XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字幕
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
尼泊尔图像字幕和语音生成的深度学习方法
摘要 - 这篇文章介绍了一种新颖的图像到语音生成方法，旨在使用深度学习技术将图像转换为文本字幕以及尼泊尔语言的口头描述。通过利用计算机视觉和自然语言处理，该系统分析图像，外观功能，生成人类可读字幕并产生可理解的语音输出。实验利用了图像字幕生成的最先进的变压器架构，并由Resnet和ExcilityNet作为特征提取器补充。BLEU评分用作生成字幕的评估度量。BLEU-1，BLEU-2，BLEU-3和BLEU-4 N-gram所获得的BLEU得分分别为0.4852、0.2952、0.181和0.113。预估计的Hifigan（Vocoder）和Tacotorn2用于文本进行语音合成。所提出的方法有助于尼泊尔语言AI应用的未置换域，旨在提高对尼泊尔语人群的可访问性和技术包容性。
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。
图像字幕结合GAN训练方法
摘要 在图像数量庞大、人们无法快速检索所需信息的当今世界，我们迫切需要一种更加简便、人性化的图像理解方式，图像字幕应运而生。图像字幕，顾名思义，就是通过分析理解图像信息，生成特定图像的自然语言描述，近年来被广泛应用于图文交叉研究、婴幼儿教育、弱势群体帮扶以及产业界的青睐，产生了许多优秀的研究成果。目前对图像字幕的评价基本基于BLUE、CIDEr等客观评价指标，容易导致生成的字幕无法接近人类语言表达，而GAN思想的引入使得我们能够采用对抗训练这种新的方法来对生成的字幕进行评价，评价模块更加自然、全面。考虑到对图像逼真度的要求，本课题提出了一种基于GAN的图像描述。引入Attention机制来提高图像保真度，使得生成的字幕更加准确，更接近人类的语言表达。
CIC：文化意识的图像字幕的框架
图像字幕使用视觉语言预先训练的模型（VLP）（例如Blip）从图像中生成描述性句子，该模型已得到很大改善。然而，当前的方法缺乏图像中描述的文化元素的详细描述标题，例如亚洲文化群体的人们穿着的传统服装。在本文中，我们提出了一个新的框架，具有文化意识的图像字幕（CIC），该框架生成字幕并描述从代表文化的图像中的文化视觉元素中提取的文化元素。受到通过适当提示来构建视觉模式和大语言模型（LLM）的方法的启发，我们的框架（1）基于图像中的文化类别产生问题，（2）提取文化的视觉问题（VQA）中的文化vi sual元素（VQA），并使用生成的问题以及（3）具有文化文化 - 瓦拉避难所使用llms的文化范围。我们对来自4个不同文化群体的45名参与者进行的人类评估对相应的文化有很高的了解，这表明，与基于VLP的图像字幕基线相比，我们提出的框架会产生更文化的描述性标题。可以在https：//shane3606.github上找到。io/cic。
Karthikeyan Palanichamy 1*，Jatin Soni 2 1*产品所有者，Karthikeyanpalanicham@yahoo.com 2软件开发人员，jatinsonii@yahoo.com引用：ka 1*高级软件质量工程师Lucid Motors，Raviarvind25@yahoo.com 2产品经理GM，srinivasreddydolu@yahoo.com引用：Ravi Aravind，E Laxmi 1*，Noria Farooqui 2 1*研究学者，管理与商业研究学院，新德里111 地理研究中人文主义的解释 1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车（EV）的主要障碍。因此，需要解决方案来优化锂离子电池的安全性，性能和周期寿命。为了解决这个问题，我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统（BMS），能够对电动电池电池中的最先进，最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极，分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据；我们证明了突破性的预测准确性，既不需要校准，也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角，这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步，这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说，终身对单个细胞的最先进（SOC）和最先进的（SOH）的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺，而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧，大规模电力缓冲区的停机时间，减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题，并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变，需要通过追求针对电池监控，建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字：优化电动汽车性能，电动汽车（EV），电池管理系统（BMS），AI（人工智能），性能优化，能源效率，机器学习，电池电量（SOC），电池健康状况（SOH）
15 CFR字幕A（1-1–24版）§7.4
（v）软件主要是为了通过互联网连接并与之建立联系的软件，通过电缆，电话线，无线或卫星或其他方式可易于使用，在十二（12）个月内，美国人在ICT交易之前的任何时候都在使用超过1 milion的美国人使用，包括： （b）移动应用程序； （c）游戏应用程序； （d）基于Web的应用程序； （e）连接的软件应用程序；或（vi）ICT与：（a）人工智能和马克学习； （b）量子密钥分布； （c）量子计算； （d）无人机； （e）自治系统；或（f）高级机器人技术。（b）本部分不适用于ICT交易：（1）涉及美国人作为根据美国政府 - 工业授权计划授权的交易的一方收购ICT项目； （2）美国外国投资委员会（CFIUS）正在积极审查或已审查，作为涵盖交易或承保的房地产交易，或根据1950年《 De-Fense Product Act》第721条的一部分，作为修正案及其实施法规的第721条。（c）尽管本节（b）（2）款的豁免，但当事方在CFIUS审查的交易中进行的ICT交易并不属于CFIUS审查或CFIUS审查的涵盖房地产Trans-trans诉讼的一部分。