有些小伙伴反应，疫情期间在家闲得发慌，想要读点文献提升下自我吧，还要每天去盯着不同杂志搜寻自己感兴趣的内容非常的心累。所以平时状态就是： ? 那么如何让自己研究领域的相关文献主动来找自己呢？...那么有没有可能“工具”主动检索后为我们自己推送有关PD-1 的最新文献呢？今天小榴莲就为大家介绍其中一种比较实用的方法。使用PubMed 自动检索推送的功能让“你的文献”到自己的碗里来。...需要特别注意是，PubMed 会默认填写的邮箱地址为今后接收推送文章的邮箱。 ? ? 02，设定推送方法 ? 这里需要说明的是，在本例中，笔者使用的是自由词检索，这种检索方法有时并不是十分准确。...实际上，检索词的制定可以根据个人习惯来制定，点击“Advanced”以设定多个布尔逻辑运算、截词检索、主题词检索、限制字段检索等方式。 完成检索后，点击检索框下面的“ Create alert”。...设置完成后，点击Save，即完成了推送的相关设置。此后，一旦有相关的更新，PubMed 会在24 小时内向订阅者的邮箱发送相关文献。如果想退订相关内容，直接点击邮件中的Unsubscribe 即可。
作者丨王晔 编辑丨青暮 UC伯克利教授Jitendra Malik前段时间发文表示，虽然以大型语言模型（LLMs）为例的“基础模型”在机器翻译和语音识别等方面非常有用，但将这些模型称为 "基础模型"，不禁让人怀疑这些模型是不是真的可以成为人工智能研究的基础...3 多模态：声音语义信息的利用 “我们人不但能看还能听，如果看和听同时进行，那会让很多任务变得更加简单。”...除此之外，在高若涵的“Listen to Look: Action Recognition by Previewing Audio”这篇论文中，他们还研究了“声音如何帮助动作识别”，这也是对声音语义信息的利用...在上述讨论中，高若涵重点分享了通过一系列基于多模态交互来改进感知效果的研究，包括声音的空间信息和语义信息理解，触觉信息的利用，并将具身学习融入到研究过程中，让智能体通过交互来获取数据，并同步地进行学习。...所以也是为什么说自监督和强化学习的结合更加接近具身学习范式，我们需要的是主动与环境进行交互。而互补的多模态信号可以作为很好的自监督学习的信号，帮助我们更有效率地学习。”
标注百万级数据 打造“文本+语音+图形”多模态情感情绪识别 在眼下这个时代，“数据”就是如同石油般的存在，而对于时刻需要数据的硬科技创企而言，如何获取足够的数据是产品研发过程中的一个难题。...于竹间智能，情绪识别等技术的准确性是“根本”，如何稳固这一根本？海量数据是也。...此外，基于传统的以文本识别为主的情感情绪识别，竹间智能升级为“文本+语音+图形”的多模态情感情绪识别分析。“在技术上，竹间实现了通过自然语言处理对文本的情绪进行识别。...诸如在今年CES上，联合苏宁发布共同开发AI主动式导购机器人，在用户人脸属性与情绪识别的基础上，通过用户理解以自然语言对话为用户提供主动式的产品导购与推荐。...通过将情感计算与人机自然交互结合，我们可以探索广泛的应用前景。” 不过，以上一系列操作有时候还需要满足一个基本前提——用户愿意（主动）与机器人进行互动。然而，现实情况如何呢？
2014 年，联汇科技首席科学家赵天成攻读博士时，已经成功研发了全球第一个多模态智能体平台 DialPort，让不同高校的智能体（机器人）在一个平台汇集，并让他们一同协作帮助人类完成各种任务。...包括控制机制和执行器，用于将决策转化为实际的物理行动或其他形式的输出。...早在 2019 年，联汇科技就与 OpenAI CLIP 模型同期推出了欧姆模型 1.0，实现跨模态搜索，随后的欧姆大模型 2.0，聚焦开放目标识别，实现了从图文检索的到目标理解的跃迁。...在开放识别、视觉问答的基础上，认知推理的能力能够赋能智能体从被动的识别转为主动推理，进行思考与决策，并提出相应的智能解决方案。...在模型实际部署上线后，持续跟踪算法任务运行情况，记录并反馈模型潜在缺陷和优化点。
如何让计算机看懂世界，实现对互联网多模态大数据的有效监管与利用，是目前急需解决的重大问题。...目前国内外的研究机构或公司企业采取的办法是采用主动红外照明摄像或使用特殊的传感器来提高图像的质量，继而提高识别率，这样做的同时也造成了系统的投资成本过大，应用领域变小，不适合普遍的推广。...在国外己提出不少关于车牌自动识别的理论，有的己经很成熟，投入实际应用。早在70年代国外就有自动车牌检测系统用于检查被盗车辆的情况，时至今日，己达到很高的应用水平。...我们国家开始于70年代，后在90年代，中文OCR技术慢慢走商业市场，开始在实际中应用。目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ?...由于每次捺印的方位不完全一样，着力点不同会带来不同程度的变形，又存在大量模糊指纹，如何正确提取特征和实现正确匹配，是指纹识别技术的关键。
未来智能交互将呈现多模态和多端两大特点，让智能家居的管控不再局限手机，而是拓展到电视、音箱、机器人、门禁等设备，让用户能够随时随地以最佳方式交互。...而2017年，在基于系统之上，又上升到了生态之争，更多互联网巨头、通信设备商、家电厂商、电信公司、智能家居厂商等企业将竞争重点主动移向生态构建倾斜。...在2018年，AI将会为智能家居注入更大的活力，一方面表现在技术上，语音、人脸识别等技术将进一步应用于智能家居，另一方表现在应用上，AI的吸引力，有望成为物联网智能家居落地的重要引爆点，让更多人慕AI之名来体验智能家居...交互呈现多模态、多端特点 智能家居如何管控一直都是大家讨论的焦点，而2018年智能交互将会呈现多模态和多端两大特点。...多模态实际基于人感官的需求，之前主要是触摸，智能音箱的出现，加速了语音的应用，相信随着苹果IPhone X人脸识别的应用，相关的智能家居产品也会引入。
而2017年，在基于系统之上，又上升到了生态之争，更多互联网巨头、通信设备商、家电厂商、电信公司、智能家居厂商等企业将竞争重点主动移向生态构建倾斜。...全宅智能成为关键词 系统化是智能家居目前公认的最佳形态，原因在于，单一产品不可能重塑整个家庭，系统则可以通过不同设备的排列组合让家庭智能效果最大化。...在2018年，AI将会为智能家居注入更大的活力，一方面表现在技术上，语音、人脸识别等技术将进一步应用于智能家居，另一方表现在应用上，AI的吸引力，有望成为物联网智能家居落地的重要引爆点，让更多人慕AI之名来体验智能家居...交互呈现多模态、多端特点 智能家居如何管控一直都是大家讨论的焦点，而2018年智能交互将会呈现多模态和多端两大特点。...多模态实际基于人感官的需求，之前主要是触摸，智能音箱的出现，加速了语音的应用，相信随着苹果IPhone X人脸识别的应用，相关的智能家居产品也会引入。
犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。...一方面，语音、图像、视频等多模态信息对于理解文本，尤其是文本中的常识信息具有重要意义；另一方面，可控性、可解释性对于文本理解应用于实际场景十分重要，现有预训练语言模型对这两方面的研究仍处于初步探索阶段。...常识知识应该如何提取表达，如何让模型更好的具备常识理解推理的能力，以及如何评估模型常识理解推理能力的准确率和召回率是本方向期待研究的内容； 结合符号化和向量化的对话表示：防止对话中出现答非所问的问题，并且提高对话模型的可解释性...另外，短视频和直播数据中也可能存在主动对抗，如变速，变声、伪造等，进一步增加了声纹检测的难度和挑战。...建议研究方向： 基于Vocoder的音频前处理方法，降低信道失配、噪声、对抗对检测性能的影响； 端到端声纹检测与识别方法，提升系统的检测性能； 训练数据的仿真与生成，扩充声纹检测与识别系统的训练数据，提高系统的性能与泛化能力
在建立初始接触后，引入了一个主动阻尼适应策略，以闭环方式计划接下来的导航点。 此外，在实际场景中，作者设计了一个测试时的适应策略（TTA），以使模型更好地适应当前的实际场景配置。...同时，将文本提示 T 通过预训练的LaMa的tokenizer编码为文本特征。将视觉和文本特征表示与多模态投影模块对齐后，需要让LaMa进行多模态理解并给出正确答案。...它可以准确识别图像中的物体并理解如何操纵它们。它的方向意识也很强大，确保了ManipLLM的定向预测的鲁棒性。...为了进行比较，作者在图4中不使用推理过程直接让模型生成最终位姿预测。如图2的最后一行无COT的表2部分所示，作者发现这比在推理过程中应用COT减少了3%的性能。...这强调了使模型在透明和可解释的过程中预测的重要性。 主动阻尼自适应（AIA.）： 主动阻尼自适应策略在阻尼控制下适应性地调整位姿以适应当前物体状态。
晓查 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 未来的人类如何与机器人交流？我们既需要机器人模仿人类的语气、表情、动作，同样也需要机器人能理解我们。...而视觉的识别方法不受环境声音的影响，人在嘈杂环境下，听不清对方讲话时，会自然的盯紧讲话者的嘴巴，大致明白讲话者的意思。实际上听力障碍人士，正是通过讲话者的唇语进行交流的。...搜狗研究人员想到，如果让AI也能把这两种方法结合起来，就能提高语音识别的准确率。 早在2017年年底，搜狗就已经发布了一个唇语识别的初步成果，是业内首家公开展示唇语识别的公司。...但当时的准确率仅有50%~60%，限制了它的实际应用，而且搜狗语音和唇语的技术也一直是分开做的。...2、如何选择音频和视频的贡献比例 在安静的情况下应该是语音占主导，在嘈杂环境下一定是视频占主导。如何根据不同的环境选择二者的比例。 搜狗的做法是 “基于注意力的编码器解码器”。
； 重识别模型训练，设计模型（主要指深度学习模型），让它从训练数据中尽可能挖掘“如何识别不同行人的隐藏特征表达模式”； 行人检索，将训练好的模型应用到测试场景中，检验该模型的实际效果。...Closed-world 概括为大家常见的标注完整的有监督的行人重识别方法，Open-world 概括为多模态数据，端到端的行人检索，无监督或半监督学习，噪声标注和一些 Open-set 的其他场景。...，解决实际场景中查询行人图像缺失等问题； 可见光到红外 Re-ID：旨在跨模态匹配白天的可见光图像到夜晚的红外行人图像，也有一些方法直接解决低照度的重识别任务； 跨分辨率 Re-ID：不同高低分辨率行人图像匹配...：人机交互的主动学习，选择性的标注；从虚拟数据进行学习（Learning from virtual data），如何解决虚拟数据中的domain gap； 面向 Re-ID 通用网络设计：Domain...；如何高效的利用新采集的数据（Newly Arriving Data）来更新之前已训练好的模型； 高效的模型部署：轻量型快速的行人重识别算法设计，自适应的针对不同类型的硬件配置（小型的移动手机和大型服务器
实际上，近两年语音交互迎来新一轮发展，不仅因为其较屏幕交互有着独特优势，更是由于可以和“智能”做到深度融合，升级为“语音助手”。...下一代交互盯住“主动多模态”，仍需迈过“鸡肋”这道坎 激烈的竞争一定程度上推动着语音交互产品提高用户体验，也使得愈多用户长期接受这种交互方式。...所以“智能相对论”认为，以语音交互为中心的“主动多模态交互”会是未来的方向。 不同功能的摄像头好比多双“眼睛”，能够进行手势识别、情绪识别，发现你的需求。...与此同时，通过视线追踪、手势交互等操作对舱内座椅、灯光、空调、音乐等所有功能进行控制，从而在保障安全驾驶的情况下让人机交互更易用，并配合人脸识别身份认证技术，提供驾驶员身份检测以支持个性化功能实现。...识别率很高，但屏幕系统流畅程度和反应非常流畅，手势识别反而显得鸡肋。 如何平衡好语音、视觉等多模态之间的交互逻辑，是现阶段各家一直在探索的问题。 体验参差不急，导致整个产品生态的价值没有真正凸显。
GPT-4V 和 Awaker 1.0 不但能够详细地描述图片的内容，而且能够准确地识别出图片中的细节，如图中展示的可口可乐。...总之，目前的多模态大模型在实际应用场景中均不具备很强的适应性，更不具备创造性，导致在行业落地时总是出现各种各样的困难。...Awaker 1.0 的自主更新机制，包含三大关键技术：数据主动生成、模型反思评估、模型连续更新。 区别于所有其它多模态大模型，Awaker 1.0 是 “活” 的，它的参数可以实时持续地更新。...上述云边协同的技术路线已经应用在电网智能巡检、智慧城市等应用场景中，取得了远远好于传统小模型的识别效果，并获得了行业客户的高度认可。...Awaker 1.0 已实现 “数据主动生成、模型反思评估、模型连续更新” 等关键技术框架，在理解侧和生成侧都实现了效果突破，有望加速多模态大模型行业的发展，最终让人类实现 AGI。
，还有更多的东西可以做 图像理解，场景理解，问答，场景检索，思维导图生成 上一点也适用于视频 汤道生 让AI服务于人 腾讯的AI产品 微信语音转文字 QQ视频挂件，QQ扫码转文字 天天P图：美颜美妆...分割 配准 可视化 分割：亮度，边界，噪声 区域分割（二维）、曲面分割（三维） 识别（定位），边界寻优 Graph Cut，Graph Search，将图像转为图进行分割 外观模型 多模态PET-CT...结构的信息和功能信息合起来进行分割 对准两个模型（结构和功能）的图像，对两个模型的预测结果进行约束（比如希望两个模型的输出相近） 主动外部模型 双模型交互迭代优化 基于能量函数做Graph Cut 曲面分割...，对子问题做端到端 移动GPU 异常检测 只有正常数据，如何发现异常数据 高斯模型，低概率区域为异常数据 高斯过程学习（非参数模型） 生成式↑ 判别式（基于分类）↓ 单类SVM：将原点作为第二类，让超平面离原点尽可能远...Challenge: 语音加情感识别，场景丰富，non-native dysarthric speaker 李锦辉 ECE 语音识别（ASR），实际错词率比声称的高 语音总是备选项，需要solution
那么，我们就得思考如何让AI模仿人脑举一反三。 演讲中，杨志明通过案例呈现做了深度的探讨。 以下为杨志明先生的演讲实录： 各位听众大家上午好，非常荣幸跟大家分享一下多模态深度语义理解和人机交互。...以上三点是类脑AI要去解决的问题，那么如何使得我们的人工智能不完全依赖大数据，小数据也可以运行，使得人工智能可以实现快速的迁移？...但AI还停留在识别与感知阶段，人脑更多是语义理解，而且是多模态理解，这是我们专注的人工智能技术领域。 其中，我们的多模态的深度语义理解，可以同时多模态的实现对文本与视觉图像的语义理解。...语音识别能解决听见的问题，比如“我比较热”，语音识别是理解不出来的，但加上我们多模态语义对话的产品就可以，“主人你是要开空调还是开窗？”这样对话就可以延续下去。...深思考AI落地在智能汽车场景这块，针对于车内人机交互的场景，通过“多模态深度语义理解与人机交互”技术实现车内外场景的理解，从而更加主动、更加智能地发现、满足人们的需求，极大地提高车内人机交互体验。
在搜索引擎之外，夸克 App 定位为「智能工具 + 内容 + 服务」的新模式，围绕用户的交互体验与使用场景迭代创新，满足用户主动获取信息、解决实际问题的需求。...夸克突破了传统光学字符识别的技术瓶颈，首次将多模算法引入文字识别领域，让公式识别、手写识别的效果得到了大幅度提升，印刷文字识别精度达到 99.99%，手写文字识别精度达到 98.5%+。...夸克 App 视觉算法工程师顾添锦详细介绍了多模态算法，多模态包括两种模态，一种是图像（视觉）数据，另一种是文本数据。在传统的深度学习领域，图像和文本两个模型一般是不搭界，“井水不犯河水”的状态。...但在两年前，业界开始用这两种模态的数据进行混合训练，夸克视觉 AI 团队也进行了一些探索，把文字和图像和文字本身进行连接，这样就可以替代传统的 OCR 识别算法。...同时，夸克也把游戏引擎数据模拟方法与半监督模型训练方法引入到了文件扫描的模型开发中，通过深度模拟和还原快速提升文件矫正、字迹清晰度、背景杂质擦除的实际效果, 进一步拓展了手机扫描的能力和应用场景，提升用户的满意度
2021年，小布助手发布了首个基于虚拟人多模态交互的手机智能助手——布美美，将人与机器人之间的简单语音应答形式升级为人与数智人之间的「拟人化」交互，让交互更加自然真实并充满情感关怀。...而小布助手的情感识别能力，就是小布超写实数字人开疆扩土的「秘密武器」。...在技术特点上，小布家庭机器人不仅提供语音、视觉、触控、行为、环境等多模态交互，还为对「智能产品不敏感」的银发族提供贴心的主动智能服务，例如主动提醒重要日子与关键事件、心率测量、摔倒报警等功能，真正为用户提供有智慧...这是小布助手的另一个探索，针对主动智能在产品及服务场景上的增强。小布家庭机器人体现了小布助手对未来的畅想，对用户的关注关怀，对主动技术的预研，以及对技术始终服务于人的理念践行。...； 小布四周年，从纯粹的语音助手到多模态智能助手，从「被动到主动」、「无形到具身」的智能进化背后，彰显的是小布团队技术务实的精神，展开的是未来数字生活的蓝图，这使得大家对接下来的行业演变怀抱更美好的期待
最后一个例子是 GPT-4—— 在标准数据集上给出了特别惊人的结果，很多时候它的结果甚至比目前在数据集上训练微调过的 SOTA 模型还要好。这可能会让人特别震惊，但实际上这个评测结果并不代表什么。...我们在两年前做多模态大模型时就发现大模型的能力不能在标准数据集上评估，在标准数据集上表现好并不代表实际使用的时候效果好，这两个之间有很大的 gap。...，这个照片里面有两道彩虹，它准确地识别到了。...这其实与我们接下来要做的工作有关，我们想把 ChatImg 接入到机器人里面去。现在的机器人通常是被动的，所有的指令全部是预设的，显得很呆板。我们希望接入 ChatImg 的机器人可以主动和人交流。...并且，我认为 GPT-4 还有一个问题，就是多模态生成模型最终应该是什么样子它没有给一个完美答案（实际上是没有透露 GPT-4 的任何细节）。
主动寻找和思考用户可能被卡住的地方。例如：游戏中在暂停或角色没有前进时显示一些有用的提示。让用户可以重播教程，以防第一次进入APP的他们错过任何内容。 突出教程中的要点。...模态体验使用户脱离当前的页面并需要用户主动关闭，因此只有当创建模态体验有明确的好处时才使用它。 在传达重要信息或操作的情况下才使用警示框。通常情况下，弹出警示框意味着出现了问题。...尤其要谨慎地创建涉及视图层次结构的模态任务，因为人们可能会迷路而忘记了如何追溯其步骤。如果模态任务必须包含子视图，请提供清晰的返回路径和完成路径。除非完成任务，否则不要使用“完成”按钮。...无论导航风格如何，操作路径必须符合逻辑，可预知易于遵循。一般情况下，一个页面只给用户提供一个入口。如果他们需要在多个场景下看到一个页面内容，请考虑使用操作表、警示框、弹出式气泡或模态视图。...文案中没有必要包含APP的名称 - 因为系统可以自动识别你的APP并带入名称。 仅在应用需要正常运行时，才在启动时请求权限。
第五是主动对话，全双工的场景下，不仅是用户问小爱，小爱还可以主动地抛出话题，引导对话。...假设在家里，小孩在朗读课文，怎么识别出来不是同小爱音箱说话？所以这种与小爱没有交互意图的声音需要拒识。还有一类是电子人声，比如在电视旁边放了一个小爱智能音箱，电视里有人说话，小爱音箱如何识别出来？...然后关于数据集的构建，对于判不停任务，我们把不完整的query看作正样本，正样本的比例在实际的query分布中是很低的，所以我们的重点是如何寻找到更多的正样本。...用户情绪需要根据用户各种模态的信息，包括声音、内容，甚至视觉信息识别用户的情绪，针对用户的情绪做出合适的反馈，给用户做更好的这种情感陪伴。 最后在主动对话方面，我们也做了很多工作。...A:对于多个说话人的问题，目前是实际上在语音识别上也没有特别好的解决办法，特别针对多个说话人，如果中间有一个是有效人声的话，这种还是比较难处理的。 Q:小爱的ASR和NLU是分开两个模型?
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