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World File Search System模态
计划和模态程序-Caltrans
P＆MP由一个拥有大量才能和知识的劳动力组成。为了继续支持和发展我们的劳动力，P＆P旨在扩大主题专业知识，发展领导能力，并成长为一个激励和支持彼此的团队。此外，P＆MP试图吸引带来新技能和各种观点的传入人才。要开发一条即将到来的人才的管道，团队必须在教育计划和其他社区中升级并针对招聘，包括招聘活动，这些活动提供有关如何通过州的应用程序系统申请工作的指导。必须强调鼓舞和培养领导者，他们关心改善运输网络并向青年进行宣传，以使他们尽早学习选择，流动性和环境。
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
基于DenseNet的多模态脑肿瘤图像分割
脑肿瘤磁共振图像处理算法可以帮助医生对患者病情进行诊断和治疗，在临床医学中有着重要的应用意义。针对传统U-net网络中多模态脑肿瘤图像分割中类别不平衡以及特征融合导致有效信息特征丢失的问题，本文提出一种基于U-net与DenseNet结合的网络模型。将原网络上编码路径和解码路径的标准卷积块改进为dense块，增强特征的传递；采用二元交叉熵损失函数与Tversky系数组成的混合损失函数取代原来的单一交叉熵损失，抑制了不相关特征对分割精度的影响。与U-Net、U-Net++、PA-Net相比，本文算法的分割精度有明显提升，在WT、TC、ET的Dice系数指标上分别达到0.846、0.861、0.782。 PPV系数指标分别达到了0.849、0.883、0.786；与传统U-net网络相比，所提算法的Dice系数指标分别提高了0.8%、4.0%、1.4%，且在肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的PPV系数指标分别提高了3%、1.2%；所提算法在肿瘤核心区域分割性能最优，其Sensitivity指标达到了0.924，具有很好的研究意义和应用价值。
多模态NLP与人工智能：跨媒体
摘要。在人工智能飞速发展的时代，多模态自然语言处理（NLP）已成为一个至关重要的领域。本文探讨了多模态NLP在跨媒体信息理解与生成中的意义和应用。多模态NLP通过整合文本、图像、音频和视频等多种模态，旨在提高语言理解和生成的准确性和全面性。本文讨论了多模态NLP中使用的各种技术和模型，包括深度学习架构和注意力机制。本文还研究了该领域的挑战和未来方向，强调了改进人机交互和智能应用的潜力。通过案例研究和实验结果，本文证明了多模态NLP在图像字幕、视频描述生成和跨模态检索等任务中的有效性。总体而言，多模态 NLP 对于提升人工智能能力以及实现人机之间更自然、更无缝的交互具有巨大潜力。
多模态可解释人工智能综述
摘要：随着计算能力的提高和海量数据集的增长，人工智能（AI）得到了迅速发展。然而，这一进步也增加了解释人工智能模型“黑箱”性质的挑战。为了解决这些问题，可解释人工智能（XAI）应运而生，它注重透明度和可解释性，以增强人类对人工智能决策过程的理解和信任。在多模态数据融合和复杂推理场景的背景下，多模态可解释人工智能（MXAI）的提出将多种模态集成在一起用于预测和解释任务。同时，大型语言模型（LLM）的出现导致了自然语言处理方面的重大突破，但它们的复杂性进一步加剧了 MXAI 的问题。为了深入了解 MXAI 方法的发展，并为构建更透明、公平和值得信赖的 AI 系统提供重要指导，我们从历史角度回顾了 MXAI 方法，并将它们分为四个时代：传统机器学习、深度学习、判别基础模型和生成式 LLM。我们还回顾了 MXAI 研究中使用的评估指标和数据集，最后讨论了未来的挑战和方向。与此评论相关的项目已在 https://github.com/ShilinSun/mxai review 上创建。
多模态人机交互的系统评价
摘要：本文对多模态人机交互进行了系统回顾。本文展示了不同类型的交互技术（虚拟现实 (VR) 和增强现实、力和振动反馈设备（触觉）和跟踪）在不同领域（概念、医学、物理、人为因素/用户体验设计、交通、文化遗产和工业）中的应用。进行了系统的文献检索，最初确定了 406 篇文章。从这些文章中，我们选择了 112 篇我们认为与本文内容最相关的研究作品。从时间模式、不同领域技术类型的使用频率和聚类分析的角度对文章进行了深入分析。通过分析，我们能够回答相关问题，以寻找与多模态 HCI 相关的工作的下一步。我们研究了典型的技术类型、技术类型和频率在每个领域随时间的变化，以及考虑到相似性，论文如何按指标分组。这项分析确定 VR 和触觉是所有领域中使用最广泛的。虽然 VR 是最常用的，但触觉交互在越来越多的应用中出现，这表明未来应研究将 VR 和触觉配置在一起的应用。
梯度引导的模态脱钩 - ...
具有不完整输入数据（缺少模态）的多模式学习是实用且具有挑战性的。在这项工作中，我们对这一挑战进行了深入的分析，发现模式优势对模型训练具有显着的负面影响，从而极大地降低了缺失的模态性能。是由Grad-CAM激励的，我们引入了一种新颖的指标，梯度，以监测和减少在缺失情景中广泛存在的模态主导性。为了帮助该指标，我们提出了一种新颖的梯度引导的模态解耦（GMD）方法，以促进对主导方式的依赖性。特定的是，GMD从不同模态中删除了冲突的梯度成分，以实现这种去耦，从而显着提高了性能。此外，要弹性处理模态分配数据，我们设计了一个参数有效的动态共享（DS）框架，该框架可以根据是否可用，可以根据是否可用来求解网络参数。我们对三个流行的多模式基准进行了广泛的实验，包括Brats 2018用于医学分割，CMU-MOSI和CMU-MOSEI进行情感分析。结果表明，我们的方法可以显着胜过竞争对手，表明所提出的解决方案的有效性。我们的代码在此处发布：https：//github.com/haowang420/gradient-gendient-gudide-modality-decoupling。
多模态心血管成像的进步
•历史排除：1950年代和60年代的沙利度胺悲剧，一种用于治疗怀孕的药物会导致严重的先天缺陷，促使美国食品药物管理局（FDA）实施严格的政策。在1977年，FDA从早期临床试验中排除了生育潜力的妇女，以保护孕妇及其未出生的婴儿。这项政策导致了妇女健康临床研究的重大数据差距。•误解和偏见：尽管男性和女性之间已知的生理，代谢和荷尔蒙差异，但仍然存在一种长期存在的误解，即药物对男性和女性都具有相同的影响。例如，相同的药物可能比男性效率较低或对女性产生更多的副作用。担心研究结果可能会因女性的激素水平波动而混淆，这也导致了女性在研究中的代表性不足。•道德和实践问题：在审判中伴随孕妇的独特道德考虑也限制了她们的参与。此外，由于与男性相比，妇女承担的家庭和育儿责任的份额更大，因此在临床试验中，女性遇到了更多实际障碍。这些障碍包括需要灵活的试用时间，育儿和旅行规定，这些障碍通常在研究设计中经常得到充分解决。•监管和资金差距：历史上缺乏对妇女健康研究的资金和监管支持无疑导致了解决特定女性特定状况或治疗反应中性别差异的研究。
生物学 - 选项主题。模态
块I 0.25-正确答案每4个问题都很好。 div>块II* 1-完整答案（每个问题2个部分x 0.5点）块III* 2-完整答案（4个部分x 0.5点IV* 2-完整响应 - 完整响应（2节x每个部分）。 div>>> div>*在块II，III和IV中，每个部分将被刺穿：0.5-完整答案 / 0.25-不完整的答案 / 0-不良答案。 div>射击缺陷的惩罚：在三项以上拼写罪的考试中，将有0.25点的惩罚摘要协议协调会议注意：蓝色以前的课程未显示以前的课程。 div>▪考试中的正式考虑： div>
定量模态逻辑的表现力
摘要 - 一种足够强的模态逻辑，以完全表征系统的行为称为表达性。最近，随着（概率，网络物理等）的推理，系统的多样性越来越多。），重点转移到定量设置，从而为定量逻辑和行为指标带来了许多表达性结果。这些定量的表达性结果中的每一个都使用量身定制的论点；提炼这些论点的本质是非平凡的，但对于支持新的定量设置的表达模态逻辑的设计很重要。在本文中，我们介绍了基于近似家庭的新概念来得出定量表达结果的第一个分类框架。一个关键的成分是鳕鱼的提升，这是一种均匀的观察以各种双性异性的构造 - 类似于双性模拟指标的概念。我们表明，最近有几个定量表达性结果（例如Kénig等人。和Fijalkow等人）被容纳在我们的框架中；对于我们所谓的一分化均匀性，也得出了新的表达结果。