在组件入门这篇教程中，学院君已经给大家演示了插槽（slot）功能的基本使用，插槽的主要作用就是在组件中分发父作用域的内容，这个父作用域可以是 Vue 全局容器（可以看作是一个全局的「根组件」），也可以是父组件。
作者： Dimitrios Michail, Lefki-Ioanna Panagiotou, Charalampos Davalas, Ioannis Prapas, Spyros Kondylatos, Nikolaos Ioannis Bountos, Ioannis Papoutsis
当前的大型语言模型如 GPT、LLaMA 等在自然语言处理领域取得了显著进展，能够理解和生成复杂的文本内容。但你是否想过，如果能够将大语言模型这强大的理解和生成能力迁移到多模态数据上，就可以轻松理解海量的图像与视频，并辅助创作图文并茂的内容。近期，来自快手和北大合作的最新多模态大模型 LaVIT, 正在让这个想法逐步变为现实。
前天有个微信好友咨询了一些滑模控制器的设计和理论推导，故整理一下相关的资料和内容分享，
2、在 tab-content中包含任意多的内容模块(class="tab-pane")
Bootstrap 模态框（Modal）插件 模态框（Modal）是覆盖在父窗体上的子窗体。通常，目的是显示来自一个单独的源的内容，可以在不离开父窗体的情况下有一些互动。子窗体可提供信息、交互等。
所有现代的网页浏览器、NodeJ以及几乎所有其他JavaScript环境都支持使用一套日志记录方法将信息写入控制台中。这些方法中最常用的是 console.log()。
深度学习(DL)在应用于自然图像分析时非常成功。相比之下，将其用于神经影像学数据分析时则存在一些独特的挑战，包括更高的维度、更小的样本量、多种异质模态以及有限的真实标签（ground truth）。在本文中结合神经影像学领域的四个不同且重要的类别讨论了DL方法:分类/预测、动态活动/连接性、多模态融合和解释/可视化。本文重点介绍了这些类别中每一类的最新进展，讨论了将数据特征和模型架构相结合的益处，并依据这些内容提出了在神经影像学数据中使用DL的指南。对于每一个类别，还评估了有希望的应用和需要克服的主要挑战。最后讨论了神经影像学DL临床应用的未来方向。
随着传统的目标检测和目标识别方法的发展，很多问题已经得到了解决，人们对于解决更具挑战性的问题的兴趣也在激增，这些问题需要计算机视觉系统更好的「理解」能力。图像描述 [31]、可视化问答 [2]、自然语言对象检索 [20] 和「可视化图灵测试」[11] 等都存在要求丰富的视觉理解、语言理解以及知识表征和推理能力的多模态 AI 挑战。随着对这些挑战的兴趣不断增加，人们开始审视能够解决这些问题的基准和模型。发现意想不到的相关性、提供找到答案的捷径的神经网络，到底是针对这些挑战取得的进展，还是只是最新的类似于聪明的汉斯 [29,30] 或波将金村 [12] 这样的矫饰结果呢？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 多模态技术基础 1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式） 1.1联合架构 1.2协同架构 1.3编解码架构（自监督） 2，多模态融合方法 2.1早期融合 2.2 晚期融合 2.3混合融合 3，模态对齐方法 3.1显式对齐方法 3.2隐式对齐方法 4，开放数据与资源 多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总 基于注意力机制的融合方法 基于双线性池化的融合办法 应用1：多模态摘要（综合多模态信息生成内容摘要） 多模态摘要种类 多模态表
大数据文摘转载自机器人大讲堂 你知道什么是连续型机器人吗？这类机器人可以称得上是机器人中的“眼镜蛇”，以其强悍的灵活性和柔顺性著称。它们在医疗介入手术、狭小空间检测、工业及生活辅助等非结构化环境中具有十分广泛的应用场景。 例如用于微创手术的达芬奇Vinci SP介入手术机器人、美国Tesla公司的蛇形充电机器人以及德国Festo公司的柔性机械臂等。 那么问题来了，同是机器人，为什么它们这么灵活？原因在于连续型机器人通过颠覆传统刚性机械臂的结构设计，使得自身具备大量冗余“自由度”，进而实现灵活运动和柔顺变
NeurIPS 2023（Neural Information Processing Systems）神经信息处理系统大会于近日公布论文录用结果，根据官网邮件显示，本届会议共有12343篇有效论文投稿，接收率为 26.1％，高于 2022 年的 25.6％。
国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning，简称ICML ) 是由国际机器学习学会（IMLS）主办的机器学习国际顶级会议 (CCF-A)
在DOM结构相对比较复杂,层级嵌套比较深的组件内,需要根据相对应的模块业务处理一些逻辑,该逻辑属于当前组件
Bootstrap 是一个流行的前端框架，提供了丰富的组件，用于创建各种网页元素和交互效果。这些组件可以帮助开发者轻松构建漂亮、响应式的网页，而无需深入的前端开发知识。在本文中，我们将深入探讨 Bootstrap 中一些常用的组件，适合初学者，帮助他们更好地理解和应用这些元素。
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
胶囊网络（Capsule Networks）图领奖得主Geoffrey Hinton在17年提出的一种新型神经网络结构，可以克服卷积神经网络存在的一些问题。CVPR2019包含了半天的面向计算机视觉的胶囊网络教程，本文介绍其中一篇综述。
世界各地的人们每天都会创造大量视频，包括用户直播的内容、短视频、电影、体育比赛、广告等等。
GPT-5何时到来，会有什么能力？来自艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）的新模型告诉你答案。
论文：arxiv.org/html/2402.17188v1 代码：github.com/HKUDS/PromptMM
今年的热播剧《你好，安怡》畅想了在 2035 年，高等人工智能机器人“芯机人”被发明出来，进入千家万户为人类提供便利的服务。在电视剧中，“芯机人”拥有近乎人类的外貌举止，能够流畅的辨别不同交互对象并提供对应的服务。这里面就用到了多模态人机交互技术，多模态交互性学习是一个非常动态和广泛的研究领域，经过团队研究，目前正应用在例如电商、语音对话等领域，为人们提供全新的交互体验。 9 月 17 日 -18 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会将在北京举办。大会主题演讲邀请到京东集团副总裁、 京东人工智能研
时间数据，特别是时间序列和时空数据，在现实世界的应用中普遍存在。这些数据捕获动态系统的测量值，并由物理和虚拟传感器大量产生。分析这些数据类型对于利用它们所包含的丰富信息至关重要，从而有益于各种下游任务。近年来，大语言模型和其他基础模型的进步促使这些模型在时间序列和时空数据挖掘中的使用不断增加。这些方法不仅增强了跨多个领域的模式识别和推理能力，而且为能够理解和处理常见时间数据的人工通用智能奠定了基础。
场景描述：利用大量动物视频数据，对神经网络进行训练，在复杂、动态环境下的动物行为观察中，实现更好的动物与背景分割效果，从而更好地进行动物追踪。
对单页应用实行代码分割，是提高页面加载速度的一种很好的方式。因为用户不必在一次请求里加载完所有的代码，能够更快的看到页面并进行交互，这将会提升用户体验（特别是在移动端）；同时因为 Google 会给加载缓慢的网站降权，代码分割也对 SEO 有好处。
文本视频检索是一项具有挑战性的任务，其目的是基于自然语言描述搜索相关的视频内容。这个问题的关键是在联合嵌入空间中测量文本视频的相似性。然而，大多数现有的方法只考虑全局交叉模态相似性，忽略局部细节。有些作品通过跨模态局部匹配和推理结合了局部比较。这些复杂的操作会带来巨大的计算量。
AI 绘画的过程通常包括以下几个步骤： 1. 数据集准备： 收集大量的图像数据，这些数据可以包括各种风格、主题的绘画作品。
每次在使用MFC创建一个框架时，需要一步步选择自己的程序的外观，基本功能等选项，最后MFC会生成一个基本的程序框架，这个就是向导对话框；而属性表单则是另外一种对话框，表单上有多个属性页，每点击某一页，会显示该页的内容，最好的例子是Visual C++6.0中的Option对话框； 属性表单的创建： 属性表单上由许多属性页组成，每个属性页都可以在可视化的编辑环境中编辑，需要添加的资源名称是对话框下面的IDD_PROPPAGE_LARGE、IDD_PROPPAGE_MEDIUM， IDD_PROPPAGE_SMALL，
通过Self-Attention和Co-Attention机制，Transformer在多个多模态下游任务中达到了SOTA的性能。这些注意模块也在其他计算机视觉任务中发挥了作用，包括目标检测和图像分割等任务。与只使用Self-Attention的Transformer不同，具有Co-Attention的Transformer需要并行考虑多个Attention Map，以突出模型输入与预测的相关性。
关于多模态和推荐系统融合的文章，我们之前有分享过一期：BOOM！推荐系统遇上多模态信息。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 小红书变了。 你以为它还在“美妆”、“穿搭”，但现在在社交媒体上，关于小红书的不少说法画风却有些令人意外。 俨然有了那么一点“搜索引擎”的味道。 这是发生了甚么事？ 扒了扒数据，我们发现，去年一年，小红书科技数码内容同比增长500%、体育赛事同比增长1140%，美食类消费DAU甚至一度超过美妆。 而在小红书的首页，下拉菜单中的品类标签已经多达30多个。做菜教程、居家指南、户外露营、旅游攻略、考研考公甚至是创业，其内容之广泛，早已远超当年安身立命的美妆
【导读】当下，深度学习在人类社会的各项领域中大放异彩。近年来，随着人造卫星技术的发展，遥感图像的智能化处理受到了愈加广泛的关注。虽然遥感图像的研究在场景分类和目标检测方面取得了显著进展，但是，如何用精确简洁的句子来描述遥感图像的内容仍然是一个很大的问题。代码已开源。本文研究利用精确、灵活的句子描述遥感图像。首先，针对遥感图像的特点，提出了一些有意义的标注方法，以更好地描述遥感图像。其次，为了充分利用遥感图像的内容，构建了一个用于遥感图像描述问题的大规模航空影像数据集。最后，对提出的数据集进行全面的分析，以更
互联网发展之初受到网络带宽、数据存储等相关技术的限制，信息传播以单模态形式为主，如文字报道、图像相册等。进入大数据时代，信息传播变得丰富多彩，人们从互联网中同时接受图像、视频、文本等不同模态的信息。例如，当我们在互联网上浏览一篇精彩的新闻报道时，不仅可以看到详细的文字描述，还能看到现场拍摄的照片，甚至还有相关的视频报道。这体现了互联网数据从单模态到多模态的转变。 随着互联网多模态数据的出现和传播，“管不住”和“用不好”两大问题也日益突出。“管不住”是指多模态大数据中隐藏着大量涉恐、涉暴等有害信息，极大地
图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。例如，在图像文本跨模态检索任务中，当给定查询文本，需要依据图像文本的相似性去检索内容相似的图像；在图像描述生成任务中，给定一幅图像，需要依据图像内容检索相似的文本，并以此作为(或者进一步生成)图像的文本描述；在图像问答任务中，需要基于给定的文本问题查找图像中包含相应答案的内容，同时查找的视觉内容反过来也需要检索相似文本预料作为预测答案。 .
目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多模态图像 (RGB、红外等) 来弥补这一缺陷，以实现复杂环境下全天候目标跟踪。
多模态模型结合了多种数据类型，如图像、文本、音频等。传统的语言模型（LLMs）主要针对文本数据进行训练和应用，但在理解其他数据类型方面存在局限性。纯文本语言模型，如GPT-3、BERT和RoBERTa，在文本生成和编码等任务上表现出色，但在理解和处理其他数据类型方面存在不足。
白质在人脑中扮演着极为重要的角色，从神经基础看，白质是支配大脑神经冲动，感受突触刺激的中枢。在中枢神经系统内，组成各种传导束；在周围神经系统内，则集合为分布于全身各组织和器官的脑神经、脊神经和植物性神经。在已有研究中已经发现，白质的发育在人脑发育过程中扮演着极为重要的角色，如人类大脑“小世界属性”中远距离连接的结构基础就是由长距离的白质连接。再如，已有多篇研究发现人类的智力水平与白质发育有关，与智力发育存在显著相关的 N-乙酰-天冬氨酸是少突胶质细胞的代谢产物，而少突胶质细胞正是使神经纤维髓鞘化的细胞。
[]，标识一个 Lambda 的开始，这部分必须存在，不能省略。外部变量访问方式说明符只能使用定义 Lambda 为止时 Lambda 所在作用范围内可见的局部变量（包括 Lambda 所在类的 this）。外部变量访问方式说明符有以下形式：
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一种模型统一多种模态实现了。 给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。 现在，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散（Composable Diffusion，简称 CoDi）模型很好的解决了这个问题。比如，前面提到的
作者：Ziqi Huang, Kelvin C.K. Chan, Yuming Jiang, Ziwei Liu
在该综述中，作者重点分析了近三年（2020-2023）超过300篇文章，聚焦于两个主要方向：一是知识图谱驱动的多模态学习（KG4MM），探讨知识图谱如何支持多模态任务；二是多模态知识图谱（MM4KG），研究如何将知识图谱扩展到多模态知识图谱领域。作者从定义KGs和MMKGs的基本概念入手，继而探讨它们的构建和演化，涵盖知识图谱感知的多模态学习任务（如图像分类、视觉问答）及固有的MMKG构建内部任务（如多模态知识图谱补全、实体对齐）。本文还强调了研究重点，提供了任务定义、评估基准，并概述了基本见解。通过讨论当前面临的挑战和评估新兴研究趋势，如大型语言模型和多模态预训练策略的进展，本调研旨在为KG与多模态学习领域的研究人员提供一个全面的参考框架，以及对该领域不断演进的洞察，从而支持未来的工作。
多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。例如，视频和文本具有不同的采样率。
俗话说，见字如面，字如其人。相比呆板的打印字体，手写体更能体现书写者的个人特点。相信很多人都曾设想过，拥有一套属于自己的手写字体，用在社交软件中，更好的展示自己的个人风格。
作者：zixunsun@tencent.com Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部团队、WXG 看一看团队内容技术专家沟通，大家在处理内容理解任务时候，都有融合多模态特征进行内容理解需求，同时大家具有很好的技术能力和研发经验。 我们希望能建立统一的跨媒体多模态内容理解内核，对新增内容理解任务，快速完成 0-1 步积累，提升模型实
在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队，开展基础扎实的产学科研合作，推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作进入收官阶段，小编将分四期介绍全部25个科研基金项目，本期将继续重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究
我们可以用CSS检查，以了解一组元素的数量是否小于或等于一个数字。例如，一个拥有三个或更多子项的grid。你可能会想，为什么需要这样做呢？在某些情况下，一个组件或一个布局可能会根据子元素的数量而改变。
本文根据新浪资深技术专家高翔在软件绿色联盟开发者大会发表的《人工智能时代的自媒体个性化推荐实践》主题演讲整理而成，介绍了新浪新闻多个业务场景下（push、信息流、视频等）的人工智能技术迭代和业务驱动，如何在内容审核、内容理解和内容分发等多个领域进行持续赋能提效。
NeurIPS 2021 论文『Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion』，思考《MBT》多模态数据怎么融合？谷歌提出基于注意力瓶颈的方法，简单高效还省计算量。
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