Method teaches generative AI models to locate personalized objects
经过这种技术的训练后，视觉语言模型可以更好地识别新场景中的独特项目。
Обзор изменений в законодательстве за октябрь 2025 года
在 2025 年 10 月的变更审查中，我们将考虑以下主题： 1. 关键信息基础设施 我们将考虑澄清 CII 对象分类信息的填写和更新程序。 2. 关键信息基础设施 我们将考虑明确 CII 对象分类信息的填写和更新程序。其他 我们来看看GIS打击网络犯罪的规定。3．标准化 让我们考虑一下CII中人工智能系统标准的最终版本，这是密码信息保护领域的新标准，也是可信执行环境的标准。 4．俄罗斯 FSTEC 我们将分析使用 Windows 10 和 Exchange Server 2016/2019 的风险，以及取消信息和信息系统信任级别的重复要求。让我们考虑一下截至 2025 年 10 月 31 日
Learning Deformable Body Interactions With Adaptive Spatial Tokenization
本文已被 NeurIPS 2025 的 AI for Science Workshop 接受。模拟可变形体之间的相互作用在材料科学、机械设计和机器人等领域至关重要。虽然使用图神经网络 (GNN) 的基于学习的方法可以有效解决复杂的物理系统，但在对可变形身体交互进行建模时会遇到可扩展性问题。为了对对象之间的交互进行建模，必须动态创建成对的全局边缘，这对于大规模网格而言是计算密集型且不切实际的。为了克服这些挑战，借鉴......
子どもにもっと「芸術の秋」を～より多くの子どもに機会を提供するには、企業による貢献も欠かせない。ニッセイ名作シリーズは今年で62年～
■从儿童情感教育的角度来看，抽象艺术欣赏被认为很重要，但另一方面，由于家庭经济差异而导致的“机会差异”和“经历差异”最近也成为问题。文化厅《文化民意调查报告》向同居的高中生以下儿童询问过去一年中有多少次有机会去剧院、音乐厅、美术馆、电影院等地欣赏文化艺术，调查结果显示，约有一半的中小学生表示外出欣赏艺术。此外，从家庭年收入的调查结果来看，家庭年收入越高，观看体验往往会增加。因此，我想根据文化厅等机构的各种调查以及企业的贡献来介绍一下儿童艺术体验的实际情况。 ■目录 1 - 简介 2 - 关于儿童艺术欣赏体验 1 |少儿美术欣赏现状2 |通过少儿文化艺术活动能取得哪些效果？ 3 - 企业举措 -
Is Bessent Right About the Fed?
美联储和大多数其他七国集团央行在本世纪犯下了许多政策错误，使其成为批评的对象。不过，尽管有必要进行改革以改善其货币政策和监管绩效，但这并不意味着它们的独立性应该受到限制。
Experience 2030. The Future of Customer Experience is... NOW!
Futurum 和 SAS 进行了一项全球调查，调查对象包括来自亚太地区十几个国家和二十多个行业的 1,000 多名消费者、高管、营销人员和技术专业人士，以了解当今客户体验的定义以及 2030 年客户体验的演变。
Rooms from Motion: Un-posed Indoor 3D Object Detection as Localization and Mapping
我们重新审视场景级 3D 对象检测，将其作为以对象为中心的框架的输出，该框架能够使用面向 3D 的框作为底层几何基元进行定位和映射。虽然现有的 3D 对象检测方法在全局范围内运行，并且隐式依赖于公制相机姿势的先验存在，但我们的方法“Rooms from Motion (RfM)”对一组未摆姿势的图像进行操作。通过将基于运动结构的标准 2D 关键点匹配器替换为基于图像派生 3D 框的以对象为中心的匹配器，我们可以估计公制相机姿势、对象轨迹和……
Windows 11's Snipping Tool just got a Google Lens-like feature - here's how to use it
截图工具的新视觉搜索引擎可以分析和识别您选择的对象。看看它是如何工作的。
Your phishing detection skills are no match for 2025's biggest security threats
一份新报告显示，黑客正在改变策略，以诈骗对象为目标，而且这种做法正在发挥作用。查看谁最容易遭受 Clickfix 攻击。
New Webinar - "AI and Multimedia: Using Generative AI for Images, Video, and Audio"
人工智能和多媒体：将生成式人工智能用于图像、视频和音频Nicole Hennig 主持的人工智能网络研讨会概述：在多媒体生成式人工智能工具之旅中，您将了解底层技术 – 如何仅通过文本输入创建图像、视频、音乐和语音？您将了解各种类型的可用工具及其功能。您将看到这些工具可以生成的许多示例。接下来我们将讨论与版权、偏见和深度伪造问题相关的道德问题。我们将学习如何以避免偏见的方式提示图像生成。我们还将展示以创造性和有益的方式使用这些工具的艺术家的示例。您将了解如何使用 genAI 创作艺术品是一个复杂得多的过程，而不仅仅是输入提示并接受第一个输出。我们会听到残疾艺术家的意见，他们发现当他们无法再使用物
Ongoing Federal Shutdown Threatens Head Start Access for Over 65K Children
根据全国启蒙协会 (National Head Start Association) 周四发布的一份声明，如果联邦政府持续关闭，超过 65,000 名启蒙儿童及其家人将面临失去关键服务的风险。这占低收入早期学习项目服务对象总数的近 10% [...]
Who you talk to influences how you talk, researcher finds
“从某种意义上说，你用不同的耳朵听每个人的声音，因为每个人的说话方式都不同，”Orhun Uluşahin 说道，他将于 10 月 17 日在拉德堡德大学进行论文答辩。他的研究表明，我们的大脑会快速适应说话者，以便理解他们的意思，我们甚至会根据谈话对象调整自己的语言。
Local Mechanisms of Compositional Generalization in Conditional Diffusion
条件扩散模型似乎能够进行成分泛化，即为调节器的分布外组合生成令人信服的样本，但这种能力背后的机制仍不清楚。为了使这一点具体化，我们研究了长度泛化，即生成具有比训练期间看到的更多对象的图像的能力。在受控的 CLEVR 设置中（Johnson 等人，2017），我们发现在某些情况下可以实现长度泛化，但在其他情况下则不能，这表明模型有时只能学习底层的组成结构。然后我们调查......
