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多模式 AI 前沿评论
预训练技术使基础模型（如 BERT、T5、GPT）在自然语言处理 (NLP) 和涉及文本、音频和视觉内容的多模态任务中取得了显著成功。一些最新的多模态生成模型，如 DALL·E 和 Stable Diffusion，可以从文本或视频输入中合成新颖的视觉内容，从而大大增强了内容创作者的创造力和生产力。然而，多模态 AI 也面临一些挑战，例如添加新模态或处理需要超出其理解范围的信号的多样化任务。因此，多模态 AI 的一个新趋势是构建一个将现有基础模型与外部模块和工具连接起来的组合 AI 系统。这样，系统可以通过利用不同的模态和信号来执行更多样化的任务。在本文中，我们将简要概述最先进的多模态 AI 技术以及构建组合 AI 系统的方向。我们还将讨论多模态 AI 中潜在的未来研究主题。
具有三个 11 位 DAC、CGMS 数据插入的 THS8200 全格式过采样分量视频/PC 图形 D/A 系统数据表 (Rev. E)
输出合规范围可通过外部调整电阻器进行设置，并且有两种设置可供选择，以适应分量视频或 PC 图形 (700 mV) 和复合视频 (1.3 ‑ V) 输出，而无需更改硬件。视频数据的内部可编程剪辑/移位/乘法功能可确保全 10 位或降低的 ITU-R.BT601 样式视频输入符合标准的视频输出范围。为了避免视频范围缩放后的非线性，DAC 内部具有 11 位分辨率。此外，可以仅在绿色/亮度通道或所有三个输出通道上插入具有可编程幅度的双电平或三电平同步（以支持 700 mV:300 mV 和 714 mV:286 mV 视频：同步比率）。该同步插入是由 DAC 中的附加电流源生成的，这样完整的 DAC 分辨率对于视频范围仍然可用，并为视频数据保留 DAC 的 11 位动态范围的 100％。
“石头剪刀布AI”我绝不会输！
这是一个简单的演示，您可以和客户玩石头剪刀布。它是在配备 AMD 的 SOM（系统模块）“Kria™ K26 SoM”的“KR260 机器人入门套件”上实现的。 输入：请在USB摄像头前展示“石头、剪刀、布”。 处理：在ROS2（机器人操作系统）下，AI推理处理单元与机械手控制单元应用程序分离，对输入图像进行“手势分类”，输出PWM信号控制机械手。 输出：经过上述处理后，产生以下两个输出。输出1：将“手势分类”的结果输出到显示器。 ⇒ 根据顾客所出的手牌（石头、剪刀、布），通过AI推理，即AI的预测，显示获胜手牌。 输出2：根据处理结果，控制“机械手”中实现的伺服电机，帮助客户获胜。 ⇒ 下面的例子中，视频输入是“石头”，所以“机械手”会变成“布”的形状来获胜。
无标题 - Bitsavers.org
该设备包括一个十层卡架的三个托架，可容纳 700 多块可拆卸印刷电路板。这些电路板分为三个功能逻辑单元，与两个雷达 IFF 数据处理 (RIDP) 鼓一起作为组件工作，形成编程和计算设备。附加设备包括两个模块，每个模块分别是 IFF 解码器、视频量化器和鼓伺服器，支持各自的 RIDP 鼓组件。该设备从 AN/UPS-1 和 AN/TPS-22 雷达接收 2D 雷达信息，适当处理并将数字目标信息传送到相关的 TAOC 设施，以便随后进行处理和显示。具体而言，该设备检测雷达视频输入中目标模式的存在，为每个目标生成方位角和距离，从目标中分离噪声，确定目标是否适合自动捕获，并检查是否有确凿的 IFF 视频。
液晶显示器
目录 1.简介 2.产品安全预防措施 3.检查您的 AbraxSys 显示器 4.打开您的 AbraxSys 显示器包装 5.AbraxSys 显示器包含哪些内容 6.连接 AbraxSys 显示器 7.屏幕显示 [OSD] 8.完整 I/O 配置单元 OSD 指南 9.仅 DVI/DisplayPort 或仅 DVI/VGA OSD 指南 10.支持的视频模式 11.HD-SDI 输入 12.电源 13.故障排除 14.清洁和保养 15.安装 16.光学级防冲击窗 17.触摸屏、信息和驱动程序链接（可选功能） 18.调光（可选） 19.AbraxSys 全密封防水型号的 IP67 密封电缆 1.简介 您的 LCD 显示器是高度集成的 TFT 显示面板，可轻松显示标准视频输入源，例如 PC 模拟 RGB [又名 VGA]、DVI [数字视频接口]、DisplayPort [DP]、HDMI、S-video 和
souyoung jin
Computational Perception & Cognition Team, CSAIL, MIT Cambridge, MA, United States Postdoctoral Associate Jan. 2020 - Dec. 2022 • Advisor: Prof. Aude Oliva • Video understanding, multimodal learning Computer Vision Lab, UMass Amherst Amherst, MA, United States Research Assistant Sep. 2014 - Dec. 2019 • Advisor: Prof. Erik Learned-Miller • Object detection, tracking, clustering in未标记的视频视频输入团队，Microsoft，AI和Research Redmond，WA，美国研究实习生2018年5月至2018年8月•导师：Lei Zhang博士•学习通过互换属性知识工程和集体智能实验室，KAIST DAEJEON，KAIST DAEJEON，KAIST DAEJEON，KAIST DAEJEON，KAIST DAEJEON，KAIST DAEJEON，2010年Sep。Sep.Sep。sep./Div>2014•顾问：Ho-Jin Choi教授•行动识别，多传感器监视系统，自然语言和答案系统
DriveGpt4：可解释的端到端自动驾驶通过大语言模型
摘要 - 鉴于他们熟练使用非文本数据（包括图像和视频）的熟练程度，大型语言模型（MLLM）已成为研究界的重要领域。本研究旨在通过引入DraveGpt4（一种基于LLMS的新型可解释的最终自动驾驶系统）来扩展MLLM的应用到自动驾驶领域。能够处理多帧视频输入和文本查询，DriveGpt4促进了对车辆动作的解释，提供相关的推理，并有效地解决了用户提出的各种问题。此外，DriveGPT4以端到端方式预测低级车辆控制信号。通过使用定制的视觉说明调谐数据集实现了这些高级功能，该数据集是专门针对自主驾驶应用程序量身定制的，并结合了混合填充培训策略。DriveGpt4代表了利用LLM的开创性努力，以开发可解释的端到端自动驾驶解决方案。在BDD-X数据集上进行的评估展示了DriveGPT4的质量和定量性能。此外，特定于域的数据的精细调整使DriveGpt4在与GPT4-V形成对比时，可以在自主驾驶接地方面产生接近甚至改善的结果。本文的网页可在https://tonyxuqaq.github.io/projects/drivegpt4上找到。
卷积瑜伽姿势估计器
实时身体姿势估计是计算机视觉中的关键组件，在各个域中找到了应用程序。这项研究深入研究了OpenCV和Mediapipe的合并，这是两个可靠的库，以实时实现精确有效的人体姿势估计。OpenCV以其计算机视觉功能而闻名，与MediaPipe联手，该公司提供了预先训练的机器学习模型，该模型明确制作了用于关键点的估计。这项合作能够准确检测和持续跟踪人体地标。该研究的方法是利用OpenCV的能力来管理视频输入和采用MediaPipe的姿势估算模型，以识别解剖关键。OpenCV负责重要的视频流操作，例如框架调整大小，颜色空间转换和降低噪声，优化了MediaPipe的专用模型的输入数据。随后，MediaPipe精巧地查明并跟踪关键的身体接头，从而赋予实时视频流或相机馈送中复杂人类姿势的实时估计。对该系统的全面评估包括对其准确性，实时性能和在不同条件下的鲁棒性的审查，包括遮挡和不同环境环境的情况。该系统在检测和持续跟踪关键点的功效，再加上其实时功能，揭示了其在多方面应用中的潜力，例如Sports Analytics，Healthcare，Healthcare，Human-Computer互动等。OpenCV和MediaPipe的融合封装了实时姿势估计的有希望的轨迹，为精确的人类姿势分析提供了坚固的框架。该研究的发现通过为实时姿势估计提供可靠，有效的解决方案，从而有助于推动计算机视觉领域的进步。这些进步具有影响各种行业和领域的希望，暗示了实时姿势估计技术的重大进步。
Erika AI 新闻稿
Convergent Design 宣布推出 Erika AI 人脸追踪、四摄像头、超快速切换 (2022 年 6 月 3 日，科罗拉多州科罗拉多斯普林斯) Convergent Design 宣布推出用于会议和直播应用的全新 Erika AI 系统。Erika AI 的亮点包括人脸追踪、支持多达四个 UHD 摄像头以及超快速 (0.25 秒) 语音激活切换。每个参与者 (最多 20 人) 都有自己独特的 (虚拟) 摄像头和无线麦克风，可实现卓越的特写视图，同时将回声和混响降至最低。Erika AI 采用现成的大型传感器 4K DSLR/无反光镜相机。然后，系统从每个摄像头创建最多 5 个区域，勾勒出每个参与者的轮廓。这五个区域与 4 个摄像头相结合，最多可支持 20 名参与者。在 20 名参与者中的任何一名之间切换仍需 0.25 秒。Erika AI 无线麦克风通常位于会议桌边缘，靠近每个扬声器。微型麦克风不会占用工作空间，用户可以自由地做笔记或在笔记本电脑上打字。麦克风还可以通过简单的磁性附件佩戴，方便在会议区域自由移动。25 小时电池加上自动开/关机功能，可最大限度地减少充电停机时间。只需将麦克风面朝下翻转即可静音。自动音量控制可消除声音紧张，参与者可以用正常语调讲话。典型的设置时间不到 15 分钟，使系统易于重新配置。完整的 Erika AI 系统包括 1-4 个摄像头、1-20 个无线 Erika 麦克风、一个基于 USB 的无线接收器和一台运行 Erika AI 应用程序的 PC/笔记本电脑。Erika 与大多数 UCC 应用程序兼容，包括 Zoom、Teams、Meet、Webex 和 BlueJeans。此外，还支持 OBS、VMix、Wirecast 和 Pro Presenter 等直播程序。 Erika AI 应用程序支持通过简单的单击和拖动以及滚轮大小调整来放置每个摄像头内的每个区域（虚拟摄像头）。此外，还可以添加每个参与者的姓名和头衔以显示在会议应用程序屏幕上。独特的单人模式将系统锁定到特定扬声器，消除了因咳嗽、打喷嚏和其他噪音而导致的潜在错误切换。Erika AI 需要独立的 Nvidia GPU 来处理面部跟踪和增强功能，例如降噪、回声消除和超级缩放器。目前，视频输入是通过 HDMI/SDI 到 USB 转换器基于 USB 的。但是，未来的更新将包括 NDI 有线和无线支持以及基于 Stream Deck 的遥控器。在 InfoComm 2022 的 W1775 展位上观看 Erika AI 的实际应用。www.convergent-design.com