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用于评估文本到图像生成中对齐的度量
合成图像产生的进展使评估其质量至关重要。虽然已经提出了几种大会来评估图像的渲染，但对于基于提示的文本形象（T2I）模型至关重要，这些模型基于提示，以考虑其他范围，例如生成的图像与提示的重要内容相匹配。此外，尽管生成的图像通常是由随机起点引起的，但通常不考虑该图像的影响。在本文中，我们提出了一个基于提示模板的新指标，以研究提示中规定的内容与相应生成的图像之间的对齐。它使我们能够更好地以指定对象的类型，它们的数字和颜色来表征对齐方式。我们对最近的几个T2I模型进行了一项研究。我们通过方法获得的另一个有趣的结果是，图像质量可能会大大变化，这取决于用作图像种子的噪声。我们还量化了提示中概念数量的影响，它们的顺序以及其（颜色）属性的影响。最后，我们的方法使我们能够识别出比其他种子比其他种子更好的种子，从而开辟了有关该研究不足的主题的新研究方向。
脑对文本解码：通过键入
现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是，这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里，我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生，并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此，我们介绍了Brain2Qwerty，这是一种新的深度学习架构，训练了从电 - （EEG）或磁刻板图（MEG）解码句子，而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG，Brain2Qwerty平均达到32％的字符率（CER），并且基本上超过了EEG（CER：67％）。对于最佳参与者来说，该模型达到了19％的CER，并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程，但对印刷错误的分析表明，它也涉及更高级别的认知因素。总的来说，这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距，因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。
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％。
定量文本分析（POL42050）课程内容
我鼓励在完成该模块的作业时使用生成的AI工具，但是所有依靠AI生成内容的工作都必须遵守最高的学术标准。这项技术的用户必须意识到它可以做什么，更重要的是它不能做得很好。在评估通过AI平台生成的内容的质量和可靠性时，要行使判断至关重要。AI并不是所有写作挑战的灵丹妙药；它不会自动生成完美无瑕的，逻辑上的连贯性和事实正确的作业。相反，使用AI作为解决特定问题的工具，例如集思广益和想法形成，文献发现和文本起草问题。将您的首选AI平台视为有用但不完美的工具，可以为您的工作提供灵感，新观点和补充领域。对您的深入研究对于确保您的作业中的一致，事实和科学知情的观点仍然至关重要。始终交叉引用AI针对其他独立和可靠的来源提供的信息。
酒店中机器人的实施是否会影响整体TripAdvisor评级？来自行业的文本挖掘分析5.0方法
Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div> 西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div> C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div> d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div> e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div> 感兴趣的声明：无。 div> 资金：无。 div>Orea-Giner，Alicia Abdc； Fuentes-Moraleda，Laura ACD； Villace-Molinero，Teresa ACD； Muñoz-Mazón，ANA ACD和Calero-Sanz，Jorge EF。 div>西班牙马德里国王胡安·卡洛斯大学商业经济学； alice.orea@urjc.es; teresa.villace@urjc.es; ana.muñoz@urjc.es; laura.fuentes@urjc.es B Eirest，巴黎大学1Panthéon-Sorbonne，法国巴黎，法国。 div>C高性能研究小组Openinnova，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos），西班牙马德里。 div>d大学旅游研究中心，西班牙马德里，雷伊·胡安·卡洛斯大学。 div>e信号与通信理论，远程系统与计算，雷伊·胡安·卡洛斯大学，西班牙马德里； jorge.calero@urjc.es f Etsiae-s-School of Aeronautics，马德里理工大学，Cardenal Cisneros 3，E-28040，西班牙马德里E-28040。 div>感兴趣的声明：无。 div>资金：无。 div>
立法详细信息（带有文本） - ORD。 2019-174
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循环经济和工业生态学概念如何交织在一起？文献计量和文本挖掘分析
尽管工业生态学 (IE) 在过去二十年中已经得到了彻底的理论化和分析（Cecchin 等人，2020 年），但围绕循环经济 (CE) 的研究仍处于萌芽阶段，并越来越受到企业、政策制定者和学术界的关注（Korhonen 等人，2018 年 a）。然而，这个 CE 概念并不完全是新的，它的基础是包括 IE 在内的多个研究流派。例如，根据艾伦·麦克阿瑟基金会 (EMF, 2015) 的说法，CE 范式基于七个“思想流派”，即：工业生态学、仿生学、自然资本主义、再生设计、从摇篮到摇篮、蓝色经济、绩效经济。对于法国环境与能源管理局 (ADEME, 2014) 来说，工业生态学也是建立循环经济的几大支柱之一，包括生态设计或产品即服务。
增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法
Osunkentan，Oladotun Ayowumi和Morakinyo，Peace Caleb，“增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法”（2024年）。 图书馆哲学和实践（电子杂志）。 8193。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8193Osunkentan，Oladotun Ayowumi和Morakinyo，Peace Caleb，“增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法”（2024年）。图书馆哲学和实践（电子杂志）。8193。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8193
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。
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。