最终分析共纳入216个视频,其中健康专业人士上传162个,普通用户上传40个,其余视频由个人科普工作者、盈利组织和新闻机构上传。所有视频的平均DISCERN、JAMA和GQS得分分别为48.87、1.86和2.06。健康专业人士上传的视频在DISCERN得分最高,而个人科普工作者上传的视频在JAMA和GQS得分明显高于其他来源。视频质量与视频特征的相关性分析显示,DISCERN得分、JAMA得分和GQS得分与视频时长呈正相关(P < 0.001),内容得分与评论数(P < 0.05)、分享数(P < 0.001)和视频时长(P < 0.001)呈正相关。
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染(PBR)准确模拟了光线传输,但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何,高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此,我们介绍了一种iffusion r Enderer,这是一种神经方法,该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验,逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers,为图像编辑任务提供了一个接口,并为渲染模型提供了培训数据。相反,我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说,我们首先训练一个视频扩散模型,用于构成综合数据的反向渲染,该模型可以很好地推广到现实世界的视频,并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
抽象的对比表示学习已被证明是图像和视频的有效自我监督的学习方法。最成功的方法是基于噪声对比估计(NCE),并将实例的不同视图用作阳性,应与其他称为否定的实例形成对比,被称为噪声。但是,数据集中的几个实例是从相同的分布中汲取的,并共享基本的语义信息。良好的数据表示应包含实例之间的关系,语义相似性和差异性,即通过将所有负面因素视为噪声来损害对比学习。为了避免此问题,我们提出了一种新的对比度学习的表述,使用称为“相似性对比估计(SCE)”的实例之间的语义相似性。我们的训练目标是一个软的对比目标,它使阳性更接近,并估计根据其学到的相似性推动或提取负面实例的连续分布。我们在图像和视频表示学习方面均通过经验验证我们的方法。我们表明,SCE在ImageNet线性评估方案上的最低时期时代的较少时代的时期与最低的时期进行了竞争性,并且它概括为几个下游图像任务。我们还表明,SCE达到了预处理视频表示的最新结果,并且学习的表示形式可以推广到下游任务。源代码可用:https://github.com/juliendenize/eztorch。
硬件是系统的物理基础,包括强大的计算机,服务器,相机和麦克风。这些组件处理关键任务,例如处理和传输视频和音频数据。软件充当操作的“大脑”,以确保所有硬件一起工作。它管理诸如编码(将视频和音频转换为数字格式),数据压缩和实时流词之类的任务。它还可以使视频和音频同步并防止缓冲或延迟。熟练的专业人员对于此过程至关重要,从在体育场设置设备到管理服务器和解决问题,以确保一切顺利进行。
>> 拉古·斯里尼瓦斯博士(物理学早期职业研究员):大家好,我叫拉古。我是贝利奥尔学院和物理系的早期职业研究员。我在美国攻读博士学位之前在新加坡长大,然后于 2020 年来到牛津。自 22 年以来,我一直在学院工作,教授本科生量子力学课程。我的研究重点是实验量子物理学,即操纵单电荷原子或离子。例如,我们的一个应用是量子计算,我们正在尝试开发新技术来更精确地操纵这些原子以及存储在这些原子中的信息。因此,你可以将它们视为在原子内存储零和一。但它与传统计算机的不同之处在于,它们不仅仅是零和一,而且它们可以在我们所谓的叠加态中同时为零和一。我们还开发了不使用激光来纠缠这些离子的新技术,这是我攻读博士学位期间的研究重点。由于我的研究范围已经扩展到量子计算之外,扩展到量子传感,我们可以使用这些离子作为时钟来测量频率和时间的微小差异,以及更基本的量子光学。所以,要记住的是,我是一个实验主义者。所以,90% 到 99% 的时间里,有些东西坏了,你只需要修复它。但有 1% 的时间,一切都正常,你正在获取数据,这就像魔术一样。
游戏开发人员为不可玩的角色创建的人工智能是开发完全充实的视频游戏的最重要部分之一。即使该主题是行业的重要组成部分,但它没有足够的讨论,并且关于该主题的文档通常缺乏。本论文的目的是寻找创建一种人工智能的最常见解决方案,该解决方案具有直觉,并帮助玩家沉浸在自己正在玩的游戏中。目标是研究这些解决方案并找出它们的使用方式。
这种国际参与是塑造学生之间21世纪技能的基石,包括适应性,数字素养,团队合作和跨文化能力。,它通过使学生了解各种观点和创新方法,为增强批判性思维和解决问题的技能提供了宝贵的机会。此外,该协作启发了创造力,并鼓励学生超越传统界限。
5。在通过VC加入听证会时,顾问/当事方必须编写项目编号 div>及其名称(在登录时的用户名框中),否则可能不允许通过VC加入听证会。
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室,该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行,代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言,英语和西班牙语的九项任务,这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务(性别歧视,来源意图检测和性别歧视分类)。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式,从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样,该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释,显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习,使它们更好地理解一系列人类观点,并为有效的以人为本的解决方案发展。