XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视频剪辑
使用多语言学习者扩展阅读指令
学生借鉴自己的背景知识和经验来理解新文本。激活学生的现有知识使学生的阅读理解有益于在阅读之前，期间和之后的所有阶段（Hattan等，2023年）。当老师和学生拥有背景时，就可以更容易地利用先验知识，因为他们分享了对自己的经验的理解。但是，当教育工作者与多语言学习者没有相同的经验时，它需要更多的努力来发现学生知道和可以做的事情。艾米丽·弗朗西斯（Emily Francis）涉及当她的老师似乎不了解她知道多少（关于话题，公开讲话，批判性思维）时，她的高中生沮丧，即使她还不能用英语表达这一点。观看此视频剪辑以了解艾米丽的经历。即使学生还不能以英语传达他们的背景知识，我们至关重要的是，无论他们的语言能力如何，我们都要利用并以了解学生的知识为重要。两种方法可以将学生的现有知识与课堂文本联系起来。一个是计划建立与文本有关的知识的课堂活动。另一个是选择与已经拥有的背景相关的文本和资源。
![arxiv：2403.16510V1 [CS.CV] 2024年3月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\99be5140efb178cbc1415f4a6b4e7854fd545182.webp)
arxiv：2403.16510V1 [CS.CV] 2024年3月25日
尽管基于头脑的化身创造解决方案的出色过程，但直接生成具有全身动作的锚定视频仍然具有挑战性。在这项研究中，我们提出了一种新型的系统，这是一个新型的系统，仅对一个人进行一分钟的视频剪辑进行培训，随后启用了具有精确的躯干和手动运动的自动生成锚固风格的视频。具体来说，我们对输入视频的提议的结构引导的扩散模型进行了修订，以使3D网格条件呈现到人类的外观中。我们为扩散模型采用两阶段的训练策略，有效地结合了特定外观的运动。为了产生任意的长时间视频，我们将框架扩散模型中的2D U-NET扩展到3D样式，而无需额外的培训成本，并且提出了一个简单而有效的批次批次的时间denois-denois-denoising模块，以绕过推理过程中视频长度的约束。最后，引入了一个新颖的特定身份面部增强模块，以提高输出视频中面部区域的vi质量。合理实验证明了有效性和su-
商标期刊 第 69 卷，第 3542 期
第 09 类（1）便携式和手持式数字电子设备，即计算机、平板电脑、电子书阅读器、DVD 播放器、CD 播放器、MP3 播放器、电子个人管理器、个人数字助理（PDA）和移动电话，用于通过全球计算机网络、无线网络和电子通信网络传输、存储、操作、记录和审阅用户选择的书籍、杂志、报纸、期刊、新闻通讯、期刊、手册、文本信息、数字图像、音乐、有声读物、视频剪辑和图形，以及用于上述设备的电子和机械零件和配件；计算机、平板电脑、电子书阅读器、DVD 播放器、CD 播放器、MP3 播放器、电子个人管理器、个人数字助理、全球定位系统（GPS）发射器和接收器以及用于上述设备的电子和机械零件和配件；计算机硬件和计算机软件，即可下载的音频作品、视觉作品、视听作品和电子出版物，即用于便携式和手持数字电子设备的书籍、杂志、报纸、期刊、通讯、期刊和手册，即计算机、平板电脑、电子书阅读器、DVD 播放器、CD 播放器、MP3 播放器、电子个人管理器、个人数字助理 (PDA) 和移动电话；应用程序开发计算机软件程序，即用于开发便携式和手持式数字设备的移动应用程序的软件
使用顺序图像拼贴
摘要：确定暴力活动对于确保社会的安全很重要。尽管变压器模型对行为识别领域有很大贡献，但通常需要大量数据才能表现良好。由于目前缺乏现有的有关暴力行为的数据集，因此对于变形金刚使用数据集不足的暴力行为来说，这将是一个挑战。此外，已知变压器在计算上是沉重的，有时可能会忽略时间特征。为了克服这些问题，可以使用名为MLP-Mixer的架构使用较小的数据集来获得可比的结果。在这项研究中，提出了一种特殊类型的数据集，该数据集提出了一个称为顺序图像拼贴（SIC）的MLP混合物。此数据集是通过将视频剪辑的框架汇总到图像拼贴中来创建的，以便更好地了解视频中暴力行为的时间特征。三个不同的公共数据集，即国家曲棍球联盟曲棍球战斗的数据集，智能城市CCTV暴力检测的数据集以及现实生活中暴力情况的数据集用于培训该模型。实验的结果证明，与其他最先进的模型相比，使用所提出的SIC训练的模型能够以较少的参数和触发能力在暴力行为识别中实现高性能。
业务分析师的终点评估计划...
▪示例或屏幕截图工作▪工作场所文档/记录▪进行的工作描述▪证人陈述▪带注释的照片▪视频剪辑（最大总持续时间为5分钟）；学徒必须始终处于视图和识别范围内▪这不是确定的列表；允许其他证据来源。•投资组合不应包括任何自我评估的方法•任何雇主的贡献都应集中于直接观察绩效（例如证人陈述）而不是意见•所提供的证据应有效且可归因于学徒；证据投资组合必须包含雇主和学徒的声明，证实了这一点•证据投资组合必须在门户的EPAO中提交EPAO•证据投资组合应具有电子性。投资组合未分别评估。它是专业讨论的基础，因此不应由EPAO标记。Epaos应该审查投资组合以准备专业讨论，但在对投资组合进行了审查后，不需要提供反馈。学徒的经理/导师通常会根据公司的政策和程序来支持投资组合的发展，尽管评估机构将为内容提供进一步的指导。投资组合是学徒展示自己最好的作品的机会，因此需要采用选择性的方法。
滑石：多场景文本到...
基于扩散的生成建模的最新进展导致了文本对视频（T2V）模型的开发，这些模型可以在文本提示下生成高质量的视频。这些T2V模型中的大多数通常会产生单场视频剪辑，该视频片段描绘了执行特定动作的实体（例如，“红熊猫爬树”）。但是，由于它们在现实世界中无处不在（例如，“红色熊猫爬树”，然后是“红熊猫睡在树的顶部”）。要从验证的T2V模型中生成多场景视频，我们介绍了IME IGNED C APTIONS（TALC）框架。具体来说，我们增强了T2V体系结构中的文本调节机制，以识别视频场景和场景描述之间的时间对齐。例如，我们调节生成视频的早期和后期场景的视觉特征，其中包括第一个场景描述的表示（例如，“红色熊猫爬树”）和第二个场景描述（例如，“红色熊猫睡在树的顶部”）。因此，我们表明T2V模型可以生成遵守多场曲线文本描述并在视觉上保持一致的多场景视频（例如，实体和背景）。，我们使用TALC框架使用多场景视频文本数据进行预验证的T2V模型。我们表明，滑石粉模型的表现优于基线方法，总分中的基线方法平均使用人类评估来平均视觉一致性和文本依从性。项目网站是https://talc-mst2v.github.io/。
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。
err@hri 2024挑战：人类机器人互动中错误和失败的多模式检测
尽管机器人技术和机器学习（ML）最近取得了进步，但我们日常生活中的自主机器人的部署仍然是一个开放的挑战。这是由于多种原因是他们的频繁错误，例如中断人们或延迟反应，以及他们对人言语的有限能力，即在将语音转录到文本等任务中的失败。这些错误可能会破坏相互作用并负面影响人类对这些机器人的看法。要解决这一问题，机器人需要具有检测人类机器人间互动（HRI）故障的能力。err@hri 2024挑战通过在人类机器人相互作用（HRI）（HRI）的基准多模式数据集（HRI）（鼓励研究人员）开发和基准测试多模式机器学习模型以检测这些失败的情况下解决了这一问题。我们创建了一个数据集，其中包含多模式的非语言交互数据，包括与机器人教练的互动视频剪辑中的面部，语音和姿势效果，并带有标签，指示机器人误差，用户尴尬和交互破裂，允许培训和评估预测性模型。挑战邀请群体提交其多模式ML模型以检测机器人误差，并针对各种性能指标进行评估，例如准确性，精度，召回率，F1得分，并在有没有误差的情况下反映了这些度量的时间敏感性。这项挑战的结果将有助于研究领域更好地了解人类机器人相互作用中的机器人故障并设计自动驾驶机器人，这些机器人在成功检测到它们后可以减轻自己的错误。
利用太阳进行设计：太阳能课程项目
教育工作者和自学者可以在适应城市实验室网站 ( https://www.adaptingcity.org/designing-w-the-sun.html ) 上免费下载太阳能课程材料，并按照自己的节奏进行探索。16. 摘要 本报告基于“利用太阳进行设计：太阳能课程项目”介绍了创造性的参与活动，该项目向高中生和本科生传授太阳能设计的原理以及设计和建造太阳能充电站所需的步骤。这个深入的课程涵盖可再生能源、电力基础知识、太阳能设计原理和太阳能支持的移动性。每一章都有 PowerPoint 演示文稿、主动学习活动、视频剪辑和更多信息的链接。教育工作者和自学者可以免费下载太阳能课程材料，并按照自己的节奏进行探索。小型太阳能充电站为研究提供了一个生活实验室，也为电动自行车和电动滑板车提供了充电场所。共享微型交通工具（电动自行车和电动滑板车）在大学校园中大受欢迎，利用太阳能充电有助于减少汽车保有量和碳排放。在大学为应对 21 世纪的挑战做准备时，将多方面的可再生能源与电动汽车充电结合起来是朝着气候行动和脱碳迈出的一步。需要大规模地进行创造性的反思，以实现政府间气候变化专门委员会和 COP 21 巴黎协定设定的目标，将全球变暖限制在 1.5°C 以内。联合国可持续发展目标，如第 7 项“可负担的清洁能源”；第 9 项“工业、创新和基础设施”；第 11 项“可持续城市和社区”，都是太阳能教育建模的重要指南。17. 关键词 太阳能、光伏、太阳能设计、可再生能源
2024 波特兰监测人工智能革命！
人工智能革命正如火如荼地展开，2024 年将迎来大量 AI 应用网站。其中一些应用程序是免费的，可以随时使用。其他应用程序提供试用，还有许多应用程序尚未由开发人员全面推出。被称为图像生成器的应用程序可以创建精美的静态图片，而其他更复杂的视频生成器应用程序则用于根据上传到网站的“提示”创建复杂的视频剪辑。必须输入提示，描述所选的主题、场景、动作、风格和角色。其他应用程序能够创建伴随音轨以在视频图像后面播放。然而，图像和视频生成器远非完美，可能会出错，需要创作者重新提交提示指令才能生成所需质量的结果。视频生成器可能需要对同一提示进行多次渲染才能准确呈现细节，或者提示可能需要进行细微调整才能产生最佳效果。人工智能开发已成为全球性的痴迷，技术每天都在进步。数百万人已经在使用 ChatGPT。图像和视频生成器是最新、最令人兴奋的新型 AI 工具，可让内容创作者在几秒钟内制作出引人入胜、极具影响力的视觉艺术作品。如需全面了解最新发展，请访问 YouTube 上的“AI Film News”：(https://www.youtube.com/playlist?list=PLcjfpgmRyO_SCNoxZwjDGe-waOy7VxFiL) YouTube 还有许多其他专门的频道比较各种应用程序，例如“免费制作电影 AI 视频/Haiper AI 视频教程”(https://youtu.be/fJQbP34GoHQ?si=0YLnAtQGfI0zo mL2) 全球有许多电影节以 AI 作品为特色。