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公众对数据和人工智能的态度：跟踪调查
然而，这项研究也有局限性。虽然这项调查已经并将继续提供关于对数据和人工智能使用的态度的重要和新颖的见解，但调查结果应该放在背景中，并与其他研究一起考虑。人们对“数据”的态度并不单一：不同的群体对数据的理解和看法不同，并且取决于许多背景因素。重要的是，我们要针对特定用例开展深入的公众参与活动，并利用替代方法来补充调查研究——例如，进行审议焦点小组，用公众自己的话听取他们的意见，或进行行为实验，看看公众在实践中的行为。本报告中的数据是事实和中立的。我们不寻求提出建议或提供超出我们研究范围的解释，应该与该领域的其他研究一起进行解读。
4K全景摄像机，带自动跟踪技术
视野是指通过摄像头镜头可以看到的区域。它直接反映出远程加入的参与者可以看到多少会议空间。180 度的视野让桌子上的每个人都清晰可见，即使是靠近摄像头或坐在房间边缘的人。
2024 SA AI 立法跟踪_2024 1202.docx
2024 年的《培育原创、促进艺术和保障娱乐安全（禁止假冒）法案》将要求个人或公司对制作、托管或共享个人在视听作品、图像或录音中表演的数字复制品承担损害赔偿责任，而该个人从未实际出现或以其他方式获得批准——包括由生成人工智能 (AI) 创建的数字复制品。托管未经授权复制品的在线服务必须在收到权利人的通知后删除该复制品。为公认的《第一修正案》保护提供了例外，例如纪录片和传记作品，或出于评论、批评或模仿等目的。该法案还将在很大程度上取代涉及数字复制品的州法律，以创建可行的国家标准。发起人：参议员 Coons (D-DE) 最新行动：7/31/24 - 提交并提交给参议院 JUD 委员会。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
Muse 2头带规格（神经元跟踪）
●Cruz-Garza，J。G.，Darfler，M.，Rounds，J.D.，Gao，E。，＆Kalantari，S。（2022）。基于脑电图对房间大小和窗户放置对认知性能的影响的研究。建筑工程杂志，53，104540。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104540●Segawa，J.A.（2019）。使用低成本脑电图（EEG）设备的实践本科体验。本科神经科学教育杂志。17（2），A119 – A124。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。 缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。 机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。 评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。 在J. 中 A. Jacko（ed。 ），人类计算机https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。在J.A. Jacko（ed。），人类计算机
即时见解：如何跟踪AI搜索
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基于事件流的视觉对象跟踪-CVF打开访问
以生物风格的活动相机跟踪近年来引起了人们的兴趣。现有的作品要么利用对齐的RGB和事件数据进行准确跟踪，要么直接学习基于事件的跟踪器。前者会产生较高的推理成本，而后者可能容易受到嘈杂事件或稀疏空间分辨率的影响。在本文中，我们提出了一个新型的分层知识蒸馏框架，该框架可以在培训期间完全利用多模式 /多视图信息，以促进知识转移，使我们能够仅使用事件信号来实现测试过程中高速和低潜伏期视觉跟踪。特别是，基于教师变压器的多模态跟踪框架首先是通过同时喂食RGB框架和事件流来训练的。然后，我们设计了一种新的分层知识蒸馏策略，其中包括成对相似性，功能表示和基于响应地图的知识蒸馏，以指导学生变形金刚网络的学习。在术语中，由于现有的基于事件的跟踪数据集都是低分辨率（346×260），因此我们提出了名为EventVot的第一个大规模高分辨率（1280×720）数据集。它包含1141个视频，并涵盖了许多类别，例如行人，车辆，无人机，乒乓球等。对低分辨率（Fe240Hz，Vi-Sevent，Coesot）和我们新提出的高分辨率EventVot数据集的进行了实验进行了实验
自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
NST奖学金MPHIL 2024-2025（食品与农业科学）串行编号跟踪
外源睾丸激素对黑孟加拉山羊附睾后发育的影响6 1719490692 Abul Kasem kasem kasemrufish92@gmail.com拉杰沙希大学渔业系的影响naznin nahar nazninnila59@gmail.com拉杰沙希大学渔业系的生产力评估巴达虾（Penaeus monodon）农场，来自孟加拉国南部