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World File Search System多模式
一项关于基于自动提示的多模式转移学习的调查
学院，印度普鲁切里（Puducherry），在一系列职业中摘要，例如文本输入，图像和识别语音，深度学习的结合已成为处理困难识别工作的重大技术进步，评估对深度学习的多种方式进行了插图研究，这些方法已更改了多种领域，将几个领域的重点放在了尖端技术上。一种强大的深度学习方法表明，以识别目标识别和图像划分的图像的出色功效涉及使用卷积的神经网络。通过转移学习的发展使训练有素的模型可以使用较少的信息部署到进一步的专业职业，从而提高了其效率。文本消息识别以及语言主要发展到深度学习和实例，例如复发性神经网络和长期记忆或系统。这些原型在创建信息，理解环境以及管理自然语言任务中的语言处理范围方面表现出色，包括查询答案，设备解释和评估情感。尽管有限的信息有限，但验证的语言原型的实施仍在文本相关操作的性能方面取得了重大改善。当前，复发性的神经网络用于深度学习进行语音识别，以达到高解释的语音效率以构成文本。关键字：自然语言处理，深度学习，复发性神经网络，卷积神经网络1。深度学习引言人工神经网络模仿人类大脑的结构，是基础深度学习，机器学习的一部分已成为过去十年来人工智能（AI）指数进步的推动力。深度学习算法特别擅长处理大量数据，允许机器直接从原始数据输入（例如文本，语音或图像）中学习，而无需手动功能工程。深度学习的主要创新是其通过多个处理单元或神经元多层学习DT的层次结构表示的能力。这些层逐渐提取更高级别的特征，这就是为什么深度学习对语音识别，自然语言理解和图像识别等合作任务特别有用的原因。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
农村多模式计划
许多农村社区和小镇正在改善步行，骑自行车，公共交通和出租车服务，以为非驾驶员提供流动性，改善公共健身和健康并支持经济发展。摘要多模式计划创建了社区，可以通过步行，骑自行车和公共交通工具到处走走。这为个人和社区提供了各种直接和间接的好处。本报告探讨了为什么以及如何在农村地区和小镇上实施更多的多模式规划。当前的趋势正在增加对农村社区非自动旅行选择的需求，包括人口老龄化，贫困越来越大，健康和安全问题不断增长以及不断增长的旅游业。各种策略可以帮助农村社区改善和连接步行，骑自行车，公共交通，包括创新的设施和服务以及智能增长发展政策。本报告中描述的新计划资源可以帮助农村社区和小城镇制定综合的多模式计划和计划。
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
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
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。
Bryan He |研究声明 Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
鉴于此，我建立了将Echonet动力学集成到标准临床工作流程中所需的工具和基础设施。这使我们能够进行3,769个超声心动图研究的盲，随机临床试验，以将模型的性能与超声检查员评估进行比较[6]。首先，试验发现该模型的预测已充分融合到工作流程中，心脏病专家审查了初步评估，无法可靠地确定模型或超声检查员是否进行了初步评估。该试验还发现，心脏病专家对模型的初始评估进行了重大变化（对Sonogra-Pher的27.2％而言，16.8％），并且使用该模型的初始评估节省了心脏病专家和超声学家的时间。该模型已经完成了FDA 510（k）清除过程，以确保其符合安全和功效标准。
项目标题：以行人为中心的多模式机器人感知的有效的深度学习算法
1。简介。人工智能和机器人技术的快速进步为开发了能够与人类环境无缝互动的智能，自主系统开辟了新的边界。这些系统的核心是以行人为中心的多模式机器人感知，它使机器人能够导航，理解和安全地与人类大量人群的环境进行互动。该项目着重于开发针对多模式机器人感知的有效的深度学习算法，利用各种传感器，例如红外摄像机，激光镜头和事件摄像机。目标是增强机器人感知和预测行人行为的能力，确保在城市导航，行人互动和对隐私敏感应用程序等方案中的安全可靠操作。
多模式话语分析和电子设备
交流本质上是多模式的。近几十年来，对该主题的研究兴趣呈指数增长，尤其是从多模式话语分析（MDA）的角度来看。在学术环境中，几项研究研究了讲师的言语和非语言特征的组合，但不一定与隐含的演讲一部分有关。我们认为，教学涉及将知识与情感以及或多或少有意识地传播给学生。这甚至可能在英语媒介教学（EMI）设置中更相关，因为英语不是讲师的主要语言。因此，我们的主要目的是从MDA的角度分析EMI教学实践的示例，但添加电子设备（一种脑电图）可以帮助我们以不同的方式改进和/或补充分析：增加客观的支持并处理情绪，可以在交付班级时传播。结果表明，这种观察和技术的组合可以潜在地丰富传统的MDA研究的结果。