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视频摘要技术：全面评论
技术的快速进步已将摄像机整合到许多设备中，从而在人们在社交媒体上捕捉和分享他们的日常生活时，导致视频内容的利用（Pritch等，2008）。传统的视频表示方法，例如连续查看框架，努力达到现代多媒体服务（例如基于内容的搜索，检索和导航）的范围。为了应对这些挑战，已经开发了自动视频内容摘要和索引技术，从而使视频内容更有效地访问和分类（Pritch等，2008）。如图1所示。视频摘要方法可以广泛地将其分为静态，基于事件和个性化方法。静态摘要选择代表重要场景或事件的密钥帧，而基于事件的方法则集中于汇总特定的指标，例如在体育视频中（Banjar等，2024）。个性化摘要根据用户偏好量身定制内容，生成与主题相关的摘要以满足个人需求（Zhu等，2023）。深度学习的最新进展通过注意力机构和强化学习来汇总视频摘要，使Mod-
进行长时间视频传播计划 -
由联邦能源监管委员会（FERC）批准的SPTO模型将于2024年3月12日批准，将在ISO平衡区域以外的新输电线路连接到加利福尼亚电网，将传输设施置于ISO运营控制之下。在这种创新方法下，使用传输线的实体有助于为项目的前期成本提供资金，而无需增加ISO的传输访问费用。整个西方的个人负载服务实体将有机会签署从这些项目中提供的可再生能源的长期合同。TransWest Express和Sunzia，两条主要的传输线将使Wyoming和New Mexico从加利福尼亚州和西南部的沙漠进行清洁能源，从而增强了区域互连和可靠性，每个人都应用于订户PTOS。ISO董事会已经批准了TransWest Express； Sunzia计划于5月去董事会审议。
卫星的视频市场不断变化
好像这还不足以回到过去，与家人和朋友共同观看或观看也正在上升。在手机和笔记本电脑上观看内容的能力，导致观看次数的消亡以及个人观看的兴起。现在，Google与IPSOS的研究表明，在欧洲，共享经验正在上升，尤其是在Connected-TV所有者中。但是，这与观看线性电视有关，而是观看VOD，最重要的是策划的VOD。被调查的人中有75％表示，他们与正在与YouTube观看的人们建立了更深的联系，因为这是他们选择共享的“个人”内容。更高的百分比（80％）说，他们在分享自己选择的东西或观看别人所指出的东西时感觉很好。一位受访者评论说：“当我和女儿一起看YouTube时，我会学会她的口味，因为她教我自己喜欢的东西。”
al reggguxk traw视频和 /dvide？
e5610是蒙版DR-SEM 1）用于审查和分类的摄影和空白中的超小缺陷。E5610继承了由最有价值的MVM-SEM®开发的高度稳定，完整的自动捕获技术，可轻松从蒙版检查系统中导入缺陷位置数据，并自动映像位置。 此外，它具有新开发的梁倾斜机制，可在倾斜角度进行扫描，而EDS 2）进行元素分析的模块。 具有高临界性，高通量缺陷审查能力，E5610有望有助于下一代照片生产质量改进和较短的制造业。E5610继承了由最有价值的MVM-SEM®开发的高度稳定，完整的自动捕获技术，可轻松从蒙版检查系统中导入缺陷位置数据，并自动映像位置。此外，它具有新开发的梁倾斜机制，可在倾斜角度进行扫描，而EDS 2）进行元素分析的模块。具有高临界性，高通量缺陷审查能力，E5610有望有助于下一代照片生产质量改进和较短的制造业。
视频动作理解：教程-DTIC
视频理解是计算机视觉中深度学习研究工作的自然扩展。图像理解领域从人工神经网络（ANN）机器学习（ML）方法的应用中受益匪浅。许多图像理解问题 - 对象识别，场景分类，语义细分等 - 可行的深度学习“解决方案”。 FIXEFFEFFICEDNET-L2当前在Imagenet对象分类任务上拥有88.5％/98.7％TOP-1/TOP-5精度[211，253]。HikVision D模型D在Place2场景分类任务上得分为90.99％的前5个精度[211，322]。hrnet-ocr在CityScapes语义细分测试中的平均值为85.1％[11，40]。自然，许多人希望深度学习方法可以在视频理解问题上取得相似的成功水平。从Diba等人那里绘制。（2019），语义视频理解是理解场景/环境，对象，动作，事件，属性和概念的组合[48]。本文重点介绍了动作理解部分，并通过介绍一组通用的术语和工具，解释基本和基本的概念并提供具体示例，作为教程。我们打算对一般计算机科学受众访问这一点，并假设读者对监督学习有基本的了解 - 从投入输出示例中学习的范式。
基于稳定闪烁动作视频的开发......
摘要。背景：本研究重点是开发上肢康复计划。为此，设计了一个基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 触发的脑机接口 (BCI)-功能性电刺激 (FES) 的动作观察游戏，该游戏以闪烁的动作视频为特色。目的：特别是，通过将动作观察范式与基于 BCI 的 FES 相结合来研究游戏的协同效应。方法：在两种条件下对比 BCI-FES 系统：闪烁的动作视频和闪烁的噪声视频。为此，招募了 11 名年龄在 22-27 岁之间的右利手受试者。检查了对这两种情况的大脑激活差异。结果：结果表明，T3 和 P3 通道在动作视频中表现出 8-13 Hz 的 Mu 抑制比噪声视频更大。此外，与噪声视频相比，T4、C4 和 P4 通道对动作的增强高 beta（21-30 Hz）。最后，T4 表明与噪声视频相比，动作视频的低 beta（14-20 Hz）受到抑制。结论：基于闪烁动作视频的 BCI-FES 系统比基于闪烁噪声的系统对皮质激活产生了更大的协同效应。
多功能视频编码 – 算法和规范
• ISO/IEC MPEG =“运动图像专家组” ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 = 国际标准化组织和国际电工委员会，联合技术委员会 1，分委员会 29，第 11 工作组（持续活跃，目前正在 SC29 内部重组） • ITU-T VCEG =“视频编码专家组” ITU-T SG16/Q6 = 国际电信联盟 - 电信标准化部门，第 16 研究组，第 3 工作组，第 6 号问题 • JVT =“联合视频团队”由 MPEG 和 VCEG 合作组成，负责开发 AVC（2009 年停止） • JCT-VC =“视频编码联合合作团队”由 MPEG 和 VCEG 合作组成，负责开发 HEVC（成立于 2010 年 1 月） • JVET =“联合视频专家团队”，探索超越 HEVC 的新技术潜力（成立于 2010 年 10 月） 2015 年成立为联合视频探索小组（2018 年 4 月更名）
Raghavendra Srinivas 博士 – 视频记录
>> 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。
Blendscape：启用视频的最终用户定制 -
在过去几十年中，视频会议技术的进步及其增加的可用性使分布式用户能够协作以前需要面对面互动的活动。自从Covid-19大流行以来，视频会议不仅在促进专业任务（例如远程工作和远程学习[3，39]）中获得了知名度，而且还用于健康任命[26]，社交聚会[21]和Hobbies和Hobbies [8，62]。但是，由于它们如何撰写会议环境（即，围绕用户的视频呈现的“舞台”或背景），今天的视频会议工具并不能反映其使用的丰富活动范围。用户通常位于通用会议室内的视频网格的单独区域中，这可能导致会议会议[19]，减少用户参与度[10]，并破坏介导对话的人际线索[28，56]。为了支持与分布式协作者需求一致的更具表现力的视频会议环境，我们设想利用生成AI来使最终用户能够创建自定义的会议环境。为了了解现有的设计空间，我们审查了视频介导的通信研究，该研究重新设计了会议空间，以减轻分布式协作（例如，通信障碍，降低共同存在意识）的挑战。尽管HCI社区对有效的会议环境设计和经验研究的了解证明了它们在分布式协作方面的好处，但对于最终用户无法实时实施这些设计的工具支持。我们确定了三种主要的设计策略：（1）通过环境建立对面的环境（例如，通过渲染共享的任务空间[24，29]或主题视觉效果[20，30]）； （2）利用空间隐喻来增强沟通（例如，通过用户之间的邻近相互作用来促进转向的发展[28]）； （3）使用环境记录会议历史，以帮助未来的合作[59]。商业自定义工具1需要大量的手动努力，这使得随着会议的进展而无法调整环境[23]。