01 多模态任务的研究进展 多模态即是从多种信息形式上实现对一个物体传播信息进行相关的处理。...在识别网络上广泛流传的图片广告、表情包以及用户模糊需求的过程中，仅能够进行单模态处理的机器学习无法对单一图片上的文字、人物、背景水印等多种模态进行有效识别，这种情况就需要通过多模态算法解决以上问题。...目前多模态任务有多种，例如以下四类： 01 识别任务：通过识别图片上的场景和文字，分辨图片想要表达的信息； 02 检索任务：通过识别一段文字中的不同描述，通过检索筛选出合适的目标； 03 Image Caption...，并实现不同模态间的某种约束关系； 02 Align：对齐两个模态上具有关联关系的元素； 03 Fusion：对同一共享空间中的多种模态进行融合成一个新的模态； 04 Transltaion：把一种模态转换为有对应关系的另一种模态...特征提取与融合：采取分阶段、分层融合的方式，即首先将文本内容与局部图像进行浅层次融合，形成跨模态文本+局部图像Transformer模块；再用跨模态文本+局部图像Transformer模块与图像的全局特征进行深层次融合
在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。...我们的方法可以将CLIP的跨模态学习能力迁移到视觉定位上，而且训练成本很小。 我们首次在无监督视觉定位中引入自步课程学习的范式。...为了利用VLP模型的泛化能力，同时考虑其实现跨模态定位的可扩展性，我们在CLIP上构建模型。 C....虽然 Pseudo-Q 与之前的工作相比有了很大的提升，但我们所提方法在三个数据集上的性能都优于 Pseudo-Q，在单源数据集上分别提升了6.78%(testA)、10.67%(testA)、7.37%...图6-(a1)是在RefCOCO数据集上的三个伪标签的特征，图6-(b1)是在RefCOCO/+/g在验证集上的ground-truth查询标签的特征，我们分别展示了3个伪标签源的特征分布与3个真实查询标签的特征分别的差异
每个人的走路的步态都是独一无二的。 之前，你可能在《碟中谍》中看过步态识别技术，被用于高级别机密的身份验证。 ? 但从今往后，步态识别可能就要成为比刷脸更普及的安防应用了。 产品化时代已经到来。...而且值得注意的是，跟刷脸识别等其他模态识别不同，该一体机对摄像头并不挑——普通2K摄像机即可，最远能完成50米、跨视角且无需识别对象主动配合的身份识别。...该检测车可对地铁轨道、隧道等完成智能化巡检。 在应用中，该车集成了钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测6大功能模块。 ?...此外，该车整套方案拥有完全自主知识产权，而且采用灵活的产品设计方案，既可整车售卖，也可分功能按模块售卖。 而且，地铁轨道等巡检，只是银河水滴在地铁系统中应用AI的一环。 ?...这是一款完全面向工业制造质检的AI平台，其算法将全面涵盖工业视觉应用的四大类别——定位引导、尺寸测量、异常检测和识别分类，将工业数据采集与标注、模型训练、部署应用等算法相关环节标准化。 ?
RPG设计(物品锻造与Decorator模式) 2007-12-14 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 物品锻造是各类奇幻游戏中的常见功能，就拿众所周知的Diablo来说吧。...相对于继承，复合看上去要好得多，它的类的数目要少的多，并且又可以在运行时决定是否给武器镶嵌宝石，但是使用复合仍存在问题： 宝石与剑是紧密耦合在一起的，当我们想要为武器添加一个白宝石，那么我们需要给Weapon...(我们包装 包含了一个红宝石的Sword对象，给它添加2点伤害，并给它冰冻效果。)...从图中我们可以看到，通过宝石的扩展，我们可以为剑提供新的能力：额外的伤害加成，以及额外的武器特效(抱歉我不能显示一个华丽的魔法效果，只能在黑底白字的屏幕上输出一句：Addtional Effect: Fire...Decorator模式为通过继承来为类扩展功能这种方式提供了另一种灵活的选择。 代码实现与测试 简单起见，我们只实现一种武器：Sword，两种宝石：蓝宝石 和 红宝石。
作者之一Steven Hoi更是放话：BLIP-2未来就是“多模态版ChatGPT”。 那么，BLIP-2神奇的地方还有哪些？一起往下看。 理解能力一流 BLIP-2的玩法可以说非常多样了。...多项视觉语言任务上实现新SOTA 考虑到大规模模型的端到端训练成本越来越高，BLIP-2使用的是一种通用且高效的预训练策略： 从现成的冻结预训练图像编码器和冻结的大型语言模型中引导视觉语言预训练。...这也意味着，每个人都可以选择自己想用的模型接入使用。 而为了弥补了模态之间的差距，研究者提出了一个轻量级的查询Transformer。...该Transformer分两个阶段进行预训练： 第一阶段从冻结图像编码器引导视觉语言表示学习，第二阶段将视觉从冻结的语言模型引导到语言生成学习。...欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入交流群，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。 PS.
本实用新型包括外框架、电机、铁轨和第一打磨辊，所述外框架的前后两端均转动安装有转杆，外框架的后侧固定安装有电机，电机的输出轴与外框架后侧的转杆相连；所述转杆下方的左右两侧设置有铁轨，转杆的左右两侧均固定连接有第一打磨辊...3．根据权利要求1所述的一种轨道交通用轨道打磨机，其特征在于：所述第一打磨辊（5）的中轴线与铁轨（4）的中轴线在同一条直线上，第一打磨辊（5）的左右两侧的转杆（2）上固定设置有第一锥齿轮（6），第一锥齿轮...进一步的，所述第一打磨辊的中轴线与铁轨的中轴线在同一条直线上，第一打磨辊的左右两侧的转杆上固定设置有第一锥齿轮，第一锥齿轮的下方啮合安装有第二锥齿轮。...本实用新型通过改进在此提供一种轨道交通用轨道打磨机，与现有技术相比，具有如下改进及优点： 1、该装置在现有的基础上改进，在使用时能够通过第一打磨辊和第二打磨辊对轨道的上表面和侧面进行同时打磨，提升了装置的打磨范围...其中如图1、图3和图5-6所示，第一打磨辊5的中轴线与铁轨4的中轴线在同一条直线上，第一打磨辊5的左右两侧的转杆2上固定设置有第一锥齿轮6，第一锥齿轮6的下方啮合安装有第二锥齿轮7，利用装置上的第一锥齿轮
多模态命名实体识别（MNER）最近引起了广泛关注。 用户在社交媒体上生成大量非结构化内容，主要由图像和文本组成。这些帖子具有与社交媒体相关的固有特征，包括简洁和非正式的写作风格。...最后，将获得的知识与原始文本集成并输入下游模型以进行进一步处理。 一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别（MNER）旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。...在推理过程中，上下文少样本学习通过在冻结的GPT模型上执行文本序列生成任务的方式来完成新的下游任务。...虽然GPT-4可以接受多模态信息输入，但这一功能仅处于内部测试阶段，尚未公开使用。此外，与ChatGPT相比，GPT-4的成本更高，API请求速度较慢。...这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。 1.
一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。 2. 直观的标注流程，与模型设计紧密相连。 3. 一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。...本文研究了如何利用这样的预训练图像模型，进行文本引导的视频编辑。其中的关键挑战是在「保留源视频内容的同时实现目标编辑」。...研究人员的方法通过2个简单的步骤实现： - 使用预先训练的结构引导（如深度）图像扩散模型对锚定帧进行文本引导编辑 - 在关键步骤中，通过自注意力特征注入逐步将更改传播到未来帧，以适应扩散模型核心去噪步骤...东北大学等研究人提出了GlueGen，它应用了一个新提出的GlueNet模型，将来自单模态或多模态编码器的特征与现有T2I模型的潜在空间对齐。...可以将AudioCLIP等多模态编码器与稳定扩散模型对齐，实现声音到图像的生成； 3）它还可以升级潜在扩散模型的当前文本编码器，以生成挑战性的案例。
该研究强调了在人工智能开发中融入伦理和以人为本的方法的重要性，确保与社会规范和福利保持一致，并概述了未来人工智能研究的战略，重点是在生成式 AI 中平衡和有意识地使用 MoE、多模态和 AGI。...能够处理文本、图像、音频和视频等各种数据格式的多模态人工智能系统正变得越来越重要。被称为 Q*（Q-Star）的投机项目将 LLM 的能力与先进算法相结合，为动态研究环境做出了贡献。...这些技术上的进步正在为人工智能发展中稳健的多模态方法铺平道路。 生成式人工智能的影响远远超出了技术界限，影响着就业环境和社会经济结构。 这些技术在推动创新和经济增长的同时，也引发了伦理问题。...未来人工智能的进步必须以负责任的态度加以引导，以确保它们在符合伦理标准和社会福祉的前提下提升人类的体验。...参考链接： 从 Google Gemini 到 OpenAI Q*：生成式人工智能（AI）研究领域的综述 Twitter - From Google Gemini to OpenAI Q*: A Survey
多模态命名实体识别（MNER）最近引起了广泛关注。 用户在社交媒体上生成大量非结构化内容，主要由图像和文本组成。这些帖子具有与社交媒体相关的固有特征，包括简洁和非正式的写作风格。...最后，将获得的知识与原始文本集成并输入下游模型以进行进一步处理。...一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别（MNER）旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。...任务流程 任务公式化 上下文学习 虽然GPT-4可以接受多模态信息输入，但这一功能仅处于内部测试阶段，尚未公开使用。此外，与ChatGPT相比，GPT-4的成本更高，API请求速度较慢。...这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。
在立法机构介入后，铁轨的轨距才被固定下来，由于轨道不同，不同的火车运行在不同的铁轨上。这一最终推动标准化的立法程序竟然花费了数十年时间，世界上其他的国家都没有得到当时的备忘录。...美国也有着许许多多很奇怪的铁轨尺寸，它们无法与其他地方的铁轨兼容，因为他们在设计之初只将其作为一种从一处到另一处的交通工具。...OpenStack的历史使命 我们目前也处于一个类似的技术泡沫当中。累计投资与现实回报不成比例。创新也总是雷声大雨点小，因为所有公司都试图定义自己的标准，建立属于自己的完整生态系统。...我们以存储为例看看： 所有的人都能够创建一个可嵌入到OpenStack中的存储阵列。我们需要做的事情是为阵列创建一个驱动，以实现与OpenStack组件Cinder的对话。...一些公司为存储增加了网络和更好的管理工具，并且将它们与公有云进行整合。或许一些价值在于“做一件事情并将它们做好”，或许深度整合更具吸引力。
，用于多模态基于方面的细粒度情感分析（MABSA）。...设计了一个新颖的多粒度多课程去噪框架（M2DF），该框架与基础模型的选择无关。 在几个代表性模型上评估了去噪框架，包括当前的最先进模型，并在MABSA的三个子任务上展示了竞争性能。...最后，文章展示了实验设置、评估指标、与现有方法的比较结果以及对M2DF框架的深入分析和讨论。...实验验证：作者在多个代表性模型上评估了M2DF框架，包括当前的最先进模型，并在MABSA的三个子任务上展示了其竞争性能。...技术细节 数据集中存在许多与文本无关的噪声图像，这将对模型学习产生负面影响。 一些研究人员开发了跨模态关系检测模块，通过设置阈值来过滤低质量的噪声图像。
1 概括 多模态命名实体识别和关系提取（MNER和MRE）是信息提取中的一个基础和关键分支。然而，当文本中包含不相关的对象图像时，现有的MNER和MRE方法通常会受到错误敏感性的影响。...2 新框架 Collection of Pyramidal Visual Feature 一方面，与句子关联的图像维护了与句子中的实体相关的多个视觉对象，进一步提供了更多的语义知识来辅助信息提取。...另一方面，全局图像特征可能表达抽象概念，起到弱学习信号的作用。因此，为多模态实体和关系提取收集了多个视觉线索，其中包括以区域图像为重要信息，以全局图像为补充。...为了应对这一挑战，研究者建议构建密集连接的路由空间，其中分层多尺度视觉特征与每个变压器层连接。 Dynamic Gate Module 通过动态门模块进行例行处理，可以将其视为路径决策的过程。...将分层多尺度视觉特征作为每个融合层的视觉前缀，并依次进行多模态注意力以更新所有文本状态。通过这种方式，最终的文本状态同时对上下文和跨模态语义信息进行编码。这有利于降低不相关对象元素的错误敏感性。
英语中一个单词可能有很多不同的意思。很多中国开发者外语本来就不好，概念是往往先入为主。甚至在不清楚一般意义的情况下，先记住了特定环境中的意思。...引擎 backbone 脊柱 一种前端 MVC 框架 bug 虫子 程序问题 apache 阿帕奇直升机 一种Web服务器 cache 隐藏处所 缓存 ruby 红宝石 ruby编程语言 java 爪哇...guest 客人 host 上的虚拟机 log 伐木、记录 日志 pipe 管子 程序连接的管道 monitor 班长、显示器 监控 access 接近; 入口 存取、访问 border 边界 边框...IoC 容器 hibernate 冬眠 一种 Java ORM 框架 core 核心、果核 CoreOS map 地图 映射 set 多义 (数据)集合 kernel 核心、要点 内核 boot 靴子 引导...这些词对程序员有特定的含义，特别是对我们这些平时只生活在中文环境中的人。欢迎留言补充！
现在需要对多个模态的数据进行处理和分析，这给研究人员带来了更大的挑战。另一方面，多模态数据与单模态数据相比，包含了更多的信息，多个模态之间可以互相补充。...对于每个方面，都有一个从1到10的情感得分。 Twitter-15和Twitter-17是包含文本和文本对应图片的多模态数据集，数据集标注了目标实体及对其图文中表达的情感倾向。...数据集 Twitters反讽数据集构建自Twitter平台，其从Twitter上收集包含图片和一些特定话题标签(例如#sarcasm，等等)的英语推文，将其作为正例，并收集带有图片但没有此类标签的英语推文...保存上一时刻的多模态交互信息。图6展示了MFN在t时刻的处理过程。 ?...表2 多模态情感分析相关数据集信息表 ? 总结 本文简单梳理了多模态情感分析领域的相关任务，总结了与任务对应的数据集及一些典型的方法。
跨模态映射增强：作者引入了眼动引导的跨模态映射，利用眼动数据双向引导图像和文本之间的特征映射，进一步增强了模型处理多模态数据的能力，特别是在图像分类和图像-文本检索任务中表现出色。...具体而言，作者在第III-B节中介绍了眼动引导的细粒度文本-图像相似度矩阵的优化算法。最后，在第III-C节中，作者提出了眼动引导的跨模态映射算法。 A....这些眼动追踪数据由PhysioNet上公开可用的EYE GAZE和REFLACX数据集提供。由于每种模态都是同步的，音频数据与眼动数据在时间上对齐。...然后，作者计算句子到图像块和图像块到句子在一个实例中的相似度： 对于每个与句子对应的热图，作者首先将其划分为个图像块。随后，作者将个句子的热图连接起来，得到输入的眼动引导相似度矩阵（如图2.B所示）。...在该矩阵中，非零元素表示相应句子与图像块之间的语义相关性。因此，作者将二值化，将非零区域设置为1，得到眼动引导标签矩阵。
然后，移动机器人平台及其控制的机械臂将完全自主地执行动作。 PaLM-E 的工作原理是通过装载在机器人本体上的摄像头查看周围环境，这意味着无需人工先对视觉数据进行标注。...微软推出 Kosmos-1：多模态是通向AGI的关键 日前，微软的研究人员公布了一款可以进行视觉识别和自然语言处理的多模态模型——Kosmos-1。...研究人员在学术论文《语言不是你的全部——将认知与语言模型结合》中写道："作为智能的一个基本部分，多模态感知是实现人工通用智能的一个必要条件，在知识获取和立足于现实世界方面，可将感知与语言模型结合起来。"...此次他和 Oceanit 人工智能总监 、哲学家 Jeffrey Watumull 共同撰文发表在《纽约时报》上的批判依然聚焦在语言的缺陷上：“我们担心最流行和最时髦的人工智能 —— 机器学习，将通过有根本缺陷的语言和知识概念纳入我们的技术...硅谷投资人，也是 Twitter 投资者的 Marc Andreessen 发布的一张显示 Twitter API 崩了占据热门的截图下方，马斯克生气地写道，“API 的一个小改动竟然产生了巨大的影响。
人类在与环境互动时展现出了令人惊叹的感官协调能力。...最后，在结束倾倒阶段，模型需要利用触觉模态的信息判断倾倒任务是否已经完成，与开始倾倒阶段进行区分。...我们还引入了随机注意力模糊机制，以一定概率将各单模态特征 token 上的注意力分数替换为相同的平均值，防止模型简单地记忆与注意力分数模式对应的动作。...图 3 倾倒与带有键槽的桩插入任务设置 如表 1 所示，MS-Bot 在两个任务的所有设置上均优于所有基线方法。...表 1 倾倒和带有键槽的桩插入任务上的性能比较 我们还对任务完成中各个模态的注意力分数和各阶段的预测分数进行了可视化。
在 QQ 浏览器搜索中，视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息，因此视频检索模型引入了多模态特征，以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度，并进行综合排序，提升视频搜索结果的整体满意度...跨模态编码器对视觉信息和标签信息进行了深度融合，同时由于视频帧的有序输入，模型还可以学习视频的时序信息。其中，标签信息作为引导，可以从嘈杂的视觉特征中筛选出重要的视频帧与视觉区域。...表三：MSVD 数据集上的性能对比 如表三，TABLE 在 MSVD 数据集上同样取得了 SOTA 的效果。我们认为在小样本数据集上的训练学习中，多模标签的引导作用更为重要。...而 TABLE 模型中，多模态标签就相当于一个对齐的 anchor，跨模态编码器可以根据多模态标签从复杂的视觉信息中凸显出重要的视频帧和空间区域，从而加强了视频与文本的对齐，因此在该数据集上的增益明显。...由于联合编码器与跨模态编码器是共享参数的，因此可视化结果也进一步证明了跨模态编码器的能力：它能够在多模态标签的引导下，从冗余的视觉特征中筛选出关键帧和关键区域，有利于视频 - 文本的精准检索。
通过这个完成的图，作者精心开发了一个由领域知识驱动的知识引导的分层跨模态聚合，包括一个全局元路径邻域来揭示沿着由领域知识驱动的路径上的潜在异质邻居，以及一个局部多关系聚合模块，用于在各种异质关系中进行全面的跨模态交互...如图1所示，图像和基因组之间的关联在语义上与“表达”相关，而图像和文本之间的关联可以抽象为“描述”。因此，这些观察启发作者引入一个统一的非欧几里得表示，它明确捕捉模态特征和跨模态关系上的异质属性。...在包括病理胶质瘤分级和生存结果预测的全面基准测试上的大量实验表明，作者的方法与先前最先进的技术相比具有有效性。 2 Related Work 生物医学多模态学习。...作者通过收集所有目标（除了在缺失模态上数据不完整的目标）的特定于模态的特征来提取缺失模态的表示先验，。在缺失模态上数据不完整的目标，即。...作者可以观察到补全图与真实图具有相似的关系模式，这暗示了所提出补全的生物有效性。此外，作者通过在TCGA-GBMLGG基准上对图像和基因组学模态应用模拟缺失，探索了更多的缺失设置。
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