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多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
太阳能合成成像：在SDO/AIA数据上介绍deno的扩散概率模型
为了人类的运气，与小型太阳能相比，太阳能较小。即使这些是个好消息，这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此，太阳能监视应用程序（包括量）是预测的，因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题，可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像，从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像，具有特定强度的能力。为了实现我们的目标，我们引入了一个脱氧概率模型（DDPM）。我们用SDO航天器上大气图像组件（AIA）仪器进行了精心制作的数据集训练它，该仪器特别是171Å带，该乐队捕获了冠状环，纤维，纤维，浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后，采用X射线测量来基于太阳量（a，b，c，m，x）对每个图像进行分类，从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标，FRéchetInception距离（FID）和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果，可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为，这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测，并将其应用于其他深度学习和物理任务，例如AIA到HMI（）图像翻译。
探索小型，中和大型企业的在线微目标实践
Facebook和其他广告平台通过允许广告商选择特定用户并用精心制作的消息来瞄准用户的数据来利用用户的数据（该实践称为微目标）。但是，诸如Cambridge Analytica之类的广告客户恶意使用这些定位功能在选举中操纵用户。欧洲委员会计划在《新欧洲民主行动计划法》中限制甚至禁止某些目标功能，以保护用户免受这种伤害。难以找到适当的限制，我们不知道这些限制对常规广告商的经济影响。在本文中，为了告知辩论，我们通过了解谁在Facebook上进行广告以及他们如何使用广告平台的目标功能迈出了第一步。为此，我们要求890个美国用户在其浏览器上安装监视工具，以收集他们在Facebook上收到的广告，以及有关这些广告的目标的信息。通过将Facebook上的广告客户与他们的LinkedIn配置文件匹配，我们可以看到71％的广告客户是中小型企业，有200名员工或更少的员工，他们负责61％的广告和57％的广告印象。关于微目标，我们发现我们的数据集微目标中只有32％的中小型企业和30％的大型企业至少一个广告。这些结果不应被解释为微目标不是作为营销策略而有用的，而是广告商更喜欢将微目标任务外包给广告平台。的确，为了传递广告，Facebook正在采用优化算法来利用用户数据来确定哪些用户应查看哪些广告；这基本上意味着广告平台正在执行算法驱动的微目标。因此，在设定微目标的限制时，立法者应考虑传统广告客户驱动的微目标以及广告平台执行的算法驱动的微目标。
合作多型火山口探索：拱形模拟任务的概念和结果
摘要 - 进入极端地形，例如洞穴或陨石坑，是未来行星探索机器人的关键挑战。许多实验机器人系统要么使用创新的运动概念或精心制作的任务设计来探索更具挑战地形。但是，这需要高度专业的任务特定机器人设计，从而限制了机器人一般应用的范围。我们通过使现有的漫游者系统团队将轨迹探索作为额外的机会任务任务来调查另一种方法。Rovers在一个束缚的Abseiling操作中进行了合作，从而增强了机器人团队一名成员的运动能力。我们使用我们的两个行星漫游原型在一般多功能多机器人月亮模拟任务的范围内进行火山口探索。在本文中，我们首先概述了对流动站系统的设计和修改，并描述了实验的一般部分自治设置，包括用于挂接系绳的机器人合作，并将其挂入火山口。第二，我们在火山Mt.ETNA，意大利，2022年。 在现场，流浪者成功地进入了甲壳虫小火山口，这是宽度约150 m，深度约为30 m，其陡峭的侧面部分紧凑，部分宽松且部分松散的火山土壤。 该实验表明协作操纵对束缚两个流浪者的可行性。 还显示出由于绞车而显示出增强的漫游动力，从而实现了安全的火山口探索。ETNA，意大利，2022年。在现场，流浪者成功地进入了甲壳虫小火山口，这是宽度约150 m，深度约为30 m，其陡峭的侧面部分紧凑，部分宽松且部分松散的火山土壤。该实验表明协作操纵对束缚两个流浪者的可行性。还显示出由于绞车而显示出增强的漫游动力，从而实现了安全的火山口探索。我们终于讨论了从该实验中学到的经验教训以及其余的实施步骤，以实现当地自主的火山口探索。
纳米孔DNA测序中的算法和模型
在不到四十年的时间里，纳米孔测序技术从笔记本页面上的一个令人难以置信的思想到了人类基因组完整顺序的决定性贡献者之一。它的快速发展，尤其是近年来，不仅是由于其对纳米孔的固有创新而驱动的，而且还取决于综合领域的协同进步，例如GPU加速和深层神经网络，以及深层的跨学科影响，例如诸如语音识别之类的领域。然而，在这种快速的进步中，纳米孔测序中的某些方法仍然相对尚未探索。这种疏忽有可能在技术进一步的发展中创造瓶颈。在本文工作中，我们深入研究了这些未知的领域，试图填补关键的空白并将技术分为新的边界。我们的目标是释放其潜力，从而在基因组研究及其他方面取得进一步的突破。通过我们的研究，我们开发了两种新型算法和两个量身定制的新颖模型，以解决纳米孔测序的这些不足的方面。属于MBS组的两种算法，GMB和LFB都为HHMMS固有的具有挑战性的解码问题提供了创新的解决方案。它们是针对不同场景量身定制的两个不同变体。虽然GMBS专门用于解码冗长的序列（例如在长阅读的基本词中遇到的序列），但LFBS已优化用于并行编程，并在处理短长度的sepciences方面表现出色。在这项研究中开发的两个创新模型，每种利用HHMM的变化并采用端到端方法，展示了分辨的结构。第一个模型是EDHMM和DNN的混合体，显示了整合知识驱动和数据驱动技术的有效性。相比之下，第二个模型是一种定制设计的解旋酶HMM，它从测序设备中发现的运动蛋白的开创性研究中汲取了灵感。凭借其精心制作的层次结构架构具有超过500万个排放状态，该模型提供了与其前身相当的全面功能空间。
ENC 1136：多模式写作/数字素养
地点：WEIL 408A 时间安排：T 10:40 am – 11:30 am；R 10:40 am – 12:35 pm 教师联系信息 讲师：Faith Boyte 电子邮件：fboyte@ufl.edu 办公室：Turlington Hall 4307 办公时间：TR 1:30 pm – 2:30 pm 联系我的最佳方式是通过电子邮件。请确保在主题行中输入课程编号 (ENC 1136)，并从您的 UFL 电子邮件帐户发送。所有电子邮件的回复时间为一天。如果您想与我见面但不能在我的办公时间内到场，我很乐意安排一个我们双方都方便的时间。 课程描述 多模式作文教授数字素养和数字创造力。多模式作文是指使用多种模态来实现其目的的文档制作行为。多模态写作中经常使用的模态包括“视觉、听觉、手势、空间或语言创造意义的手段”（Selfe 195）。随着越来越多的学术、专业、公民和个人文件依赖各种媒体形式，学生必须明白，当代写作不仅仅是将文字写在纸上。如今，人们除了传统的书籍、报纸和杂志外，还从许多来源获取书面文件。书面内容在网络上传播，并通过音频（播客）和视频（YouTube、Vimeo 等）传达。本课程教学生编写和传播多模态文件，以便通过数字平台和多模态文件传达富有创意、经过充分研究、精心制作和精心编写的信息。虽然多模态并不一定意味着数字化（例如，中世纪的彩绘手稿是多模态的），但本课程重点关注数字素养与多模态写作之间的关系。本课程提倡数字写作和研究作为学术、专业、公民和个人表达的核心。课程目标 多模式写作目标旨在教导学生如何以数字形式撰写、修改和传播信息。本课程强调：
Newsclips 2024年7月
Pulkit Kr。dohan说：“课程中最好的部分是教授的古鲁咒语，其作用像Chanakya Niti，可以在任何工作中或任何地方生存。除此之外，所有讲座都是沉浸式和引人入胜的，有趣且互动的。”讲座是通过80多个小时的实时课程，现实世界的业务应用程序和行业案例研究进行的，并具有沉浸式教学法和点对点学习该计划着重于为参与者提供精确交付项目的技能，以确保遵守时间表，预算和质量标准。它向参与者介绍了全面项目管理必不可少的工具和技术，从而涵盖了从启动到关闭的整个项目生命周期。Tangirla Viswanath还称赞了沉浸式教学法和经验丰富的该计划的教师。“每个幻灯片都有一些要学习的东西。，当我季度访问时，它帮助我向非洲发展共同体地区的团队介绍了多个主题。最大的胜利是关于利益相关者管理和范围管理。这是我们大多数项目受到影响的地方，导致延误和成本超支。”除了这两个方面，该综合项目管理计划的尖端课程是在30个模块上构建的，每个模块都精心制作，以提供对学科的透彻理解从项目管理介绍开始，模块通过与PMBOK一致的关键知识领域进行进展。参与者可以洞悉项目计划，调度，成本管理和风险分析。它涵盖了项目生命周期，启动，并采用投资组合方法来解决项目管理，解决组织战略和项目/投资组合选择。对相关软件工具的实际接触已集成，强调了它们在项目管理中的适用性。该计划探讨了项目采购，供应链管理和质量管理，并研究了六个Sigma和关键的链项目管理方法。它还解决了通信管理，软件项目管理和自适应和敏捷项目管理。最终模块专注于PM流程框架，价值交付系统，行为和领导方面，人力资源计划以及业务分析，AI和自动化的整合。旅程以对项目调试，关闭和切换过程的深入探索结束。
Bukit Sembawang Estates限制为预览8@BT：2024年9月7日在武金塔市中心的完全住宅开发
代表了武吉史密巴旺（Bukit Sembawang）创建豪华且设计精心设计的房屋的最新章节，以经过时间的考验。Bukit Sembawang总经理（营销和销售）总经理 Lisa Goh说：“ 8@BT体现了Bukit Sembawang致力于创建经过精心设计的生活空间的承诺，以满足当今购房者不断发展的需求。 每个细节都经过精心考虑和精心制作，为居民创造了一个真正独特的空间，提供了量身定制的居住空间和现代便利的无缝融合，并在每个房屋之外和之外。 我们将8@BT的各个方面注入了我们的设计理念，创造了独特的，有抱负的房屋，居民可以在其中建立自己的遗产。 我们很荣幸能在本周末预览8@bt，这一发展不仅将成为武吉塔马（Bukit Timah）持续发展的核心，而且也证明了我们致力于为后代提供持久价值的房屋的奉献精神。”位于武吉塔马（Bukit timah）区的中心，俯瞰着武吉塔马山（Bukit timah Hill），独家158个单位区21住宅物业体现了宁静的生活和现代便利性的和谐融合。 凭借Sembawang在新加坡设计和开发卓越的陆地房屋方面的深厚专业知识，开发人员在周到8@bt中的每个细节中都采用了相同的精神 - 从其正门到公共空间和单个单位。 99年的租赁奢侈品开发项目由两个20层的北南朝向塔楼组成，房屋为158个独家单位。 单元混合物包括一到四个床点，两个顶层的屋顶范围从517平方英尺到1,593平方英尺。Lisa Goh说：“ 8@BT体现了Bukit Sembawang致力于创建经过精心设计的生活空间的承诺，以满足当今购房者不断发展的需求。每个细节都经过精心考虑和精心制作，为居民创造了一个真正独特的空间，提供了量身定制的居住空间和现代便利的无缝融合，并在每个房屋之外和之外。我们将8@BT的各个方面注入了我们的设计理念，创造了独特的，有抱负的房屋，居民可以在其中建立自己的遗产。我们很荣幸能在本周末预览8@bt，这一发展不仅将成为武吉塔马（Bukit Timah）持续发展的核心，而且也证明了我们致力于为后代提供持久价值的房屋的奉献精神。”位于武吉塔马（Bukit timah）区的中心，俯瞰着武吉塔马山（Bukit timah Hill），独家158个单位区21住宅物业体现了宁静的生活和现代便利性的和谐融合。凭借Sembawang在新加坡设计和开发卓越的陆地房屋方面的深厚专业知识，开发人员在周到8@bt中的每个细节中都采用了相同的精神 - 从其正门到公共空间和单个单位。99年的租赁奢侈品开发项目由两个20层的北南朝向塔楼组成，房屋为158个独家单位。单元混合物包括一到四个床点，两个顶层的屋顶范围从517平方英尺到1,593平方英尺。估计的最高日期设置为Q4 2027。一家战略性的庇护所武士塔哈（Bukit Timah）是一个享有声望的地区，以其自然，历史和现代便利的融合而闻名。由于这种独特的宁静和无缝连通性的组合，该地区一直是新加坡最受欢迎的居民区之一，在新加坡高层，高密度的城市景观中提供了一个宁静的生活环境。该地点也因其靠近Bukit Timah教育带的顶级教育机构而闻名。这为8@bt的居民提供了轻松的访问，包括Hwa Chong机构，卫理公会女子学校，Nanyang小学，NUS，NUS，新加坡理工学院和新加坡中国女子学校。仅距美容界2分钟路程，8@bt的居民也将受益于市区线的便利性，为居民提供直接进入中央商务区（CBD），乌节路（CBD），即将到来的“第二CBD”，即朱朗湖区的“第二CBD”，以及整个岛上的其他关键区。此外，8@bt还可以轻松访问Pan Island Expressway和Ayer Rajah Expressway等主要高速公路，以确保城市的所有角落都可以触及。