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视频分析中的人工智能
机器学习或深度学习解决方案通常被描述为具有通过经验自动学习或改进的能力。但当今可用的人工智能系统在部署后不会自动学习新技能，也不会记住发生的特定事件。为了提高系统的性能，需要在监督学习期间使用更好、更准确的数据进行重新训练。无监督学习通常需要大量数据来生成集群，因此不用于视频监控应用。相反，它目前主要用于分析大型数据集以发现异常，例如在金融交易中。大多数在视频监控中被宣传为“自学习”的方法都是基于统计数据分析，而不是真正重新训练深度学习模型。
AIVC：基于人工智能的视频编解码器
数字技术正成为我们日常生活中日益重要的一部分。这对环境产生了重大影响，这是由设备数量不断增加（数据中心、网络设备、用户终端）造成的。尤其是视频流，它占了互联网总流量的 75% 以上 [1]，因此造成了很大一部分影响。因此，减小通过互联网交换的视频的大小可以减轻数字技术带来的一些不便。MPEG 和 ITU 等标准化组织已经发布了多项视频编码标准（2003 年的 AVC [2]、2013 年的 HEVC [3] 和 2020 年的 VVC [4]），在保持可接受的视觉质量的同时减小了视频的大小。最近，压缩社区正在研究基于神经的编码器。在短短几年内，它们的图像编码性能已达到与 VVC [5] 相当的水平。然而，由于额外的时间维度，视频编码对于神经编码器来说仍然是一项具有挑战性的任务。
SIMnet：基于互联网的视频会议系统...
这些站点采用基于国际电信联盟 (ITU) 标准 H.323 的视频会议软件。通过输入另一台计算机或服务器的 Internet 协议 (IP) 地址即可建立连接，此时会显示一个视频窗口，其中包含另一个参与者的图像（见图 1）。可移动数字摄像机可以提供良好的全动态视频和出色的特写镜头。即使是小的硬件细节和仪器连接也可以通过互联网进行远程检查。如果低带宽或互联网流量降低了视频质量，则可以使用摄像机捕获更高质量的静态图像，这些图像可以附加到共享应用程序或电子笔记本中。音频是最关键的参数，当音频不可接受时，参与者会切换到电话。
视频监控的大数据分析
摘要 本文讨论了大数据分析在视频监控中的使用和范围及其潜在应用领域。当今的技术时代为用户提供了在每个时刻生成数据的充足机会。因此，一般来说，全世界每时每刻都会产生大量数据。其中，生成的视频数据量占主要份额。教育、医疗保健、旅游、饮食文化、地理探索、农业、安全、娱乐等是每天生成大量视频数据的关键领域。其中大部分是从安全摄像机捕获并每天记录的日常监控数据。存储、检索、处理和分析如此庞大的数据需要一些特定的平台。大数据分析就是这样一个平台，它简化了这项分析任务。本文旨在研究视频监控的当前趋势及其使用大数据分析的应用。本文还旨在关注大数据框架中视觉监控的研究机会。我们在此报告了四种不同成像模式的最先进的监控方案：传统视频场景、遥感视频、医疗诊断和水下监控。近年来，该研究领域已报告了几项工作，并根据研究人员解决的挑战进行了分类。列出了使用大数据框架进行视频监控的工具列表。最后，讨论了该领域的研究差距。
纤毛视频显微镜 - HAL-Inserm
摘要：原发性纤毛运动障碍 (PCD) 是一种罕见的遗传性纤毛病，患者的呼吸道纤毛静止或运动障碍。PCD 的临床表现非常不具特异性，因为它包括上呼吸道（耳炎和鼻窦炎）和下呼吸道（新生儿呼吸窘迫、支气管炎、肺炎和支气管扩张）的感染和疾病，始于生命早期。仅凭临床检查无法诊断 PCD，这依赖于几种一致的测试，因为单独使用任何一种都不够敏感或特异。尽管数字高速视频显微镜 (DHSV) 是诊断 PCD 最敏感和特异的测试，但它还不够标准化，因此无法完全放心地将其用作 PCD 的确认诊断测试，或将其纳入诊断算法中。自 2017 年 ERS 提出 PCD 诊断建议以来，为了优化 DHSV 纤毛摆动评估，仍有三个主要问题需要解决：定义准确的灵敏度和特异性的问题，因为没有诊断所有 PCD 病例的金标准方法，处理呼吸道样本的操作程序缺乏标准化，以及测量参数的选择（是否自动操作）。开发新的自动化分析方法很有前景，需要进行全面的临床验证。
机会 - 杂种 - 适应的视频 - ...
免责声明本报告中提供的信息仅出于信息目的。美国国家，食品和农业组织，非洲孤儿农作物联盟和非洲联盟的洛克菲勒基金会，农业模型对比和改善项目，Havos.ai，美国国务院，食品和农业部，明显不承担任何损失，损害，索赔或其他责任，不承担任何损失，损害，索赔或其他责任。明确了解到，洛克菲勒基金会，农业模型对比和改进项目，Havos。AI，美国国务院，食品和农业部，非洲孤儿作物财团和非洲联盟，通过提供此信息，没有义务更新信息或向接收者提供其他支持。AI，美国国务院，食品和农业部，非洲孤儿作物财团和非洲联盟，通过提供此信息，没有义务更新信息或向接收者提供其他支持。
引起轰动的照片和视频比赛
感谢您帮助我们扩大美国能源部 (DOE) 水力技术办公室 (WPTO) 的 Make a Splash 摄影和视频大赛的影响力。此工具包包括主要信息，可帮助您通过博客文章、新闻通讯或其他适合您特定组织和/或奖项角色的扩大机制分享比赛故事。我们还在此工具包中包含了社交媒体推广技巧和示例帖子。如果您有以下页面未涵盖的任何问题，请直接通过 Water.Photos@nrel.gov 与我们联系。Make a Splash 摄影和视频大赛公告概述美国能源部水力技术办公室 (WPTO) 宣布了第二轮 Make A Splash 摄影和视频大赛，邀请所有水平的摄影师和摄像师拍摄水力照片和视频，以吸引观众并展示水力作为可再生能源的范围和潜力。比赛旨在表彰和记录水力技术、研发活动和基础设施方面的最新进展。比赛还力求捕捉水力发电带来的风景、人和社区之美。参赛者的贡献将帮助 WPTO 提高人们对水力发电和海洋能源为无碳电网做出贡献的潜力的认识。总奖金池为 31,500 美元，将分为六个摄影类别和三个视频类别。头条消息和影响声明
澳大利亚高性能视频机器学习......
澳大利亚高性能 (HP) 运动系统中的表现支持从业者 (从业者) 的任务是通过提供基于证据的建议，在技能发展、表现分析、技术分析和决策方面为教练和运动员提供支持。训练和比赛环境中的技术分析通常包括通过定性和定量方法进行视频分析和任务表现评估。决定使用基于视觉的分析测试什么和何时之间的平衡一直是从业者面临的挑战。实验室中光学运动捕捉的“黄金标准”可以提供准确的运动数据，但可能耗时且资源密集，并且缺乏生态效度，这通常导致结果数据无法转化为场上运动特征 (Di Paolo 等人，2023)。虽然应用训练和比赛环境中的基于视觉的分析复制了运动的要求，但获取及时、有效和可靠的定量数据的可行方法有时有限。
基于正念的心理健康视频系列
心理健康和正念介绍了心理健康，这并不是要解决的问题，而是通过神经可塑性，元认知和宽容之窗来发展终身学习对自己和彼此的学习。以现实世界的示例，该视频着重于正念如何积极影响情绪调节，健康的关系和压力管理。