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一击开放的负担能力学习与基础模型
我们介绍了一声开放的负担能力学习（OOAL），其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练，但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色，但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后，我们提出了一个视觉语言框架，并具有简单有效的范围，以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明，所提出的方法优于最先进的模型，这些模型少于1％的完整培训数据，并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面：https：//reagan1311.github.io/ooal。
开放式视频视频异常检测
当前的视频异常检测（VAD）方法本质上仅限于封闭设置的设置，并且可能在开放世界应用程序中遇到困难，在培训期间，测试数据中可能存在异常类别。最近的一些研究试图解决更现实的开放式VAD，该研究旨在解散视为异常和正常视频的看不见异常。但是，尽管这种能力对于构建更明智的视频监视系统至关重要，但这种设置着重于预测框架异常得分，没有识别异常类别的能力。本文进一步迈出了一步，并探讨了开放词汇视频异常检测（OVVAD），我们的目的是利用预训练的大型模型来检测和cate-可见和看不见的异常。为此，我们提出了一个模型，该模型将OVVAD分解为两个相互构成的任务 - 类不足的检测和特定于类的分类 - 并共同优化了这两个任务。特别是，我们设计了一个语义知识注入模块，以从大语言模型中引入语义知识以进行检测任务，并设计一种新型的异常合成模块，以在大型视觉生成模型的帮助下生成伪异常视频，以实现分类任务。这些语义知识和综合异常大大扩展了我们模型在检测和分类各种可见和看不见的异常方面的能力。对三个广泛使用的基准测试的实验实验实现了我们的模型在OVVAD任务上实现了最新的性能。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
重新开放计划
● 每个接待员的桌子上都会安装聚碳酸酯屏障 ● 地板上会划出 6 英尺的社交距离 ● 学生椅子之间将保持 6 英尺的距离以保持社交距离 ● 每个房间的单元通风机在运行时都会吸入新鲜空气 ● 两个校区每 100 名学生至少配备一个饮水机 ● 休息室一次最多允许 3 人，并且他们必须保持社交距离 ● 将进行消防演习，以便每个人都保持足够远的社交距离 ● 浴室将全天清洁多次。每天都会保存一份日志来显示谁清洁了它。 ● 自助餐厅同时在场的学生人数会减少。这些学生将相隔 6 英尺就座。 ● 管理员将接受清洁和消毒的进修课程。还将提供定期审查和新产品更新。 ● 学生将被教导在走廊上行走时右肩靠墙，这样我们在与他人擦肩而过时就能保持社交距离 ● 我们的酒精洗手液分配器是根据 FCNYS 2020 第 5705.5 节安装的 ● 铅水测试将于今年（2020-21 年）进行 ● 我们的 2020 年建筑状况调查将安排在 1 月 1 日之前进行。 ● 我们所做的任何更改或添加都将符合 2020 年纽约州统一防火和建筑规范
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DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
TNPSC组II 农业可选IFOS测试时间表2024 入学开放定向：7月1日测试从开始 TNPSC组I - 主电源测试批次-02（2024） b'' 农业可选测试时间表2024 TNPSC组I - 主电源测试批次-02（2024）
泰米尔纳德邦的政党：区域和民族政党 - 泰米尔纳德邦之后泰米尔纳德邦的福利计划和措施 - 泰米尔纳德邦的保留和语言政策 - 福利计划和措施在泰米尔纳德邦的社会经济发展中的影响；泰米尔纳德邦的教育和卫生行政结构：进化 - 泰米尔纳德邦在各个领域的成就：教育，卫生，工业，信息技术，农业，妇女和边缘化群体；泰米尔纳德邦的电子政务和移动治理倡议 - 通过电子治理提供公共服务。tnega - Eservice Centers；泰米尔纳德邦的公共服务交付问题；
陆军和/或空军国民警卫队开放 AGR 空缺公告
2.NGIN 表格 112（日期为 2021 年 1 月 7 日）- 当前 AGR 填写此表格。链接：https://inng.ng.ds.army.mil/sites/J1_HR/AGR/AGR%20Forms/NGIN%20112_07%20January%202021%20OnBoard.pdf#search=112 或按照提供的链接进入 INNG 职业页面。3.NGB 表格 34-1（日期为 2013 年 11 月 11 日）4.官员 AGR 委员会个人品格自我评估。链接：https://inng.ng.ds.army.mil/sites/J1_HR/AGR/_layouts/15/WopiFrame.aspx?sourcedoc= {CF9F46DE-C402-4747-AB1A-CC4D69C89C27}&file=20220821_EXSUM_AGR%20Officer%20Self-Assessment.pdf&action=default 或按照提供的链接进入 INNG 职业页面。5.当前驾驶执照的副本。6.三个最新 OER 的副本。如果申请人没有至少三份 OER，则必须提供士兵指挥官或军事主管的推荐信或书面绩效评估（在职位空缺截止日期后 30 天内）。7.士兵记录简要选择委员会副本，其中包含最新的能力分数（不包括多样性信息和 DA 照片），日期为职位空缺截止日期后 30 天内。8.MEDPROS 个人医疗记录 (IMR) 屏幕的副本，日期为职位空缺截止日期后 30 天内（单位准备 NCO/行政 NCO 的要求）。9.临时或永久简介（如适用）。10.职位空缺截止日期后 30 天内，数字培训管理系统 (DTMS) 打印的 APFT/ACFT 历史记录（单位准备/管理 NCO 要求）。确保姓名和日期可见。11.职位空缺截止日期后 30 天内，数字培训管理系统 (DTMS) 打印的身高/体重历史记录（单位准备/管理 NCO 要求）。确保姓名和日期可见。12.职位空缺截止日期后 30 天内，当前退休积分会计管理 (RPAM) 声明（NGB 表格 23B（陆军国民警卫队退休积分历史记录声明））。对于其他服务，提供等效的退休积分声明。13.所有释放或退伍证明（DD 表格 214、DD 表格 220 和任何随附的 DD 表格 215，如适用）。14.入伍：OCS 毕业证书或 NGB 89，附有资格证书备注，如适用。15.COVID-19 疫苗接种证明。16.一份记录备忘录 (MFR)，解释任何缺失的文件或申请要求的缺陷（IAW AR 25-50）。17.将所有文件合并为 1 个 PDF 文件；pdf 文件中不包含附件、作品集文件、zip 文件、tiff 文件和 jpg 文件。确保所有文件均已签名。