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摄像机-LLM系统的域适应技术
针对摄像机-LLM系统的域适应技术DOCAS AKINYELE，GODWIN OLAOYE日期：2024摘要：将来自相机的视觉数据与语言模型集成的视觉数据的摄像机模型（摄像头）对于各种应用至关重要，包括各种应用，包括实时图像字幕字幕，对象识别，对象识别，互动AI II系统。但是，这些系统通常由于域的变化而面临挑战 - 相机硬件的差异，环境条件和语言上下文变化。域适应技术通过使模型能够在培训和部署环境方面有效地跨不同领域执行，以解决此问题。本文探讨了与摄像机-LLM系统相关的关键领域适应技术。它涵盖了数据增强，功能一致性，对抗性训练，转移学习和生成模型。此外，它研究了这些技术如何减轻相机数据中变异性的影响并改善视觉输入和语言生成之间的交叉形态对齐。本文还讨论了诸如实时字幕，对象检测和AR/VR等应用程序，以及评估适应性绩效的评估指标。未来的方向指向多域适应性，自适应学习技术和人类在循环系统中。这些进步有望为真实应用程序提供更健壮和广义的摄像头系统。简介摄像机模型（摄像机-LLM）系统代表了视觉感知和自然语言理解的集成方面的重大进步。通过将通过相机捕获的图像数据与复杂的语言模型相结合，这些系统可实现一系列应用程序，从实时图像字幕和对象检测到交互式AI和增强现实体验。随着人工智能的能力继续增长，可以在各种环境中无缝运行的强大摄像头系统的需求变得越来越重要。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
srl。编号/课程提供的域/常规 div>
1。候选人应通过至少三个主题，包括物理学，化学，数学，生物学和农业/农业间作为核心课程的资格考试（第12个标准）。2。候选人出现在与第12个标准中S（He）通过的主题中的候选人不会被视为咨询 /入学，并且会被拒绝。3。候选人必须根据申请 /注册表格中的选择，仅在考试中尝试这些受试者（至少3个受试者）。因此，他们必须非常谨慎地行使对象的选择。尝试与申请表中给出的选择不同的主题将邀请取消咨询 /入学过程的资格。4。许多承认大学都有特殊条件（例如年龄上限，特定计划的强制性主题资格，特定性别的偏好等）根据各自的大学法规进行入学。在填写CUET（ICAR-UG）的在线申请表之前，候选人有责任询问其兴趣的特殊条件。5。有关与资格/资格标准有关的更多详细信息，请参阅Cuet（ICAR-UG）的信息公告2025。
srl。编号课程/课程提供的域 div>
50％的标记23研究生B.A. L.L.B. （hons。） 一般能力测试10+2高级50％的标记23研究生B.A.L.L.B.（hons。）一般能力测试10+2高级
高级学位课程/课程提供的域/常规 div>
备注：1。UOH中的教学媒介是英语。也要求接受语言课程的学生参加某些大学级别的强制性课程和选修课。因此，英语对于所有程序都是强制性的。2。在NTA宣布CUET UG结果后，有兴趣的候选人应在门户网站www.acad.uohyd.ac.in上填写海得拉巴大学的申请表。候选人可以申请多个计划，但要尝试针对各自计划规定并履行资格标准的尝试相关的测试论文。3。对于属于SC/ST的候选人和不同的含糊之类的类别（PWBD），最低资格是“合格考试”。4。候选人可以请访问http://acad.uohyd.ac.in，以获取有关上述计划的核心和合格论文的详细信息，以及录取的绩效生成过程。5。候选人在过去四（4）年内通过了合格的考试（中间人/高中等）（即2022年或更晚年），只有资格申请。
高级学位课程/课程提供的域/常规 div>
计算机科学（位于卡拉卡尔校园）11 B.Sc. （hons。） 统计数学和物理学的传递+2，至少50％的分数为12 b.sc。 （hons。） 生命科学生物学，化学和物理学以+2传递，至少为50％的商标计算机科学（位于卡拉卡尔校园）11 B.Sc.（hons。）统计数学和物理学的传递+2，至少50％的分数为12 b.sc。（hons。）生命科学生物学，化学和物理学以+2传递，至少为50％的商标
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大学/学院的名称：Shobhit工程技术研究所B.Ed. 29 B.Ed。教育学士学位一般能力测试至少50％的学士学位或科学/社会科学/人文学士学位/商业学士学位/b.tech
2025年2月22日，星期六，该算法的域...
爱因斯坦的一般相对性彻底改变了我们对重力的理解，将其描述为时空的曲率。但是，当探索黑洞和大爆炸的极端条件时，相对论与量子力学发生冲突，这表明需要更深的理论：量子严重性。在本次会议上，黑洞的作用将被分析为自然研讨会，以测试相对论的局限性并研究新的理论方法。将讨论黑洞的熵，全息原理和信息悖论的概念，这些原理质疑现代物理的基础。的目标是探索寻找统一的量子引力理论的最新进展及其对我们对宇宙的理解的影响，从大爆炸之后的第一时刻到时空本身的结构。
skada bench：对无监督的域适应方法进行基准测试，并对多种方式进行现实验证
无监督的域适应性（DA）包括适应在标记的源域上训练的模型，以在未标记的目标域上表现良好，并具有某些数据分布变化。虽然文献中提出了许多方法，但公平和现实的评估仍然是一个悬而未决的问题，尤其是由于方法学困难在无监督环境中选择超参数。在Skada Bench的情况下，我们提出了一个框架，以评估DA方法的不同方式，除了在文献中很大程度上探讨的计算机视觉任务之外。我们对现有浅层算法进行了完整而公平的评估，包括重新加权，映射和子空间对齐。现实的超参数选择是通过嵌套的交叉验证和各种无监督的模型选择得分进行的，这两个模拟数据集都具有受控的偏移和现实世界数据集的不同模式，例如图像，文本，生物医学和表格数据。我们的基准强调了现实验证的重要性，并为现实生活中的应用提供了实用的指导，并对模型选择方法的选择和影响有了重要的见解。Skada-Bench是开源的，可再现的，可以通过新颖的DA方法，数据集和模型选择标准轻松扩展，而无需重新评估竞争对手。Skada-Bench可在https://github.com/scikit-adaptation/skada-bench上在github上获得。