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开放式视频视频异常检测
当前的视频异常检测（VAD）方法本质上仅限于封闭设置的设置，并且可能在开放世界应用程序中遇到困难，在培训期间，测试数据中可能存在异常类别。最近的一些研究试图解决更现实的开放式VAD，该研究旨在解散视为异常和正常视频的看不见异常。但是，尽管这种能力对于构建更明智的视频监视系统至关重要，但这种设置着重于预测框架异常得分，没有识别异常类别的能力。本文进一步迈出了一步，并探讨了开放词汇视频异常检测（OVVAD），我们的目的是利用预训练的大型模型来检测和cate-可见和看不见的异常。为此，我们提出了一个模型，该模型将OVVAD分解为两个相互构成的任务 - 类不足的检测和特定于类的分类 - 并共同优化了这两个任务。特别是，我们设计了一个语义知识注入模块，以从大语言模型中引入语义知识以进行检测任务，并设计一种新型的异常合成模块，以在大型视觉生成模型的帮助下生成伪异常视频，以实现分类任务。这些语义知识和综合异常大大扩展了我们模型在检测和分类各种可见和看不见的异常方面的能力。对三个广泛使用的基准测试的实验实验实现了我们的模型在OVVAD任务上实现了最新的性能。
视频监控信息
根据 2016/679 号条例 (EU) 第 13 和 14 条规定的视频监控信息，Sicilbanca Credito Cooperativo Italiano - Società Cooperativa（注册办事处位于卡尔塔尼塞塔 Via Francesco Crispi 25，CF 01438930859 PI 02529020220，卡尔塔尼塞塔公司注册号为 70559）（以下简称“公司”或“所有者”）希望通过本文件（“信息”）向您告知处理您的个人数据的目的和方法，以及 2016/679 号条例 (EU) 关于保护自然人、处理个人数据及其自由流通（“GDPR”）赋予您的权利。 1 与视频监控相关的处理目的 数据控制者可能会处理与场所内进行的视频录制相关的您的个人数据。通过视频监控手段获取的个人数据的处理旨在保护客户、公司人员和访问这些数据的个人的安全，以及保护公司资产免遭可能的侵犯、盗窃、抢劫或破坏行为。使用摄像机的法律基础是合法利益。摄像机的放置位置将拍摄范围限制在可能受到公司组织外部个人的非法或其他有害行为风险的区域。在某些情况下，所检测到的图像会被记录并存储一段时间，以达到上述目的，并且在任何情况下，存储时间不超过一周，除非担保人关于保护个人数据的适用规定允许更长的期限，或者可能需要满足司法机关或司法警察对正在进行的调查活动的具体要求。在预期的保留期结束时，记录的图像将从相关的电子、计算机或磁性媒体中删除。检测和记录是在不拦截通信或对话的情况下进行的，并且不会将图像与可以识别相关方的其他元素交织在一起。进入数据控制者的场所需要强制对相关方进行视频记录。反对执行拍摄将导致公司无法跟进您的合同前/合同中的要求。 2 视频录像传输的对象（接收者） 录制的图像存储在电子或磁性媒体上，只能由公司专门指定的人员和外部公司进行处理，作为数据控制者，他们合作维护系统并开展私人监视活动： - Zabut investigazioni di Gulotta Matteo，总部位于 Sambuca di Sicilia via Mulè c.le Salvato n.6。 - 2858 Security srl，注册办事处位于 Misterbianco (ct) via Carlo Marx 57。 - Secur Point srl，注册办事处位于 S. Cataldo (cl), via E. Tricomi 11。 - OSTI di Vincenzo Uricolo，注册办事处位于 S. Margherita di Belice (ag),partment 156 lot 8。根据司法机关或司法警察的命令，图像还会在数据控制者结构之外进行传达和传播。 3 利益相关方的权利 关于本通知中描述的处理，作为利益相关方，您可以
Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。
haddad视频库
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成人视频遥测
成人视频遥测 本传单介绍视频遥测，包括其好处、风险和任何替代方案，以及当您来圣乔治医院进行此程序时会发生什么。如果您有任何其他问题，请咨询负责您的医生或护士。 什么是视频遥测？ 遥测监控是一种观察大脑功能的测试。大脑通过一系列神经冲动工作，这些神经冲动会在大脑内产生电信号。这些信号（也称为脑电波）可以通过头皮记录下来。遥测监控类似于脑电图 (EEG) 测试，因为它会记录脑电波，但记录时间更长，有时需要长达五天才能获得所需的信息。测试期间将进行数字视频录制（即拍摄您的视频）。这使医生能够将您的脑电波与您当时的运动和/或行为进行比较。遥测监控是一种安全的记录大脑功能的方法，无需镇静剂或麻醉剂。这使它成为全面了解大脑功能的好方法。它可以记录一整晚的睡眠情况，记录癫痫发作或区分癫痫发作和其他类型的“发作”。它还可用于可能适合接受癫痫手术的患者。有风险吗？在特定情况下，您的顾问会建议您在测试期间减少抗癫痫药物的用量。这应该在诊所与您讨论过，但原因将是为了增加
从视频中预处理
摘要 - 我们提出了一种从3D手动相互作用trajectories中学习通用机器人操纵先验的方法。我们构建了一个框架，以使用野外视频来生成感觉运动机器人轨迹。我们通过在共享的3D空间中抬起人的手和操纵对象来做到这一点，并将人类动作重新定位到机器人动作。对这些数据的生成建模为我们提供了任务不合时宜的基本策略。此政策捕获了一般但灵活的操作。我们从经验上证明，通过加强学习（RL）和行为克隆（BC），对这一政策进行填充，使样品有效适应下游任务并同时提高了与先前方法相比的鲁棒性和概括性。定性实验可在以下网址提供：https：//hgaurav2k.github.io/hop/。