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视频内容分类 .docx
近年来，由于存储容量的增加、网络架构的改进以及数码相机（尤其是手机）的普及，视频在许多应用中变得越来越流行。如今，人们可以通过电视和互联网观看大量视频。观众可以选择的视频数量如此之多，以至于人类不可能从所有视频中找出感兴趣的视频。观众用来缩小选择范围的一种方法是寻找特定类别或类型的视频。由于需要分类的视频数量巨大，因此人们已经开始研究自动对视频进行分类、视频分类和分析。因此，有必要有一个系统来为某个视频或不同的视频生成相关标签
43. 视频监控政策
43. 视频监控政策 政策 斯科特县的政策是将安全和安保的最佳实践与视频监控技术相结合。全面安保计划的一个关键组成部分是使用安全摄像头、制定录制视频的保留政策、确定谁有权保留视频、谁有权解除保留以及确定负责完成视频捕获的工作人员职位。 范围 本政策适用于斯科特县内的所有办公室和部门或位于斯科特县设施内的办公室。我们承认，办公室和部门可能有其他监控和记录需求的合法目的。在这种情况下，由于特定办公室或部门确实有其他记录需求或系统，他们应负责制定与该系统特别相关的书面政策。位于信息技术部门配线柜内的监控摄像头受本政策准则的约束。本政策不涵盖位于斯科特县监狱的摄像头，这些监狱将保留自己的内部监控记录和保留政策。目的 公共区域的监控旨在遏制犯罪，并有助于保护斯科特县人员、访问我们建筑物的公民和县财产的安全。摄像头通常不会全天候、每周七天实时监控。附录 A 中列出的职位可能会监控实时视频，以监控设施内的位置。斯科特县支持使用摄像机作为监控和维护我们设施内公众和员工安全校园的手段。行政程序
hlth ai馆视频3
在那一刻分享的时间也不那么多，今天分享很多，这很棒。显然昨天只是在克利夫兰诊所等公告。如此令人兴奋。，我们全都在欧洲的健康中讲话，并且对AWS和您在医疗保健中的影响非常深入。所以，我希望今天是基础的。，我希望，您知道，您能够填补的观众，您知道，并在我们进行聊天时将这些观众提出来。所以，我们将潜入。，医疗保健行业。 我们已经花了三天的时间在这个领域，我们花了很多时间，我们知道所有统计数据，对吗？ 我们知道我们的支出很高，结果不是很好，而且医疗错误仍然是一个挑战。 我们的才能挑战是重大的。 这些不是我们可以人员训练并训练我们解决这个问题的时刻。 我想，您知道，作为一家技术公司，技术虽然已经开发出了，但它并不总是能帮助我们的临床医生。，医疗保健行业。我们已经花了三天的时间在这个领域，我们花了很多时间，我们知道所有统计数据，对吗？我们知道我们的支出很高，结果不是很好，而且医疗错误仍然是一个挑战。我们的才能挑战是重大的。这些不是我们可以人员训练并训练我们解决这个问题的时刻。我想，您知道，作为一家技术公司，技术虽然已经开发出了，但它并不总是能帮助我们的临床医生。
SSM满足视频扩散模型
鉴于通过扩散模型在图像生成中取得的显着成就，研究界表明，对将这些模型扩展到视频生成的兴趣越来越大。视频生成的最新扩散模型主要利用注意层提取时间特征。但是，注意层受其记忆消耗的限制，这随序列的长度四倍增加。在尝试使用扩散模型生成更长的视频序列时，这一限制提出了重大挑战。为了克服这一挑战，我们提出了利用状态空间模型（SSM）。SSM最近由于其线性记忆消耗相对于序列长度而成为可行的替代方案。在实验中，我们首先使用UCF101（视频生成的标准基准）评估了基于SSM的模型。此外，为了调查SSM对更长的视频生成的潜力，我们使用Minerl导航数据集执行了一个实验，将帧数变化为64、200和400。在这些设置中，我们的基于SSM的模型可以为更长的序列节省内存消耗，同时将竞争性的FVD分数保持在基于注意力的模型中。
exvideo：扩展视频扩散模型
最近，视频合成的进步引起了极大的关注。视频综合模型（例如AnimateIff和稳定的视频扩散）已经证明了扩散模型在创建动态视觉内容时的实际适用性。Sora的出现进一步介绍了视频生成技术的潜力。尽管有进步，但视频长度的扩展仍受到计算资源的限制。大多数现有的视频综合模型仅限于生成简短的视频剪辑。在本文中，我们提出了一种新型的视频合成模型的调节后方法，称为exvideo。这种方法旨在增强当前视频合成模型的能力，使它们能够在延长的时间持续时间内生成内容，同时产生较低的培训支出。尤其是我们分别设计了跨常见的时间模型体系结构的扩展策略，包括3D综合，时间关注和位置嵌入。为了评估我们提出的调整后方法的功效，我们训练了EXSVD，这是一种基于稳定的视频扩散模型的扩展模型。我们的方法增强了该模型最多生成5倍帧数的能力，仅需在包含40k视频的数据集上进行1.5k GPU小时的培训。重要的是，视频长度的实质性增加不会损害模型的先天概括功能，并且该模型在生成各种样式和决议的视频方面具有优势。我们将公开发布源代码和增强模型1。
egomimic：通过以自我为中心视频
缩放人与机器人数据。为了研究人类和机器人数据源对性能的缩放效果，我们为cont进行了其他数据收集。对象中的孔任务。如图8，对2小时的机器人数据和1小时人类数据进行了训练，对3个小时的机器人数据（128 vs 74分）进行了训练。值得注意的是，一个小时的人类数据可产生1400个演示，而一个小时的机器人数据中只有135个演示。这些结果证明了自我有效利用人类数据收集效率的能力，从而产生了更明显的缩放效应，从而实质上可以提高任务性能，而不是仅靠机器人数据而实现的目标。我们注意到，在2小时的机器人数据下，在2小时的机器人数据中，egomimic优于ACT，因此一些改进归因于体系结构。
大规模视频学习的人工智能
计算机视觉、信息检索和自然语言处理等研究领域的人工智能 (AI) 应用可能会为 VBL 的新方法提供动力 [10,12]。例如，AI 可以通过分析学生跟踪数据帮助教师确定学生对视频的理解程度，然后利用这种洞察力推荐可能对学生有用的视频内容。此外，基于 AI 的文本和/或图像识别和分类技术可以通过检测主题的变化来帮助学生浏览教学视频。基于 AI 的 VBL 可以帮助教师根据跟踪数据评估个别学生的知识差距，以便根据学生的能力、经验和兴趣提供个性化的反馈和建议。除此之外，在课堂上应用 AI 时还引发了许多问题，例如隐私、道德以及代理与自动化，这些问题应该进行调查 [5,6,10]。这些是本次研讨会将探讨的一些研究问题。
交互式视频的人工智能行为
在虚拟舞台上为人造角色制作动画需要精确描述身体和空间运动的所有细节以及要执行的动作，特别是在要求合理行为时。行为人工智能，即一种自动适应环境的角色动画机制，有助于减少工作量，但开发起来很困难。本文讨论了交互式培训视频的制作流程，该流程允许三个利益相关者——定义练习的教学设计师、从虚拟现实中拍摄人造角色视频片段的导演以及创建行为模型的开发团队——通过嵌套需求/实施/测试周期进行有效合作。良好的需求和适当的人工智能技术（通常是面向目标的编程和统计模型的混合）允许创建可用于许多练习的行为模型，从而与临时脚本相比大大降低成本。