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文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
JABEEN、Fauzia、Jaroslav BELÁS、Gabriele SANTORO 和 Gazi Mahabubul ALAM。开放式创新在促进中小企业商业模式创新方面的作用
COVID-19 疫情改变了全球的市场、组织、个人、行业、行为和技术发展（Breier 等人，2021 年）。各种类型和规模的公司都被迫以非常快速和敏捷的方式适应，以在巨变的时代生存下来。值得注意的是，这种变化被认为是暂时的。然而，事实并非如此。这场疫情彻底改变了许多方面，并将在未来几年和几十年影响更多方面。这与文献一致，文献表明，充满挑战的时代和巨大的挑战可以刺激新的增长道路（Bertello 等人，2022a、2022b）。因此，企业必须适应并在充满挑战的时代创造生存条件。这不是开发新产品或新工艺的问题（Sukumar 等人，2020 年）。相反，这种根本性的变化需要重新思考商业模式（Piccolo 等人，2022 年）。商业模式创新通常涉及数字化流程
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。
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本关键信息备忘录 (KIM) 列出了潜在投资者在投资前应该了解的信息。有关计划/共同基金的更多详细信息、资产管理公司尽职调查证书、关键人员、投资者权利和服务、风险因素、处罚和未决诉讼等，投资者在投资前应参阅计划信息文件和补充信息声明，这些文件和声明可在任何投资者服务中心或分销商处免费获取，也可从网站 www.miraeassetmf.co.in 获取。计划细节根据 1996 年印度证券交易委员会 (共同基金) 条例（迄今已修订）编制，并已提交印度证券交易委员会 (SEBI)。SEBI 尚未批准或否决公开认购的单位，SEBI 也未认证本 KIM 的准确性或充分性。本关键信息备忘录的日期为 2024 年 11 月 30 日