XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字幕
独立的Gatwick可访问性面板（IGAP）
Gal Communications请求，成员会在今年晚些时候将旅行的最佳提示发送给旅行。Ann Frye还提到发布去年的年度报告，并提到了今年的报告，GAL将在残疾历史月期间做。成员讨论了使用医疗设备，尤其是胰岛素泵和葡萄糖监视器的乘客所面临的挑战，已经使用了新的安全设备。包括在某些机场的实例，在某些机场建议他们不能使用身体扫描仪。gal在这次会议之前曾与糖尿病慈善机构会面，并将在基于情况的安全官员的培训中提醒您对这样的医疗设备的额外提醒。成员还讨论了《欧盟可访问性法》的要求，以及将GAL作为最佳实践的一致性。鉴于对公告和手语的字幕要求，这对于有听力损失的乘客尤其重要。安·弗莱（Ann Frye）向Vinci PRM特遣部门介绍了这一点（GAL将参加）。gal将在以后再报告任何动作。
设计和开发国际上适用的教育视频，以提高Melioidos高龄地区的社区意识
摘要。Melioidosis是一种被忽视的热带疾病，会导致高发病率和死亡率。公共卫生意识对于预防和早期发现感染至关重要。该项目旨在开发一种国际适用的教育工具，以提高糖尿病和糖尿病患病率高的地区的社区意识。动画是通过国际合作创建的。来自不同文化背景的64名代表参加了调查，以评估动画。反馈是积极的，有85％的人同意他们将使用此视频进行公共教育，而82％的人同意该视频在其地区的背景下在文化上适合他们。在反馈后将动画固定。为了补充3分钟的动画，还创建了与临床医生，研究人员和患者的访谈的13分钟镜头。这些材料已通过国际Melioidosis网络在线提供，并且可以使用公开可用的软件轻松下载或用任何语言进行字幕，这证明了开发低成本适应性的健康教育材料的实用性
MarineSt：使用实例视觉描述的海洋图像分析的基础模型
摘要。最近在大量数据的基础模型中表现出了广泛的计算机视觉任务和应用程序领域的巨大希望。但是，对海洋领域的关注较少，相比之下，这涵盖了我们蓝色星球的大多数。标记数据的稀缺性是最受阻碍的问题，海洋照片说明了与一般空中图像的外观和内容的明显不同。使用现有的基础模型进行海洋视觉分析不会产生令人满意的性能，这不仅是数据分布的变化，而且还因为现有基础模型的内在限制（例如，缺乏语义，冗余掩码生成或限于图像级别的场景理解）。在这项工作中，我们强调了了解海洋生态系统的模型和数据方法。我们介绍了MarineSt，这是一个使用实例视觉描述分析海洋领域的基础模型，该模型可为海上对象实例输出实例掩盖和字幕。to
格拉德斯通人工智能调查
2022 年，DeepMind 发布了 Gato，这是一个单一的 AI 模型，在其训练的 600 项任务中的 450 项中，其表现优于一半以上的人类专家 [3]。这些任务包括为图像添加字幕、进行对话和控制机械臂。大约在同一时间，谷歌宣布了 PaLM，这是一个 5400 亿参数的模型，在数百种不同的语言任务中取得了最先进的性能 [4]。同年晚些时候，OpenAI 发布了 ChatGPT，人们普遍认为这是数十年来对话式 AI 努力的结晶 [9]，也是第一款在不到两个月的时间内达到 1 亿用户的产品 [23]。然后，在 2023 年初，OpenAI 宣布了 GPT-4，除了许多其他创纪录的功能外，它在统一律师资格考试、AP 美国历史和数学 SAT 等各种测试中都获得了 90% 的成绩 [10]。
设计娱乐的未来
•AI是涡轮增压媒体的生产和使创作过程民主化的，但也对该行业构成了重大威胁和挑战。娱乐正在从谨慎的实验转变为AI的更广泛的部署。到目前为止，用例包括受众预测分析，虚拟生产，自动化任务（例如编辑和字幕）以及动画和配音等领域的提高效率。虽然在电影和电视（例如电影和电视）等高成本的高风险行业中受到欢迎，但这些转变仅仅是开始：更激进的AI驱动创新可以解锁新的收入来源，使内容创建民主化，直接威胁到某些媒体广告和图形设计，并测试创造力，知识财产，知识产权和真实性的概念。采用者应将AI视为聪明的合作伙伴，而不是替代者；人类创造力对于发展共鸣的内容和故事至关重要。实验者必须仔细管理数据泄漏和IP保护，因为它们可以与外部AI模型一起使用。
2024-2025 CRA QUAD纸：优先考虑计算研究以授权和保护弱势群体
弱势群体，例如儿童，老年人，农村人群，残疾人和LGBTQ+社区，通常具有相互的身份，可以扩大挑战，包括残疾（4人中的1人），家庭暴力（1人）（4分之一）和贫困（1分之一）。这些问题需要创新的解决方案，以保护和增强弱势个人的权力。美国已经采取了联邦援助计划的反应，以支持有需要的人和特定人口统计的政策，这些政策减轻了特殊团体的艰辛，同时使他人受益。例如，遏制在人行道上切割（《美国残疾人法》第二次）使出行问题的人以及推动婴儿推车或运输物品的人受益。技术可访问性要求（1973年的《康复法》第508条）帮助人们随着时间的推移或不同情况下的能力变化（例如，在大声环境中的封闭字幕）变化。这些计划强调了我们国家致力于支持弱势个人的承诺，同时使所有人受益。
德克萨斯州的铁路委员会听证会
冬季风暴后，得克萨斯州立法机关颁布，雅培州长签署了H.B.法律。1520，制定了旨在减少客户影响账单影响的新的救济措施。本法律允许受影响的公用事业通过证券化筹集其在冬季风暴URI期间提供服务的合格成本来恢复。总共有11种气体公用事业及时用于这种缓解的应用：Agritexgas，Atmos Energy，Bluebonnet，Centerpoint Energy，Coserv Gas，Corix Dexas，Epcor，Natgas，Natgas，Sienergy，TGS和Unigas。这些应用程序最初单独进行了文件，后来被整合到上面的字幕上的单个案卷中，以提高行政效率，并且因为它们涉及事实和法律的共同问题。正如其各自申请中所述，这些公用事业公司期望使用证券化融资将提供最具成本效益和负担得起的方法，从而从客户那里收回这些费用。
一般药理学实践和...
地址，字幕：一般药理学和毒理学的实践，通用医学专业学生的锻炼指示，牙科医学和药房。作者：助理。dr。助理Katarinačerne。dr。 Ilonka Ferjan，教授。博士MojcaKr间教授。博士方法lipnik-štangelj，协会。教授。博士Lovro Stanovnik，助理。dr。 LovroŽibernaIllustrator：MaticKržan摄影师：BogdanMartinč和评论者：助理。dr。 Sergei Pirkmajer，助理。dr。关于发行或印刷的Miran Brvar数据：1。出版的出版商：卢布尔雅那大学，医学院，药理学与实验毒理学研究所Vrazov TRG 2，1000卢布尔雅那，斯洛文尼亚。结果的地点：卢布尔雅那出版年：2015年发行（有关印刷副本数量的信息）：电子源出版物将以PDF格式为电子。将位于：http：//www.mf.uni-lj.si/media-library/09/afx7a5f9e8629672b7b7bd9wht20255.pdf出版物单零售价：免费访问
使用Atlas.ti
摘要。目的：本研究旨在分析Instagram上审美摄影中颜色和构图的主要趋势，并探索其对用户互动的影响，特别是喜欢和评论。鉴于视觉美学在数字营销中的作用越来越大，了解这些要素对于旨在最大化参与度的内容创建者，品牌和企业至关重要。与以前关注一般社交媒体参与的研究不同，这项研究使用Atlas.ti整合了技术驱动的定性分析，从而实现了结构化编码和视觉元素的主题识别。方法：在591个Instagram帖子上进行了定性内容分析，该帖子标记为#AmestheticPhotography和#visualaesthetic。使用Instagram刮擦（Phantombuster）收集数据，同时提取视觉（调色板，组成技术）和文本（字幕，元数据）元素。ATLAS.TI软件用于分析重复出现的视觉模式，并通过Google Colab和Python进行了颜色提取，以进行准确性。结果：结果表明，自然色（48.18％）和柔和的音调（30.90％）在美学摄影中占主导地位，由于它们的和谐和平静的效果，促进了更高的参与度。组成技术，例如中心对准（40.51％）和三分之二（23.27％）的规则（23.27％）与用户互动显着相关，因为它们与认知负载理论和视觉感知原理一致。此外，与更长的标题相比，简短的字幕（≤10个单词）在增强参与度，平均获得8,876个赞和4,432条评论方面更有效。新颖性：这项研究弥合了视觉美学和计算分析之间的差距，使用Atlas.ti系统地检查社交媒体趋势。与以前仅关注定量指标的研究不同，该研究提供了对颜色和组成如何影响参与度的定性见解。这些发现为内容创建者，设计师和营销人员提供了实用的指导，这表明强大的视觉组成和色彩和谐可以增强受众的参与度。关键字：审美摄影，视觉趋势，调色板，用户参与，Instagram 2024年9月 / 2025年2月修订 / 2025年2月接受此工作，该工作已在创意共享归因4.0国际许可下获得许可。
AI超出文本：整合视觉，音频和语言...
AI/ML工程师摘要： - 本报告深入研究了人工智能（AI）与多模式学习领域的视觉，音频和语言的整合，这使AI系统能够处理和分析来自各种感觉源的数据，以便获得更整体的世界观。多模式AI通过视觉，听觉和语言信息的结合使用情感识别，图像字幕，自动驾驶汽车导航和医学诊断等任务中的性能。AI的一些值得注意的应用包括通过客户服务，自动驾驶汽车的实时决策，改进的医疗保健诊断和患者护理以及其他应用程序的个性化客户互动。在报告中，AI负责部署的挑战在报告中还具有在报告中的特征。挑战，该报告指出，多模式AI将通过提高效率，安全性和多种服务的个性化革新行业所产生巨大影响。AI多模式学习的未来创新的前景有望破坏路径，并显着提高AI系统在跨领域广泛解决问题方面的能力。关键字： - 人工智能，多模式学习，视觉，音频和语言。