而提高了性能，并具有更大的能力，可以有效地解决现实世界中的Challenges。多模式学习的一种显着应用是在官方驾驶中，它使自动驾驶汽车（AVS）能够使用多种数据源（例如摄像头，LIDAR，雷达，雷达和超声传感器）来解释和响应其环境。这种不同数据类型的集成使机器的感知和决策更加准确，增强了车辆检测和理解对象，预测其运动并安全地驾驶复杂驾驶场景的能力。使用不同方式中包含的信息，AV可以实现更大的鲁棒性和可靠性，降低事故的风险，并改善各种和动态驾驶条件下的整体性能。AV传感器会生成大量数据[3]，根据传感器配置，每秒可能达到40千兆位（GBPS）。必须实时处理和分析这些数据，这需要大量能量，进而减少车辆的范围[4]。因此，无论是在板载处理还是使用未来的低延迟通信[5]来减少数据量，无论是在机载处理还是计算偏移到云服务上。因此，有效的压缩
solent of Midlands多模式货运策略
由英格兰公路管理的A34连接了Solent港口和中部地区，并由等效的铁路路线密切反映，该路线由网络铁路拥有和运营。A34在温彻斯特和牛津之间提供了一条地理路线，同时还提供了与M3，M4，A303和M40等其他主要路线的联系。它支持区域旅游，休闲和工作，包括提供进入M4的“硅谷”，纽伯里赛马场以及北部Wessex Downs等杰出自然美景的地区。这是英国最繁忙的非通风道HGV行李箱路，铁路路线通过一些最繁忙的旅客铁路网络。该路线的类似性质意味着它是跨模式分析的理想候选者，可以理解如何最有效，有效地用于货运运输。
人类大脑如何理解多模式电影
人工智能和生物智能科学之间的共生关系日益密切：神经原理启发了新的智能机器，而这些机器又被用来推进我们对大脑的理论理解。为了促进生物和人工智能研究人员之间的进一步合作，我们推出了 2025 年版 Algonauts 项目挑战赛：人类大脑如何理解多模态电影 (https://algonautsproject.com/)。与 Courtois 神经元建模项目 (CNeuroMod) 合作，本届比赛旨在通过在迄今为止最大的电影观看 fMRI 反应数据集上进行训练，推出新一代多模态且远超其训练分布的大脑编码模型。2025 年挑战赛面向所有人开放，通过公共排行榜提供透明、直接可比的结果，排行榜在每次提交后自动更新，以促进快速模型评估和指导开发。挑战赛将在 2025 年认知计算神经科学 (CCN) 会议上以获奖模型结束。我们欢迎有兴趣与 Algonauts 项目合作的研究人员，为未来的挑战贡献想法和数据集。
通过单眼简化多模式情绪识别...
第 3 章：方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.4 测试阶段：情绪分类.......................................................................................................................................13
光伏的多模式监控和能量管理 -
摘要。由于功率波动和反应物的增加，尤其是工业部门的增加，光伏生成系统和可变需求的整合可能会导致分配网络的不稳定。为了响应，光伏设备已配备了本地存储系统，最终吸收了功率波动并改善了安装性能。但是，在此过程中，忽略了能源存储可能提供的其他功能。因此，本研究提供了多模式能量监控和管理模型，该模型可以通过最佳的储能系统的最佳运行来实现电压调节，频率调节和反应性补偿。有了这个目标，开发了一种平滑控制算法，该算法与公共连接点处的电网参数相互作用，还允许基于工业需求概况的反应能力补偿。此策略在能源消耗之前使用长期的短期记忆神经网络，其RMSE相对较低为1.2E-09。先前使用实时的Opal-RT模拟器在开发环境中验证了结果，并在Cuenca大学的电微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型，以改善对日常能源生产的监督，自动化和分析。％和2％。提供了一系列的结果并分析了新工具，该工具允许利用多模功能的提供，通过减少总谐波畸变THD（V）和THD（I）独立的0.5，从而实现了最佳的电压调节并提高功率质量。
海豚：驾驶的多模式语言模型
摘要。寻求完全自动驾驶汽车（AV），能够以人类的理解和响应能力来浏览复杂的现实情况。在本文中，我们介绍了海豚，这是一种新颖的视觉语言模型，以吸收人类的能力，成为一名自治驾驶助手。海豚擅长处理包括视频（或图像）数据，文本指令和历史控制信号的多模式输入，以生成与提供指令相对应的知情输出。在开源的视觉模型（OpenFlamingo）构建基础上，我们首先通过一般领域中创新的基础思维链（GCOT）过程来增强海豚的推理能力。然后，我们通过构建特定的指令数据并进行指导调整来将海豚定制到驾驶领域。通过BDD-X数据集的利用，我们将四个不同的AV任务设计为海豚，以促进对复杂驾驶场景的整体理解。因此，海豚的独特特征被描述为两个维度：（1）能够对复杂且长尾巴的开放世界驾驶场景和解决AV任务的范围进行全面理解，以及（2）通过反置式学习和错误恢复，包括无梯度的即时概述。该匿名演示可在https://vlm-driver.github.io/上获得。
多模式学习及其生物医学数据的应用
随着生物医学测试方法的快速发展和生物医学数据的爆炸性增长，多模式数据可以更好地满足疾病的精确诊断，例如医学图像和组织学信息可以更全面地反映人的状况。这为研究人员提供了一个难得的机会，可以对生物医学数据，深度采矿和数据融合以及医学研究发现进行多模式学习。在收到的文章中，Asim等。使用多模式学习来预测miRNA序列的关键miRNA，Yan等人。改善宿主病毒间相互作用的预测。这些文章在分子生物学研究中证明了多模式学习的广泛前景。同时，对医学图像的分析在临床应用中也起着重要作用。Refaee等。差异。Sato等。 使用多模式学习来提高评估质量，以预测质子治疗的剂量范围。 Jovel和Greiner讨论了机器学习方法在生物医学研究中的应用。 这些文章表明，多模式学习技术的发展在生物医学数据分析中可以很好地发挥作用。 所有这些文章都展示了人工智能技术的广泛前景，例如生物医学领域中的多模式学习，深度学习和机器学习。 通过对抗生成网络提高算法的鲁棒性对不同的成像设备。Sato等。使用多模式学习来提高评估质量，以预测质子治疗的剂量范围。Jovel和Greiner讨论了机器学习方法在生物医学研究中的应用。这些文章表明，多模式学习技术的发展在生物医学数据分析中可以很好地发挥作用。所有这些文章都展示了人工智能技术的广泛前景，例如生物医学领域中的多模式学习，深度学习和机器学习。通过对抗生成网络提高算法的鲁棒性对不同的成像设备。尽管多模式学习在生物医学数据上具有有希望的应用，但是在处理多模式医学数据集时，面临许多挑战，例如Park等人。如何探索不同模态数据的优势特征，不同数据之间的固有相关性，对某些单一模态数据的过度依赖性以及模型可解释性和鲁棒性的问题仍然需要广泛的研究人员涉及。总而言之，这些文章是对生物医学研究中人工智能（AI）快速增长的探索。这些研究利用多模式学习
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
光伏的多模式监控和能量管理 -
摘要。由于功率波动和反应物的增加，尤其是工业部门的增加，光伏生成系统和可变需求的整合可能会导致分配网络的不稳定。为了响应，光伏设备已配备了本地存储系统，最终吸收了功率波动并改善了安装性能。但是，在此过程中，忽略了能源存储可能提供的其他功能。因此，本研究提供了多模式能量监控和管理模型，该模型可以通过最佳的储能系统的最佳运行来实现电压调节，频率调节和反应性补偿。有了这个目标，开发了一种平滑控制算法，该算法与公共连接点处的电网参数相互作用，还允许基于工业需求概况的反应能力补偿。此策略在能源消耗之前使用长期的短期记忆神经网络，其RMSE相对较低为1.2E-09。先前使用实时的Opal-RT模拟器在开发环境中验证了结果，并在Cuenca大学的电微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型，以改善对日常能源生产的监督，自动化和分析。％和2％。提供了一系列的结果并分析了新工具，该工具允许利用多模功能的提供，通过减少总谐波畸变THD（V）和THD（I）独立的0.5，从而实现了最佳的电压调节并提高功率质量。