在一项具有里程碑意义的研究中，Betzel等人证明颅内电生理FC(定义为来自两个ECoG电极的LFP时间序列之间的相关性)与灰质中的BOLD FC具有相似的网络结构。...从84名参与者的数据库中，我们选择了16名具有完整的临床SEEG记录以及术前结构，扩散，功能数据的患者核磁共振成像和术后x线CT。...我们从数据中删除了最初的五个帧。最后，为了便于分析，数据被重新采样到2毫米各向同性分辨率。...对于每个参与者，我们选择了一个长度为60秒的SEEG时间序列，并将其分为10个片段，每个片段包含6秒的窗口大小。为了提高SEEG数据的稳定性和信噪比，我们计算了十个片段的平均SEEG时间序列。...为了构建白质连通性矩阵，我们将ROI定义为半径为1体素的球体，其中包括7个相邻体素的表面，围绕着白质中的接触点。每个连通性的强度定义为每个ROI对之间互连光纤束的数量。
对于每一个视频帧，使用基于部分模型，我们在发现了一组69个采访者脸上的标志。图1显示了具有里程碑意义的检测实例。我们总共处理了14414790个标志。...我们的特征采取的标签的集群（例如颚）是最接近于参与者凝视的标志。接下来，我们提出了一些关于这些数据的描述性分析。 ? 图2.注意脸部的时间分析。X轴代表帧中的时间（增量为0.2秒）。...我们可以看到人与人之间有巨大的差异，许多都与其他组别的参与者有类似的熵。数据序列的高可变性使他们难以进行分类。 ? 图5 (a)-(c) 对每个不同的数据窗口长度参数w对应数据的ApEn分析。...对N而言，所有的参与者，我们创建一个80% / 20% 培训/测试数据集,这样就不会有参与者的数据的会被两个数据集同时共享。...对于每个实验，我们执行10级交叉验证，这里每级被定义为一个新的随机子集，参与者按80/20分隔—每个实验大约有80位参与者被测试。 ? 表1 本系统与其他分类器的精度对比。
数据包重写是更改媒体数据包中包含的时间戳、序列号和类似 ID 的过程，这些 ID 指示数据包在媒体时间线上的位置。它将来自许多独立媒体时间线（每层一个）的数据包转换为一个统一的媒体时间线（一层）。...数据包重写与端到端加密兼容，因为在端到端加密应用于媒体数据之后，发送参与者将重写的 ID 和时间戳添加到数据包中。这类似于使用 TLS 时加密后如何将 TCP 序列号和时间戳添加到数据包中。...为了为视频通话提供良好的拥塞控制，WebRTC 团队创建了 googcc[5] ，这是一种拥塞控制算法，可以确定正确的发送量，而不会导致延迟大幅增加。...SFU 使用速率分配来选择要转发的视频分辨率（层）。 SFU 将多个层的数据包重写为每个视频流的一层。...每个帧的内容在被分成数据包之前都经过加密，类似于SFrame[9]。有趣的部分实际上是密钥分发和轮换机制，它必须对以下场景具有鲁棒性： 未加入呼叫的人必须无法解密他们加入之前的媒体数据。
彩色图像为.jpg，标签图像为_bin.png，实例级标签的多边形列表为.json，实例级标签为_instanceIds.png。 每个相机和每个记录只有一个姿态文件（即 pose.txt）。...因此，他们发起的这项挑战即是为了了解计算机视觉算法在解决自动驾驶环境感知问题方面的现状。在这个挑战中，他们准备了许多具有精细注释的大规模数据集。...BDD 集包括 100K 个短视频剪辑（每个视频剪辑为 40 秒），每个视频剪辑中的一个关键帧都会进行注释。 第二套 ApolloScape 集由百度提供。...在这个任务中，参与者在其中一个条件下给予注释，并且需要语义分割在不同条件下捕获的测试图像。两种类型的适应性将被评估。...任务 4：实例级视频可移动对象分割（Instance-level Video Movable Object Segmentation） 在这个任务中，给予参与者一组具有良好像素级标记的视频序列，特别是车辆和行人等移动对象的实例也是标记
特点 可组成集群：一个Leader，多个Follower 集群中半数以上节点存活，Zookeeper集群才能正常服务 全局数据一致，集群每个数据内容都一致 更新请求顺序进行：来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行...每一个ZNode默认可存储1MB的数据，每个ZNode通过其路径唯一标识，其主要用于协调服务，而不是存储数据 1.2.1 节点类型分为： 持久（Persistent）型，客户端和服务器断开连接，创建的节点不删除...，即该数据节点被创建时的事务 id ctime create time，即该节点的创建时间 mZxid modified ZXID，即该节点最终一次更新时的事务 id mtime modified...time，即该节点最后一次的更新时间 pZxid 该节点的子节点列表最后一次修改时的事务 id，只有子节点列表变更才会更新 pZxid，子节点内容变更不会更新 cversion 子节点版本号，...当前节点的子节点每次变化时值增加 1 dataVersion 数据节点内容版本号，节点创建时为 0，每更新一次节点内容(不管内容有无变化)该版本号的值增加 1 aclVersion 节点的 ACL
导读 研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。...为了说明类别的不平衡程度，每个等级量表中属于高等级的视频所占百分比的平均值和标准差（超出参与者）为引起59％（15％），价57％（9％） 喜欢67％（12％）。...表5总结了从生理信号中提取的特征列表。 6.2 MCA特性 音乐视频被编码为MPEG-1格式，以提取运动矢量和I帧以进行进一步的特征提取。 使用[55]中提出的方法已经将视频流在镜头级别进行了分割。...在连续的画面中快速移动的场景或物体的移动也是引起兴奋的一个有效因素。为了测量这一因素，运动分量被定义为连续帧中的运动量，它是通过对所有B帧和p帧的运动矢量大小的累加计算得到的。...我们将结果与随机投票的期望值（解析确定）进行比较，根据训练数据中的多数类别投票，并针对每个类别的投票及其在训练数据中出现的可能性进行比较。
Saga的命令/编曲序列逻辑 在编曲方法中，我们定义了一项新服务，其唯一责任是告诉每个参与者该做什么以及何时做什么。...如果有任何失败，它还负责通过向每个参与者发送命令以撤消先前的操作来协调回滚。 为saga协调器建模的标准方法是状态机，其中每个转换对应于命令或消息。...Saga(传奇)模式提示 为每个事务创建唯一ID 为每个事务提供唯一标识符是可追溯性的常用技术，但它也有助于参与者以标准方式相互请求数据。...在命令中添加回复地址 不要将参与者设计为回复固定地址，而是考虑在消息中发送回复地址，这样您就可以让参与者回复多个协调者。...通常，客户端中的错误可能会触发/重放不需要的消息并弄乱您的数据库。 避免同步通信 随着事务的进行，不要忘记将每个要执行的操作所需的所有数据添加到消息中。
由于一个视频帧由多个数据包组成，即使是一个单独的离群数据包也会导致较大的帧延迟/抖动，并对播放的平滑性产生不利影响。...5 自适应学习 Actor Loki 中基于学习的参与者是基于一种经典的强化学习算法 PPO。PPO 是一种具有较低训练方差和容易收敛的策略优化算法。...状态，即 RL 模型的输入，在每个 RTCP 反馈包的到达时间 t ，表示为一个列表 s_t = \{\vec{l}_t, \vec{j}_t....,p_n] ，其中每个元素表示产生一个特定比特率动作的概率值。例如， i 是在 GCC 的输出空间中选择第九个比特率的概率，即第4节中的 V$ 列表。...在我们的设计中， \beta 是一个经验参数，值为 20， \Gamma 表示基于神经网络的 GCC 的递减因子的边界指数，例如， \Gamma 在 GCC 的输出列表 \mathcal{V}
传统的解决方案基于多点控制单元（MCU）模型。针对具有不同质量、分辨率和帧率的参与者，MCU的转码（完全解码流然后重新编码）分别提供了不同版本的流。...同时联播要求端点能够发送两到三个具有不同分辨率、质量的相同的流，以便SFU服务器可以转发到每个目的地。幸运的是，在Chrome中启用同时播报功能时，您将自动获得对时间伸缩性的支持（如下所述）。...这样，在选择某个图层并在编码之后删除所有其他非依赖图层时，也不会影响生成的流的可解码性。 在VP9中，每个层用一个整数ID定义（从0开始）。ID较高的图层依赖于较低的图层。...VP9有效载荷格式 每个携带VP9流的RTP包仅含有来自同一个层帧的数据。每个数据包也以VP9有效载荷描述开始。该有效载荷的描述向SFU提供了关于层帧依赖性和可伸缩性结构的提示。...（宽度和高度减半），FPS也减半： 缩小第2帧的时间层 倍增 为了时间上升，SFU应该等待具有切换点标志的层帧被启用（U比特位被设置为1）。
前 12 个字节出现在每个 RTP 包中，仅仅在被混合器插入时，才出现 CSRC 识别符列表。各个域的含义如下所示： （1）版本(V)：2 比特，此域定义了 RTP 的版本。此协议定义的版本是 2。...填充可能用于某些具有固定长度的加密算法，或者用于在底层数据单元中传输多个 RTP 包。 （3）扩展(X)：1 比特，若设置扩展比特,固定头(仅)后面跟随一个头扩展。...以确定存贮数据中的每个媒体下一帧或下一 个单元应该呈现的时间。此种情况下 RTP 时间戳反映了每一个单元应当回放的时间。真正的回放将由接收者决定。 （9）SSRC：32 比特，用以识别同步源。...参与者并不需要在一个多媒体会议的所有 RTP 会话中，使用相同的 SSRC 标识符；SSRC 标识符的绑定通过RTCP。...如果参与者在一个 RTP 会话中生成了多个流，例如来自多个摄影机，则每个摄影机都必须标识成单独的同步源。
prepare 阶段 Proposer提案者：负责提出 proposal，每个提案者在提出提案时都会首先获取到一个 具有全局唯一性的、递增的提案编号N，即在整个集群中是唯一的编号 N，然后将该编号赋予其要提出的提案...znode 是 zookeeper 中的最小数据单元，每个 znode 上都可以保存数据，同时还可以挂载子节点，形成一个树形化命名空间。 ?...czxid：Created ZXID，该数据节点被 创建 时的事务ID。 mzxid：Modified ZXID，节点 最后一次被更新时 的事务ID。...aversion：节点的 ACL 版本号。 ephemeralOwner：创建该节点的会话的 sessionID ，如果该节点为持久节点，该值为0。 dataLength：节点数据内容的长度。...numChildre：该节点的子节点个数，如果为临时节点为0。 pzxid：该节点子节点列表最后一次被修改时的事务ID，注意是子节点的 列表 ，不是内容。
除了百度的 ApolloSpace 数据集，本次比赛还能够使用由 Berkeley DeepDrive（BDD）提供的视频数据集。...BDD 集包括 100K 个短视频剪辑（每个视频剪辑为 40 秒），每个视频剪辑中的关键帧都被注释。 挑战赛官方网站： http://wad.ai/challenge.html ?...BDD 数据集和 ApolloScape 相结合，具有覆盖天气，时间和地理多样性等多个领域的优势。 在这个任务中，参与者需要在单个条件下通过给定注释，并在不同条件下捕获的测试图像。...在这个任务中，参与者会有一组每个像素都标记好的视频序列，车辆和行人等移动对象同样标注好，该任务的目标是评估视频场景解析的技术水平。...有兴趣的参与者可通过 WAD KAGGLE FEATURE Kaggle 界面提交结果。
美国明尼苏达大学的一项新研究中，研究人员创建了一些人头像（如图），并在志愿者面前使它以几十种不同的方式微笑。...每个模型的表情都通过改变嘴巴的角度，咧嘴的程度，牙齿露出的多少，以及笑容如何对称而变化，参与者被要求基于有效性，真实性，愉悦感和情感表达来评价笑容。...在这项研究中，我们使用计算机动画3D面部工具来调查笑容的动态属性是否能被感知。我们创建了一些笑容的动画，然后系统地操纵笑容的角度，程度，牙科露出和动态对称性。...然后，我们询问了802个参与者，要求他们就笑容的有效性，真实性，愉悦性和让人感觉到的情感意图进行评分。我们将一个“成功的笑脸”定义为有效，真实，让人感到愉悦。...不同角度范围的牙齿露出效果。 （a） 具有较小角度范围组合的两个微笑。（b）具有较大角度范围组合的两个微笑。
骨骼运动实时传输，然后在接收端重新创建化身。 逼真化身 图2 这些高度保真的化身与现实几乎难以区分。系统为通话中的每个参与者创建了专用的编解码器。在RTC会话开始之前，会共享资产、纹理和编解码器。...使用神经网络（VADs）实时将面部表情数据压缩为中性嵌入，然后通过网络发送。使用最先进的机器学习技术，我们能够实现以30 KB为单位的30帧/秒的逼真化身。...序列化：以最紧凑的方式高效序列化对象到线格式 传输：使用低级传输API发送和接收具有可配置特性（如可靠性、延迟、拥塞控制等）的数据包。 服务器：用于选择性转发或数据包扩散的服务器端基础设施。...为了为开发人员提供最人性化的体验，系统应该将这种体系结构的所有内部复杂性抽象化。通常情况下，我们希望开发人员能够使用为其对象定义模式的心理模型。一个对象是一组字段。对象可以在会话中创建、修改和销毁。...更可接受的设置可能是让某些关键参与者扮演广播者的角色，就像音乐会上的歌手一样，而其他参与者——人群——则具有较小的影响范围。在技术方面，处理数以万计的参与者需要重新思考用于媒体转发的传统服务器架构。
对于被理解为“离散”量表的 Likert-type 项目，量表的每个点都表示为一个象征性目标，带有其表示的相应值，如下图所示，以适应前面强调的使用已知和环境中嵌入良好的对象。...连续项目量表被理解为具有更多响应值的量表，对于连续比例尺，必须设计一种反映滑块状比例尺的表示，以反映比例尺的性质。作为滑块刻度和目标隐喻之间的最佳匹配，在参与者的视野内放置了一个垂直挤压的半圆。...根据以上参数计算出 36 名参与者的样本量，然后通过特里尔大学电子邮件列表和校园公告招募他们（20 名男性，16 名女性）。...由于本实验中收集的数据违反了上述应用 MANOVA 所需的多个前提条件，因此调整了分析策略。 使用基于重采样的方法对具有最小假设的数据进行半参数重复测量 MANOVA。对于这种用途使用参数引导方法。...参数引导旨在通过例如最大似然法来近似样本概率分布的参数，以根据近似分布从已知值中抽取大量样本。对于统计分析，软件 R Statistics 与 RStudio 一起使用。
实验者连续记录参与者视线运动情况，以确保孩子正在看屏幕。整个实验持续大约半个小时。 眼动测量 使用TX300 Tobii眼动仪记录眼动数据(采样率为300 Hz)。...1) 在包含复杂社交图片视频的每个时间帧上使用kernel密度分布估计，计算基于TD组眼动数据的标准注视点分布。...图6 在某个随机帧上的每组注视点分布。 每个点代表一个参与者的注视位置。真实的实验中，参与者可以看见图片中儿童的具体面孔信息，此处模糊处理以保护图片中儿童的信息。...3）每个数据由三位EEG专家中的一位进行检查，以去除存在运动伪影和参与者没有看屏幕的时间段。 4）通过独立成分分析(ICA)识别和除去与眼睛相关的成分。...PDC是一种可以在同一模型中同时考虑所有信号，并在频域中估计大脑连接的多变量方法。它通过确定模型强度的多元自回归模型计算。 1）为每个参与者和每个数据片段计算wPDC，然后取平均值。
如图 1，除了像传统视频流所做的将视频分成块（chunk）外，它们还将每个 chunk 在空间上分割成片（tile），其中一个 tile 具有与原始块相同的帧数，但仅覆盖帧的较小空间区域。...维护一个列表（初始为空的抓取列表），其中包含主要流应获取的所有 tile 以及相关质量。每一轮中，算法首先计算将每个 tile 从其当前分配的质量提升到质量 的效用增益。...这涉及到为每个潜在的列表位置计算 tile 的到达时间，调整抓取列表中后续 tile 的到达时间，并重新计算所有这些 tile 的效用。...在这种情况下，算法会降低 tile 的质量，直到它在主要流的最低质量下具有零效用，并最终将其从抓取列表中删除。...对于每位参与者，视频的顺序和每个视频用于流式传输的三种系统的顺序都是随机的。每位参与者观看并评估了15个1分钟的视频，估计实验持续时间为45-60分钟。
OpenGL ES 3.0上下文与为OpenGL ES 2.0编写的着色器保持兼容。 2、多个渲染目标 通过启用多个渲染目标，您可以创建片段着色器，以同时写入多个帧缓冲区附件。...除了创建帧缓冲区对象中描述的过程外，您还可以设置多个渲染目标。 您可以创建多个，而不是为帧缓冲区创建单个颜色附件。...，片段着色器将确定为每个渲染目标中的每个像素输出的颜色（或非颜色数据）。...由于包含粒子状态数据的顶点缓冲区在帧之间被重用，因此在初始化时，将数据传输到GPU内存的昂贵过程只发生一次。 在初始化时，创建一个顶点缓冲区，并在其中填充包含模拟中所有粒子初始状态的数据。...几乎总是创建或修改昂贵的OpenGL ES对象应该被创建为静态对象。 渲染循环处理您打算渲染到OpenGL ES上下文的所有项目，然后将结果呈现给显示器。在动画场景中，每帧都会更新一些数据。
对于输入的视频文件，预处理模块首先使用已有的 ASR 工具从视频中提取出转录文本。之后，将视频切分成多个短视频片段。此过程需要对视频帧进行均匀采样，使得每个片段由 10 帧组成。...每个片段通常包含 10 帧，研究者的做法是使用 GPT-4V 来为每个片段生成视频描述。...通过将视频帧与相关的文本 prompt 一起输入到 GPT-4V 模型，便能得到捕获了这些帧中描绘的视觉元素、动作和事件的详细描述。...用于流输入的 MM-Vid 图 3 展示了用于流输入的 MM-Vid。 在这种情况下，MM-Vid 的运作模式是作为动态环境中的一个智能体（agent），其主要输入为流视频帧。...通过持续分析流视频帧，MM-Vid 可将原始视觉数据转换成有意义的见解，进而为视频游戏、具身智能体和 GUI 引导等应用提供有价值的帮助。
本篇文章主要介绍了用于情绪分析的生理信号数据库DEAP的简介，包括创建该数据库的目的、实验的设计、数据的采集以及实验的分析等。...记录当前数据集的目的是创建一个自适应的音乐视频推荐系统。在我们提出的音乐视频推荐系统中，用户的身体反应将被转化为情绪。...Last.fm提供了一种API，允许人们检索标签和加标签的歌曲。 从[7]中选取了情感关键词列表，并将其扩展为包括词尾变化和同义词，产生了304个关键词。...为了确保诱发情绪的多样性，根据以下标准从1084首歌曲中为每个象限手动选择了15首歌曲： 标签是否准确地反映了情感内容?...这只针对那些特别具有歌曲特色、为公众所熟知、最有可能引发情感反应的歌曲。在这些情况下，选择一分钟的突出部分，以便包括这些片段。
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