XiaoMi-AI文件搜索系统
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几何1 FCC申请表442问题6
可视化应用程序 - 提供了交易数据和相关图像产品的来源，QOS要求与航天器软件定义的无线电相互作用。将在绩效，可用性和安全性方面结合使用机载计算能力和基于地面的任务/有效负载操作在实时无线电链接质量服务质量（QOS）表征附近的资源。所得数据将与端到端通信系统的近实时状态模型相关联。这旨在进一步发展无线电技术，通过使用客户应用程序测试系统（即现实世界需求）来实现动态（而不是计划）分配通信资源和INCA的演变。
2024 年 9 月 6 日 331-38B-4103 制定民事事务...
条件：您是被分配到民事事务团队 (CAT) 的民事事务 NCO 或支持正在进行的民事事务行动 (CAO) 的工作人员。您被命令或已确定需要开发面向建筑的民事事务行动项目。您将获得一份民事事务行动 (CAO) 运行估算、上级总部的民事军事行动 (CMO) 计划、行动区域 (AO) 的地图和相关图像、一台可以访问民事军事信息共享架构和互联网的计算机。您将收到一份 CAO 项目的初步规划文件或 CONOP，以及来自指挥官或适当官员的进一步制定计划的指导。 此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：利用此任务的 Go 和 No-Go 标准、GTA 41-01-007 和 FM 3-57，无误地开发民政运营项目。
Enterprise Precision扫描和索引（EPSI）软件用户指南
根据以资深人士为中心的集成过程（VIP）指南，必须在关键决策点＃2（CD2）之前完成用户指南，并希望根据需要对其进行更新。用户指南是一份技术通信文档，旨在使用特定系统（例如Vista最终用户）为人们提供帮助。通常是由技术作家撰写的，尽管它也可以由程序员，产品或项目经理或其他技术人员撰写。大多数用户指南都包含书面指南和相关图像。在计算机应用程序的情况下，通常包括人机接口的屏幕截图，而硬件手册通常包含清晰，简化的图表。使用的语言与预期的受众匹配，行话保持在最低限度或彻底解释。用户指南是强制性的，构建级别的文档，应更新以反映最近部署的构建的内容。如果适用于您的产品，则需要在本文中记录的部分。
重演者：在故事重述实践中促进具有生成图像的词汇学习者
阅读并反复重述一个短篇小说是学习目标单词的含义和用法的常见和有效的方法。但是，学习者经常在理解，回忆和重述这些目标词的故事背景下努力。受到多媒体学习认知理论的启发，我们提出了一个计算工作流程，以生成与故事相关的相关图像。基于工作流程，我们与学习者和老师一起迭代设计了一个名为Retassist的交互式词汇学习系统。它可以生成故事的句子级图像，以促进故事重述实践中目标单词的理解和回忆。我们的受试者内研究（n = 24）表明，与没有生成图像的基线系统相比，雷达斯主义者显着提高了学习者在用目标词表达时的流利性。参与者还认为，Retassist会减轻他们的学习工作量，并且更有用。我们讨论了利用文本对图像生成模型来支持学习任务的见解。
小儿牙科的AI驱动创新
人工智能（AI）越来越多地成为现代医疗保健不可或缺的一部分，其应用涵盖了各种专业，包括小儿牙科[1,2]。AI简单地是指使用计算机和算法来执行通常需要人类智能的任务，例如决策，学习和模式识别。在牙科中，AI已经在几个关键领域显示了其价值，包括基于图像的自动疾病检测，诊断支持系统和用于检测口服特征的图像分割[3,4]。例如，AI可以通过分析X光片来帮助早期发现龋齿或口服癌症，从而提高诊断准确性并减少人为错误。此外，还使用AI技术来增强与牙科相关图像的分辨率，从而可以进行更精确的治疗计划[5]。机器人技术也是一个有前途的领域，机器人辅助使复杂的牙齿程序更加有效，侵入性较低[6]。这些进步是向数字牙科转变的更大转变的一部分，在该数字牙科中，AI在转变临床实践中起着至关重要的作用。
Microsoft Word-更新 - Photo竞赛中AI生成图像的CAPA立场。
参赛者必须是任何图像及其所有零件的作者。作者必须“拍摄”图像或图像的所有部分。“内容意识填充”或完全基于原始图像中像素的类似修改，并且不会将图像扩展到其原始边界之外的图像是“可接受的”。“生成填充”或使用由书面提示或其他人开发的软件生成的内容的其他过程是“不可接受的”。问题：“我可以在图像中使用生成填充或类似物来创建或删除对象（人，动植物，建筑物，风景效果等）吗？” •如果您使用从书面提示中生成的软件或从他人的工作中开发的内容，则不允许。例如： - 可以允许删除被现有相关图像替换的“不必要的”树。- 不允许删除一个人并用“狗上的狗”代替他们。删除现有的灌木场景的背景并使用要求添加“海滩背景场景”的文本是不允许的。- 使用生成填充以“将瀑布添加到瀑布不属于摄影师拍摄的图像的一部分的场景中。- 将夏季的场景变成一个冬季场景，该场景引入了摄影师拍摄的一部分的雪，这是不允许的。
多模式推理的问题意识视力变压器
视觉语言（VL）模型已获得了显着的重点，从而在多模式推理方面取得了显着进步。这些体系结构通常包括视觉编码器，大型语言模型（LLM）和一个将视觉特征与LLM的代表空间保持一致的投影模块。尽管他们成功了，但仍然存在一个关键的限制：愿景编码过程仍然与用户查询相关，通常是以与图像相关的问题的形式。因此，所得的视觉特征可能无法最佳地调整图像的特定元素。为了解决这个问题，我们介绍了QA-Vit，这是一种问题的多模式原因，这是一种问题，将问题意识直接嵌入到视觉编码器中。此集成导致动态视觉特征，重点是提出问题的相关图像方面。QA-VIT是模型 - 静态的，并且可以有效地将其置于任何VL体系结构中。广泛的经验证明了将我们的方法应用于各种多模式体系结构的有效性，从而导致跨不同任务的一致改进，并展示了其以增强视觉和场景文本理解的能力。
通过监督注意力多次实例学习从多视图超声图像中检测心脏病
主动脉狭窄（AS）是导致大量发病率和死亡率的退化瓣膜状况。这种情况未经诊断和处理不足。在临床实践中被诊断为经胸膜超声心动图专家审查，该术会产生数十个心脏的超声图像。只有其中一些观点显示主动脉瓣。为了自动筛选AS，深网必须学会模仿人类专家识别主动脉瓣观点，然后在这些相关图像上汇总的观点，以产生研究级别的诊断。我们发现，由于依赖图像跨图像的不灵平均值，因此AS检测的方法不足。我们进一步发现，基于现成的基于注意力的多个实例学习（MIL）的表现不佳。我们通过两项关键的方法论创新做出了一种新的端到端MIL方法。首先，一种有监督的注意力技术指导学习的注意机制，以支持相关观点。第二，一种新颖的自我监督预处理策略将对比度学习应用于整个研究的代表，而不是像先前文献中通常所做的那样。在开放式数据集和时间上的固定设置上进行的实验表明，我们的方法在降低模型大小的同时产生了更高的精度。
使用重复卷积方法
图像介绍是一种有前途但具有挑战性的方法，它填充了图像中巨大的自由形式空白区域。最近的大多数论文都集中于将蒙面的图像分成2个有效和无效元素的矩阵，从而使系统更加复杂。本文提出了一种名为Reconv的新型算法，该算法使用重复的标准卷积操作，该操作以相同的方式处理图像的有效元素和无效元素。我们建议的方法的结果重新配置，表明，与较早的方法相比，我们的系统产生的输出更适合于现实世界应用。在药物和酒精成瘾治疗和研究的背景下，该技术提供了几种独特而新兴的应用，例如治疗性视觉刺激修饰。介绍技术可以填补与成瘾相关图像中缺少的数据，例如损坏的MRI扫描或不完整的调查响应，从而增强了成瘾研究中使用的机器学习模型的预测能力。对两种数据集类型的广泛比较研究验证了我们的方法。使用PSNR，SSIM和FID等不同措施评估了建议策略的有效性。结果表明，与现有的现代方法相比，我们建议的方法在性能方面表现出色。