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![arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\ba7bbb0213cc4fedecf3901be3dccd7c46ee96ad.webp)
arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日
生成AI的最新进展具有显着的图像和视频编辑，尤其是在文本及时控制的背景下。最新的方法主要依赖于扩散模型来完成这些任务。但是，基于扩散的方法的计算需求是实质的，通常需要大规模配对数据集进行培训，因此挑战了实际应用程序中的部署。为了解决这些问题，本文将基于文本的视频编辑任务分为两个阶段。首先，我们利用预先训练的文本到图像扩散模型以零击的方式同时编辑一些密钥帧。第二，我们引入了一个名为MaskInt的高效模型，该模型是建立在非自动性掩蔽的生成变压器上的，并使用中等框架的结构指导专门研究了编辑的密钥帧之间的框架。实验性恢复表明，我们的面具具有基于扩散的方法的可比性，而显着改善了推理时间。这项研究为基于文本的视频编辑提供了实用的解决方案，并显示了该域中非自动掩盖的生成变压器的潜力。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
针对SARS-COV的3C样蛋白酶的铅识别 -
One of the most contagious viruses, better known as the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2), formerly known by the 2019 novel coronavirus (2019‐nCoV), has been recognized as an emerging strain added to the Human coronavirus (CoV) family, which causes the most infectious COVID-19 disease affecting our life drastically.有四个属的covs。，即α，β，γ和δ，其中前两个感染了哺乳动物，而后来有两个引起鸟类的感染。除了中东呼吸道综合征（MERS-COV）和SARS-COV-2外，它们分别负责2002 - 2003年2002 - 2003年和2012年中东的呼吸道感染，其中有四种常见类型的人类COV类型，包括229E（α-COV），包括NL63（NL63（NL63），NL63（α-COV），OC43（α-COV），β-COV（β-COV），以及β-COV，以及HKU1（β-CU）（HKU）（HKU）（HKU）（HKU1）在健康个体中引起轻度呼吸道感染。1-3根据2022年1月27日的世界计统计数据，363,941,212 Covid-19案件，有287,993,289次回收率，全世界记录了5,647,818例死亡。 4戴着面具，经常洗手，基于酒精的消毒，社交距离，锁定和在家工作是正在进行的大流行中的新常态。 尽管采用了所有COVID-19的安全方案和措施，健康的生活方式，合适的药物和建议的疫苗接种剂量，但没有人可以预测未来。 专家认为，该病毒会根据环境改变其性质，并获取可能轻度至重度的突变。 美国，印度，巴西，法国，英国，俄罗斯，土耳其，意大利，西班牙和德国都被排名前十个国家中的十九个案件，比其他任何国家都高。1-3根据2022年1月27日的世界计统计数据，363,941,212 Covid-19案件，有287,993,289次回收率，全世界记录了5,647,818例死亡。4戴着面具，经常洗手，基于酒精的消毒，社交距离，锁定和在家工作是正在进行的大流行中的新常态。尽管采用了所有COVID-19的安全方案和措施，健康的生活方式，合适的药物和建议的疫苗接种剂量，但没有人可以预测未来。专家认为，该病毒会根据环境改变其性质，并获取可能轻度至重度的突变。美国，印度，巴西，法国，英国，俄罗斯，土耳其，意大利，西班牙和德国都被排名前十个国家中的十九个案件，比其他任何国家都高。4然而，实际的共同199感染，恢复和死亡计算是
通过自我...
医学图像细分（MIS）在医疗治疗计划和机器人导航中起着至关重要的作用。MIS中的原型学习方法专注于通过像素型锻炼比较生成分割面具。然而，电流通常通过使用语义类别使用固定的原型来忽略样本多样性，并忽略每个输入中的类内部变化。在此pa-per中，我们建议为MIS生成实例自适应的预型，该预型集成了一个常见的原型建议（CPP）捕获常见的视觉效果和量身定制的实例特定于实例的原型建议（IPP）。为了进一步说明类内的变化，我们建议通过根据其置信度得分重新加权中间特征图来指导IPP生成。使用变压器解码器，这些置信度得分是分层的。此外，我们还引入了一种新颖的自我监督过滤策略，以优先考虑变压器解码器训练期间的前景像素。广泛的实验表明我们的方法表现出色。
从噪声中创建：使用扩散模型进行侧通道攻击
摘要。在侧通道分析（SCA）中，攻击的成功在很大程度上取决于数据集大小以及每个类中的实例数。合成痕迹的产生可以帮助改善诸如分析攻击之类的问题。但是，从实际痕迹中手动创建合成迹线很难。因此，迫切需要自动化这一过程的人造痕迹。最近，在创建逼真的图像中击败了另一个称为生成对抗网络（GAN）的生成模型后，扩散模型获得了很多认识。我们探讨了SCA领域中扩散模型的用法。我们为已知的掩码设置和未知掩模设置提供了框架，其中可以应用扩散模型。在已知的面具设置下，我们表明在拟议的框架下生成的痕迹保留了原始泄漏。接下来，我们证明了在未知掩码设置中创建的分析数据可以减少所需的攻击痕迹以进行分析攻击。这表明，从训练有素的扩散模型中创建的艺术品创建的分析数据包含要利用的有用泄漏。
无细胞的转移和custatration- ...
•每天需要清洁/消毒的房间表面和设备清洁/消毒，或者更频繁地弄脏/污染或根据需要。•对于高触摸表面，请参阅下表•应为患者提供护理的区域应至少每天清洁三次。•患者离开后，清洁并消毒检查室和设备•始终根据风险评估，佩戴适当的个人防护设备（PPE）以执行清洁任务。所需的PPE类型将根据所需的预防措施（即接触，液滴，机载等）而有所不同。ppe可以包括：长袍，手套，面具和/或眼睛保护•与另一名患者一起使用之前，清洁和消毒可重复使用的患者设备（例如温度计，温度计，血压设备）•删除所有不必要的设备/供应室，以避免重复清洁的所有物品，以避免使用•需要清洁的所有物品，以避免待命，包括小保姆，玛格兹，玛格兹，玛格丽，，•听诊器应在患者之间清洁并消毒。请参阅有关接触和液滴预防措施的患者使用听诊器的信息。
腔内时空偏移
摘要。光学元面具有无与伦比的灵活性，可以通过下波长的空间分辨率操纵光场。将元面耦合到具有强光学非线性的材料可能允许超快时空光场调制。但是，到目前为止所证明的大多数元整口是线性设备。在这里，我们在实验上证明了同时使用单层等离子式肩面与纤维激光腔中的Epsilon-Near-Zero（ENZ）材料强耦合。虽然元表面的几何阶段被用来将激光器的横向模式从高斯束转换为带有轨道角动量的涡旋束，但通过Q -Switching过程，ENZ材料的巨大非线性可饱和吸收使脉冲激光产生。在激光腔中直接整合时空跨表面可能为开发具有量身定制的空间和时间剖面的微型化激光源铺平了道路，这对于多种应用来说是有用的，例如超级分辨率成像，高密度光学存储，高密度光学储存以及三维激光射击光刻。
同意与负责人共享疫苗状况...
长滩城学院已颁布了一项授权的疫苗计划。要正确跟踪和维护这些记录，大学请求同意与负责维护和跟踪此类记录和文档的负责人共享疫苗记录信息。同意对于正确的记录维护至关重要。同意将进一步帮助完全疫苗接种的人在校园内，一旦当前的健康订单和内部政策允许去除面罩，就可以在室内或室外无面具。要回复此请求，请提供本文档中要求的信息，然后通过vaccine@lbcc.edu将此表格返回到人力资源。为了意识，一个人在完成第二剂剂量Covid-19-19-19疫苗（例如辉瑞或现代）或接受单剂量的一剂量疫苗后的第二剂剂量后两周被视为“完全疫苗接种”。我在此确认我了解本文档中概述的所有信息。在签署本文档时，我同意与与LBCC疫苗接种状态计划相关的负责人员共享我的疫苗状况。
![arxiv：2407.21654v1 [cs.cv] 2024年7月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eea76ff78a5e1b25306a95443ed7ef0f1c6b852c.webp)
arxiv：2407.21654v1 [cs.cv] 2024年7月31日
摘要。最近的方法表明，诸如剪辑之类的大规模视觉模型可以改善语义分割性能。这些方法通常是针对像素级视觉语言对准的，但通常依赖于剪辑中的低分辨率图像特征，从而导致沿边界的类歧义。此外，剪辑文本嵌入中的全局场景代表与本地和详细的像素级特征直接相关，从而使有意义的对齐变得更加困难。为了解决这些局限性，我们介绍了MTA-CLIP，这是一个采用面具级别视觉语言对准的新型框架。具体来说，我们首先提出了掩码文本解码器，该解码器使用夹夹语言模型使用丰富的文本数据来增强掩码代表。接下来，它使用掩码到文本对比度学习将蒙版表示与文本嵌入一致。此外，我们介绍了蒙版 - 文本提示学习，利用多个上下文特定的提示文本嵌入来捕获跨口罩的各种班级表示。总体而言，MTA-CLIP可以实现最先进的工作，在标准基准数据集，ADE20K和CityScapes上平均超过2.8％和1.3％。
scbd/oes/dain/fd/91459
通知通讯更新有关Kunming-Montreal全球生物多样性框架的品牌尊敬的爵士或夫人，提到了2023年12月18日发布的通知2023-137，宣布发起了生物多样性计划活动。该运动支持决策15/14和促进Kunming-Montreal全球生物多样性框架的沟通策略。为了增强昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架品牌的清晰沟通，停止了“生物多样性计划”的名称，并立即产生效果。聚会和利益相关者被鼓励使用“ Kunming-Montreal全球生物多样性框架”，或者在交流中使用“全球生物多样性框架”。秘书处将继续使用Kunming-Montreal全球生物多样性框架徽标的图形表示，并邀请政党和利益相关者自行使用它，或与其官方面具或其较短形式一起使用上述。当事方和利益相关者可以在必要时写信给秘书处以获取必要的图形文件。正在此处更新一个修订的品牌软件包。请接受，先生，女士，我最高考虑的保证。