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密集教学研讨会 (ITW) 2024
亲爱的同事们，热烈欢迎参加 2024 年强化教学研讨会 (ITW)。ITW 是一个主要旨在帮助新加入 BITS Pilani 的教职员工在教学方面取得优异成绩并让他们适应 BITS 教育体系的计划。BITS Pilani 长期以来一直为其利益相关者提供优质的教学环境。BITS Pilani 始终适应不断变化的环境，并不时采用适当的现代教学法。如果没有学院教职员工的智慧和奉献精神，这是不可能实现的。BITS Pilani 在教学方面的传统将永远是我们的指导灯，我们将继续追求研究的前沿，将研究成果带入课堂，并创造一个促进研究和创新的环境。 BITS 学生在学术和研究、创业、国防服务、公务员、社会服务、企业、文学和表演艺术等各个领域取得的成功充分说明了 BITS Pilani 的整体教学方法。BITS Pilani 的教学中心通过 ITW 为教职员工提供了一个绝佳的机会和平台，让他们反思各种教学方法、学习者参与、评估和评价，使用技术作为平台和教学辅助工具，并讨论他们的教学/学习经验。我希望这次 ITW 能让你们所有人都焕发新的精神和热情，继续从事崇高的教师职业。教学不仅仅是传授知识；它还关乎激发好奇心、培养批判性思维，并让学生成为终身学习者。你们手中的火炬点燃了下一代人的思想。敞开心扉，敞开心扉，拥抱这段旅程，因为正是通过您的指导和辅导，学生才能发现他们的真正潜力。请记住，教室不仅仅是一个学习的地方，还是一个让梦想飞翔和塑造未来的平台。让我们一起踏上教育这一崇高的使命，照亮通往智慧和启蒙的道路。祝你们一切顺利。
融合了科学的密集计划AI
这个密集的培训计划旨在涵盖AI的关键概念，并提供实践示例。它针对科学博士生，他们想从头开始学习机器学习的理论和实践方面。参与者将深入研究监督和无监督的机器学习，神经网络架构，并研究在核物理，医学和材料科学等领域中使用AI模型的使用。理论会议将与实践实验室，黑客马拉松和最终项目介绍交替。该计划还包括社交活动，例如指导城市巡回演出以及学生项目的小组工作。参与者将集思广益自己的项目思想，以应用学习的概念。鼓励他们携带自己的数据。暑期学校的组织如下：早上会议专门用于课程和演讲，而下午会议由实验室会议，黑客马拉松和参与者的最终演讲组成。本周和星期二的第一部分致力于机器学习和深度学习。第二部分在星期三，解决了与神经网络和应用相反问题的应用建模。最后一部分在周四和周五，重点介绍了各种科学领域中的大型语言模型，基础模型和物理知情模型等AI模型。
生成检索作为多向量密集检索
生成检索使用给定查询的序列到序列体系结构以端到端的方式生成相关文档的标识符。尚未完全理解生成检索和其他检索方法之间的关系，尤其是基于密集检索模型中匹配的方法之间的关系。先前的工作表明，使用原子标识符的生成检索等效于单载体密集的检索。因此，生成检索表现出类似于在使用层次语义标识符时，在树索引中类似于层次搜索的行为。但是，先前的工作仅关注检索阶段，而没有考虑生成检索的解码器内的深层相互作用。在本文中，我们通过证明生成检索和多向量密集检索共享相同的框架，以衡量与文档查询的相关性相同的框架。具体来说，我们研究了生成检索的注意力层和预测头，表明可以将生成检索理解为多向量密集检索的特殊情况。两种方法都将相关性计算为查询和文档向量的产品和对齐矩阵的总和。然后，我们探讨了生成检索如何应用此框架，采用不同的策略来计算文档令牌向量和对齐矩阵。我们已经进行了实验来验证我们的结论，并表明两个范式在其比对矩阵中表现出术语匹配的共同点。
快速反应-证据综合：剂量密集佐剂...
剂量密集化疗和标准化疗之间的毒性只有微小差异。在四项试验中，剂量密集化疗组的贫血和口腔炎发生率高于对照组。在两项和四项试验中，接受剂量密集化疗的受试者中，有更高比例的人出现 3 级或以上腹泻和呕吐症状（在试验中分类不同）。荟萃分析的作者指出，使用集落刺激生长因子 (G-CSF) 来降低剂量密集化疗组发生中性粒细胞减少事件的风险，使得不同治疗方法之间的血液学毒性比较变得复杂，两项试验中，剂量密集化疗治疗中记录的白细胞减少症发生率在统计学上显著降低。
tdcl：视觉的密集语义对比度学习 -
摘要。传统的单对象跟踪任务正在经历新的转型浪潮，尤其是随着语义缺乏的出现，这导致了视觉跟踪任务的兴起。但是，将Vi-Sual Tracker与自然语言描述相结合的先前方法倾向于依靠文本描述的全局表示，而较少考虑文本描述和Vi-Sual外观之间的精细连接。本文提议利用双向交叉注意模块来捕获语言和视觉特征之间的连接，这些连接进一步投影为密集的语义反映以保持对齐方式。为了保持搜索区域与耦合的自然语言之间的语义同意，并使融合功能保持一致，本文提出了一种新颖的密集性对比度学习损失，以弥合文本和视觉方式之间的语义差距，并以密集的形式对齐。所提出的框架在跟踪包含自然语言描述的数据集（例如TNL2K和OTB99-LANG）方面实现了有希望的结果。我们的方法提供了一种新颖的解决方案，用于代表和对齐单个对象跟踪任务的跨模式信息，并可能激发该领域的进一步研究。
事件摄像机的密集连续时间流量
摘要 - 我们提出了一种估算事件数据的密集连续时间光流的方法。传统的致密光流方法计算两个图像之间的像素位移。由于缺少信息，这些方法无法在两个图像之间的盲时间中恢复像素轨迹。在这项工作中，我们表明可以使用事件相机中的事件来计算每像素，连续的光流。事件由于其渐进性和微秒响应时间而提供了有关像素空间中运动的时间细粒信息。我们利用这些好处来通过参数化的B´ezier曲线在连续的时间内密集地预测像素轨迹。为了实现这一目标，我们构建了一个具有强大诱导偏见的神经网络：首先，我们使用事件数据及时构建了多个顺序相关量。第二，我们使用B´ezier曲线在沿轨迹的多个时间戳上为这些相关量索引。第三，我们使用检索到的相关性迭代更新B´ezier曲线表示。我们的方法可以选择包括图像对，以进一步提高性能。据我们所知，我们的模型是可以从事件数据中回归密集的像素轨迹的第一种方法。为了训练和评估我们的模型，我们引入了一个合成数据集（Multiflow），该数据集（Multiflow）具有每个像素的移动对象和地面真相轨迹。开源代码和数据集向公众发布。我们的定量实验不仅表明我们的方法在连续的时间内成功预测了像素轨迹，而且在多速和DSEC-Flow上的传统两视频像素位移中也具有竞争力。
密集通道EEG生成的统一框架
摘要 - 密集通道电脑图（EEG）信号的高度收购通常会受到成本和缺乏良好的可移植性的阻碍。相反，从稀疏渠道产生密集的频道脑电图信号显示出希望和经济生存能力。然而，稀疏通道EEG构成了诸如空间分辨率减少，信息丢失，信号混合以及对噪声和干扰的敏感性的增强。为了应对这些挑战，我们首先通过优化一组跨渠道EEG信号生成问题来从理论上提出密集通道的EEG生成问题。然后，我们提出了YOAS框架，用于从稀疏通道EEG信号生成密集通道数据。YOA完全由四个顺序阶段组成：数据制备，数据预处理，偏置-EEG生成和合成EEG生成。数据准备和预处理仔细考虑EEG电极的分布以及脑电图信号的低信噪比问题。偏见-EEG的生成包括BiaSeegganFormer和BiaSeegDiffformer的子模块，它们分别通过将电极位置对准与扩散模型相结合，从而促进了长期特征提取并产生信号。合成的EEG生成合成了最终信号，采用扣除范式来进行多通道EEG生成。广泛的实验证实了Yoas的可行性，效率和理论有效性，甚至可以显着增强数据的可见性。从稀疏通道数据中生成密集通道脑电图信号的这一突破为脑电信号处理和应用中的探索提供了新的途径。
MLLMS的密集连接器-NIPS论文-Neurips 2024
我们是否充分利用多模式大语模型（MLLM）中视觉编码器的潜力？MLLM最近在多模式理解中的出色表现引起了学术界和行业的广泛关注。在当前的MLLM大鼠种族中，重点似乎主要是语言方面。我们目睹了较大和更高质量的指导数据集的兴起，以及大型LLM的参与。然而，很少关注的注意力指向MLLM使用的视觉信号，通常被认为是冷冻视觉编码器提取的最终高级特征。在本文中，我们介绍了密集的连接器 - 一种简单，有效且插件的视觉语言连接器，通过利用多层视觉特征来显着增强现有MLLM，并以最少的额外计算开销。在此基础上，我们还提出了有效的密集连接器，该连接器的性能与Llava-V1.5相当，只有25％的视觉令牌。此外，我们的模型仅在图像上进行了训练，还展示了视频理解中出色的零拍功能。各种视觉编码器，图像分辨率，训练数据集量表，不同尺寸的LLM（2.7b→70b）以及MLLM的不同架构（e。g。，llava-v1.5，llava-next和mini-gemini）验证了我们方法的多功能性和可扩展性，从而在19个图像和视频基准中实现了最先进的性能。我们希望这项工作将提供宝贵的经验，并成为未来MLLM开发的基本模块。代码可在https://github.com/hjyao00/denseconnector上找到。
使用密集欧洲几何改进射线几何...
目前，GPS观察允许使用断层扫描衍生4-D大气（对流层或电离层）模型。为此，GPS数据用于估计对流层的倾斜对流层延迟（STD）（例如，Pottiaux，2010年）和电离层的倾斜总电子含量（STEC）（例如Bergeot等，2010）。层析成像方法包括通过体素（代表对流层或电离层）的体素离散数量（体素为3D像素，图1）。这允许在断层网格分辨率下获取有关这些参数的分布变化的信息（Mitchell和Spencer，2003年）。在不久的将来，使用Glonass和Future Galileo系统以及增加地面GNSS网络增加了STD和STEC的观察结果，这将减少对先验信息的依赖，最终导致大气中的层析成像主要基于数据（Bust and Mitchell，Mitchell，2008; Bender and Rababe，2007年）。
澳大利亚保护人群密集场所的战略——恐怖主义。......
通过获取这些信息，业主和经营者将能够更好地保护他们的人群密集场所免遭恐怖主义袭击。保护性安全措施可用于阻止、发现、延迟、应对和从恐怖袭击中恢复。实施这些措施可能是一个复杂的过程，如果做得不正确，可能会代价高昂且无效。该战略包括一套补充材料，可帮助业主和经营者理解和实施保护性安全措施。这些材料还包含有关恐怖分子使用的特定武器和战术的模块。这些补充材料可在 www.nationalsecurity.gov.au 上找到，包括：• 人群密集场所自我评估工具；• 人群密集场所安全审计；• 敌对车辆缓解指南；• 化学武器指南；• 活跃武装罪犯指南；• 简易爆炸装置指南；和• 破坏敌对侦察指南。