作者：Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响，并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战（例如 ACDC、M&Ms）中取得了显着的性能。然而，在临床实践中，模型性能受到不一致的成像环境（例如，供应商和协议）、人口变化（正常与病理病例）和意外的人类行为（例如，身体运动）的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止，模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上，而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集，呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令，导致图像质量下降和分析不准确。
从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
图源：https://twitter.com/gaotianyu1350/status/1731651192026247435
虽然只比人类多了两条腿，但是四足动物的“魔鬼步伐”却足以让人凌乱。要知道，在动画领域，想要创作一个四足动物的角色，绝对是劳心劳力的一件苦差事。
舞蹈一直是文化、仪式和庆祝活动的重要组成部分，也是一种自我表达的方式。今天，存在多种形式的舞蹈，从舞厅到迪斯科。然而，舞蹈是一种需要练习的艺术形式。通常需要专业培训才能为具有多种舞蹈动作的舞者创作富有表现力的编舞。虽然这个过程对人们来说很困难，但对于 ML 模型来说要困难得多，因为任务涉及产生具有高电影复杂性的连续运动，以及运动与伴随音乐之间的非线性关系。
原文 http://webrtcbydralex.com/index.php/2018/10/11/webrtc-video-quality-assessment/
这是《三体》一切故事的开端。三体文明以「不要回答」回应叶文洁向宇宙发出了信号，试图阻止两个文明之间进一步的互动和交流。
2021年，低代码和无代码的概念都被炒得热火朝天，各路产品就像下饺子一样蜂拥而至。
可穿戴医疗设备与机器学习的结合是当今医疗科技领域的一项重要创新。这类设备搭载了各种传感器，能够实时监测患者的生理参数、运动状态等信息，并通过机器学习算法进行分析和预测。本文将详细介绍机器学习在可穿戴医疗设备中的部署过程，结合实例展示其应用与发展。
Scikit-Learn 提供了许多内置的评估器（Estimator）来进行机器学习任务，但在某些情况下，我们可能需要自定义评估器以满足特定需求。本篇博客将深入介绍如何在 Scikit-Learn 中创建和使用自定义评估器，并提供详细的代码示例。
译自 Evaluations for Retrieval Augmented Generation: TruLens + Milvus 。
在本文中，重点介绍特征选择方法基于评估机器学习模型的特征重要性在各种不可解释(黑盒)及可解释机器学习方法上的表现。比较了CART、Optimal Trees、XGBoost和SHAP正确识别相关特征子集的能力。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
人际间神经同步性(INS)已在母子互动中得到证明，但关于父子互动的发现仍然缺乏。本研究考察了父亲及其5-6岁的孩子(N=66)在自然互动过程中他们的大脑活动是否同步，并探讨了与INS相关的父亲和儿童因素。与单独解决问题和静息相比，父亲-儿童亲子对在合作解决问题过程中表现出双侧背外侧前额叶皮层和左侧颞顶联合区的显著增加的INS。此外，父亲对其父亲角色的态度与合作条件下的INS呈显著正相关。这些结果首次强调了父亲的养育态度在人际间神经同步性进程中的影响。
机器学习（Machine Learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
集成学习（Ensemble Learning）作为一种流行的机器学习，它通过在数据集上构建多个模型，并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括：随机森林、梯度提升树、Xgboost等。
该项目探索文本到图像生成的新方法，重点是集成多个低秩适应 (LoRA) 以创建高度定制和详细的图像。推出 LoRA Switch 和 LoRA Composite，这些方法旨在在准确性和图像质量方面超越传统技术，尤其是在复杂的构图中。
多模态大语言模型（Multi-modality Large Language Models，后续简称多模态大模型）能够提供强大的通用级别视觉感知/理解能力，甚至可以通过自然语言与人类进行无缝对话和互动。虽然多模态大模型的这些能力已经在多个视觉语言任务中得到了探索和验证，例如图像字幕、视觉问题回答、跨模态关联，以及传统的视觉任务，如图像分类或分割，但大多数关注点都集中在对视觉内容的高级感知和理解上。与此同时，多模态大模型在 low-level 视觉感知和理解方面的能力仍然不清楚，这在图像质量评估（IQA）以及感知视觉失真（噪音、模糊）等相关任务上发挥着重要作用，以及其他 low-level 属性（颜色、光照、构图、风格等），这些属性可能与自然照片的美学和情感以及人们对新兴计算机图形生成或 AI 生成图像的偏好有关。
在Netflix公司，我们很关注视频质量，同时也关注如何规模化地精确评价视频质量。我们提出了视频多方法评估融合（VMAF）评价模型——试图反映观众对我们流媒体质量的感受。目前，我们正在将这个工具开源，并邀请研究界就这个重要课题与我们进行合作。
大型语言模型（LLM），凭借其数十亿的参数和数万亿token的庞大训练数据，展现了强大的功能。为了成为一种全能的任务解决工具，LLM必须学会根据用户指令作出连贯且有益的回应，而不仅仅是重复网络上的语言模式。基于此，开放式指令调整open-ended instruction tuning[1]应运而生。这种方法对LLM进行微调，使其能够按照用户的指令作出有用、诚实和无害的回应。随着ChatGPT取得巨大成功，人们对这种方法的兴趣日益浓厚。开放式指令调整通常包括两个阶段：
学生课堂行为识别教学质量评估算法利用教室安装的摄像头，学生课堂行为识别教学质量评估算法对学生的表情状态、课堂表现和互动行为进行全面监测。对学生的参与度、专注度、互动质量等进行评估，为教师提供有关教学效果的实时反馈。可以为教师提供个性化的教学建议和资源，使教学更加针对性和有效性。学生课堂行为识别教学质量评估算法使用到的YOLO框架模型，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000算法。本文主要讲述Yolo-v1算法的原理，特别是算法的训练与预测中详细细节，最后将给出如何使用TensorFlow实现Yolo算法。
集成算法（Emseble Learning）是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著优越的学习器。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过数据上构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。
基于深度图像的渲染(Depth-image-based rendering, DIBR)是一种广泛使用的视图合成技术。DIBR 包含 3D warping 和孔填充技术。在三维扭曲中，通过将给定的参考彩色视频映射到相关深度视频所需的虚拟视点来生成扭曲视频。在这个过程中，由于可以看到被前景遮挡的背景，所以在扭曲的视频中可能会出现孔洞区域，接下来是填充扭曲视频的洞区域。
本篇分享论文CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding，其工作内容是基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。
1.Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data
该文讨论了利用循环神经网络（RNN）进行无损压缩的工作，分析了在数据压缩中使用RNN的可行性，并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明，基于RNN的模型可以有效地压缩数据，显示出良好的压缩比和低压缩误差。
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法，该算法使用循环神经网络（RNN）进行数据压缩，并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时，大大减少计算复杂度，并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明，该算法可以比传统的压缩算法（如gzip）更有效地压缩数据，并且在某些情况下，可以比最先进的算法（如CABAC）更快地压缩数据。
选自斯坦福大学 作者：Kedar Tatwawadi 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 神经网络不仅可以分析、识别特征，提出预测，还可以压缩文件。斯坦福大学的研究者最近提交的论文中，循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中，这种被称为 DeepZip 的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。研究人员称，其结果颇具潜力。 正在进行的大数据变革让我们收集了大量不同类型的数据，如图像、文本和音频等；新类型的数据如 3D VR 数据、用于自动驾驶的点云数据、不同类型的基因组数据等，占据着巨量的存
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】让图片配合你的音频出演，配套sd-webui插件已发布！ 随着数字人概念的火爆、生成技术的不断发展，让照片里的人物跟随音频的输入动起来也不再是难题。 不过目前「通过人脸图像和一段语音音频来生成会说话的人物头像视频」仍然存在诸多问题，比如头部运动不自然、面部表情扭曲、视频和图片中的人物面部差异过大等问题。 最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型，在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数（头部姿势、表情），并使用一
导语｜本文主要分享QQ音乐在内容理解和精细化运营方面的一些实践和经验，副标题是推荐系统的精细化调控，本文主要围绕一些显性的、具可解释性的一些数据驱动方法在内容精细化运营场景的应用。 本文作者：billxia，腾讯音乐数据科学家 本文主要分为5部分：第1部分会介绍业务背景、总体解决方案和收益，第2~4部分分别介绍内容理解、运营中台、投放系统的具体实现方案，最后做一个简单的总结和展望。 01. 背景与方案 1.1 背景 QQ音乐作为一个以PGC内容为主的一款产品，编辑运营的内容占据了用户消费的很大一块流量，运
最近，一项来自Epoch AI Research团队的研究抛出了一个残酷的事实：模型还要继续做大，数据却不够用了。
最近，OpenAI 视频生成模型 Sora 的爆火，给基于 Transformer 的扩散模型重新带来了一波热度，比如 Sora 研发负责人之一 William Peebles 与纽约大学助理教授谢赛宁去年提出的 DiT（Diffusion Transformer）。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】传统的帧插值通常都是在两张极其相似之间生成图像。最近Google提出的FLIM模型能够对动作变化幅度较大的两张照片进行帧插值来生成视频：首次引入Gram损失，不仅锐度提升，细节也拉满！ 帧插值（Frame Interpolation）是计算机视觉领域的一项关键任务，模型需要根据给定的两个帧，来预测、合成平滑的中间图像，在现实世界中也有极大的应用价值。 常见的帧插值应用场景就是对提升一些帧率不够的视频，一些设备都配有专门的硬件对输入视频的帧率进行
无论您是否知道，您观看的许多视频其实都是使用视频质量评价指标来优化的。哦，您不同意？那您最近看过Netflix吗？在过去两年多的时间里，Netflix的编码阶梯已经由公司的视频多方法评估融合（VMAF）的体系来驱动，然而在此之前使用的是峰值信噪比（PSNR）。您不是Netflix的客户？那么，YouTube呢？ YouTube使用基于恒定码率因子（CRF）编码的神经网络，该编码本身也是由其内部的视频质量评价指标来驱动的。
在实时互动场景中，视频画质是影响观众体验的关键指标，但如何实时评价视频的画质一直是个行业难题，需要将未知的视频画质用户主观体验变成可知。 未知的部分往往是最需要攻克的，声网也一直在持续探索符合实时互动领域的视频画质评价方法，经过声网视频算法专家的持续钻研，正式推出了业内首个可运行于移动设备端的视频画质主观体验 MOS 分评估模型。利用先进的深度学习算法，实现对实时互动场景中视频画质主观体验 MOS 分（平均主观意见分）的无参考评价，我们把这一评价体系叫做 声网 VQA (Video Quality Asse
摘要：尽管 RLHF 在使 LLM 与人类偏好相一致方面大有可为，但它往往会导致表面上的一致，优先考虑风格上的变化，而不是改善 LLM 的下游性能。不明确的偏好可能会模糊调整模型的方向。缺乏探索会限制识别理想输出以改进模型。为了克服这些挑战，我们提出了一个新颖的框架：从反思反馈中强化学习Reinforcement Learning from Reflective Feedback （RLRF），它利用基于详细标准的细粒度反馈来提高 LLM 的核心能力。RLRF 采用自我反思机制来系统地探索和完善 LLM 的反应，然后通过 RL 算法对模型进行微调，同时对有前途的反应进行微调。我们在 "公正-评价"、"事实性 "和 "数学推理 "方面的实验证明，RLRF 的功效和变革潜力超出了表面的调整。
CVPR2018即将开始，陆陆续续很多优秀的作品被大家知晓。今天我们来说说又去的科研成果，也希望阅读您对此感兴趣~
智慧课堂学生行为检测评估算法通过yolov5系列图像识别和行为分析，智慧课堂学生行为检测评估算法评估学生的表情、是否交头接耳行为、课堂参与度以及互动质量，并提供相应的反馈和建议。智慧课堂学生行为检测评估算法能够实时监测学生的上课行为，及时掌握学生的表情和参与度，为教师提供及时的反馈。智慧课堂学生行为检测评估算法中Yolo模型采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。
大型语言模型（LLM）的日益普及引爆了向量数据库赛道，向量搜索技术也越发受到开发者关注。目前，主流的向量搜索技术提供者包括向量数据库 Milvus 和 Zilliz Cloud，向量搜索库 FAISS，以及与传统数据库集成的向量搜索插件。
通常认为评估器因为内置的紧密结合，运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架，除了支持TensorFlow作为后端，还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度，不过本人并未实际对比测试。我觉的，对于大量数据导致的长时间训练来说，这点效率上的差异不应当成为大问题，否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。 在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。
本文来自Streaming Learning Center的博客，作者是H.264，H.265和VP9编码实时和按需制作的领先专家Jan Ozer，本文主题是“衡量QoE和视频质量的最新ITU-T标准”。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
基于计算机技术和生物交叉融合技术的高速发展，近些年来推出的一系列复杂机器人在特定环境中已经可以实现越来越高效的操作，而其中许多系统的结构组成是受自然界、动物和人类的启发。尽管这些机器人有类似于人类或其他动物的仿生结构，但它们的运动却不如像模仿的动物那样简单自如，这其中往往依靠复杂的编程控制和结构的不断优化，为了让实现真正的像动物那样移动，通常依靠运动控制器的优化，而这可能占据大量的资源和研发工作。
来源：UC Santa Barbara 计算机科学系助理教授王威廉微博。因 CVPR 2019 论文评审并非 open review，得分以及排名无法确认。
今日，社媒平台 reddit 上的一则帖子引起网友热议。帖子讨论的是谷歌 DeepMind 昨日提交的一篇论文《Long-form factuality in large language models》（大语言模型的长篇事实性），文中提出的方法和结果让人得出大胆的结论：对于负担得起的人来说，大语言模型幻觉不再是问题了。
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