概述 此项目解释了如何在FPGA上使用resizer IP来调整图像的大小。...其中对比了两种图像大小调整的解决方案的运算速度，其中之一为使用Python Image Library通过软件算法实现图像大小调整，另一种使用Xilinx xfopencv library实现了在FPGA...上硬件加速的图像大小调整。...其中resizer_PS.ipynb的软件方案采用了Python内建的Python Imaging Library通过软件上的算法实现完成对于一张640*360的sample图像压缩为原图像的四分之一大小...而是先将图片数据通过ARM核从SD卡中读入，再以数据流的形式通过Python的本地内存的DRAM形式传入共享的物理内存中。 ? ?
制作好的相机约为硬币大小，以每秒 1 到 5 帧（fps）将 “第一人称主视角” 以 160*120 像素的单色视频传到距离 120 米远的蓝牙无线电中。 ?...研究者将该视觉系统安装在两种自由行走的活甲虫上，使用板载加速度计触发图像捕获，在 10 毫安时的电池下操作时长可以达到 6 个小时。...通过合并转向，系统提供了更高的分辨率，可能与广角镜头覆盖相同的视野。研究者进一步表明，该系统的移动装置实际上比移动昆虫或机器人的身体更有效，最大限度地减少了对电池寿命的影响，并允许锁定移动物体。...将微型黑白相机装在昆虫背部，然后放它自由爬行，摄像机会将照片和视频传回 iPhone，从中我们可以窥见甲虫眼中的万物： ?...为了读取相机数据，研究者重新调整了串行外设接口（SPI）的用途，该接口可以访问 DMA。通过 SPI 接口读取数据需要数据信号，时钟信号合片选信号（CS）。
Karaman和他的同事们将在下周的IEEE机器人和自动化国际会议上介绍他们的虚拟培训系统的细节。...借助图像渲染系统，可以绘制真实的场景，比如阁楼公寓或起居室，并将这些虚拟图像传送给无人机。无人机将在空荡荡的房间里飞行，但通过这一技术会幻化出一个完全不同的环境，并将在该环境中学习。...速成课程 研究人员进行了一系列实验，其中包括无人机学会通过大约两倍大小的虚拟窗口飞行的实验。窗户置于虚拟客厅内。当无人机在测试设施中飞行时，研究人员将无人机视角的客厅场景图像传回到它。...根据该设施运动控制系统提供的定位信息，以每秒2.3米（每小时5英里）的速度飞行的无人机成功通过虚拟窗口，飞行了361次，仅有三次撞击到捕捉相机。...使用研究人员在虚拟系统中调整的导航算法，八架无人机在飞行中能够通过真实窗口119次，只有六次坠毁或需要人为干预。 “它在现实中完成了同样的事情，”Karaman说。
现行的AI从工程技术角度可以分为十个领域：前沿大模型、基准评估、提示思维链、检索增强生成、智能体、代码生成、视觉、声音、图像/视频扩散、微调，每个领域选出5篇代表作和相关工作，看完+实践=AI全栈大神！...代码生成 The Stack项目包含30种编程语言的许可源代码，大小为3.1TB，论文描述了数据集的收集过程；通过在不同的Python子集上训练具有3.5亿参数的解码器，展现了根据文本生成代码的潜力，仅使用许可数据就可以达到之前模型在...YOLO v1将目标检测视为一个回归问题，即预测空间上分离的边界框及其相关的类别概率，通过一个神经网络即可直接从整张图像中预测边界框和类别概率，训练过程可以进行端到端优化。...「人类水平」的语音合成质量，然后利用变分自编码器（VAE）进行端到端的文本到波形生成，并通过几个模块来增强先验从文本中的能力，以及降低后验从语音中的复杂性，包括音素预训练、可微分时长建模、双向先验/后验建模...PPO的RLHF ReFT（表示微调）不关注某些层，而是关注特征：在冻结的基础模型上操作，学习对隐藏表示进行特定任务的干预，可以替代现有的参数高效微调（PEFT）方法，学习到的干预措施比LoRA的效率提升
这一观察表明，经典的判别式学习方法在没有干预时可以自动发现语义类别之间的表面（明显的）相似性。换句话说，明显的相似性不是来自语义注释，而是来自图像本身。 ?...无监督学习作为实例级别的判别形式在技术上也引人入胜，因为它可以受益于监督学习判别网络的最新进展，例如，新的网络架构。 然而，现在我们还面临着一个重大挑战，即现在「类别」的数量就是整个训练集的大小。...研究者使用骨干 CNN 将每个图像编码为 128 维空间并进行 L2 归一化的特征向量。最佳特征嵌入过程是通过实例级判别器学习的，该判别器尝试将训练样本的特征最大程度地散布在 128 维的单位球上。...表 1：通过在学习到的特征上应用线性 SVM 或 kNN 分类器在 CIFAR10 的 Top-1 准确率。...图 5：查询示例的检索结果。左列是验证集的查询，右列是训练集中检索到的 10 个最接近的实例。上半部分展示了最好的表现。下半部分展示了最差的表现。
此外，一些研究行人通过调整分配给图像的注意权重或图像的相关部分[3]来解决幻觉。其他工作包括基于 Prompt 的方法，利用外部工具[11, 95, 103]或外部知识[17, 28, 65]等。...模型将文本和视觉序列连接起来形成一个统一的输入，然后通过层 Transformer 架构进行处理。...然后，对于每个图像，作者按照[26]中的前向扩散过程逐步添加高斯噪声，从而得到最终的模糊图像： 在步骤t处，噪声方差表示。最后，作者构建了一个修改后的数据集，以获取图像 Level 的干预向量。...具体而言，作者将从LLaVA-v1.5获得的激活位移向量应用于COCO随机子集的Qwen-VL中进行干预。然后，作者在具有与COCO显著不同的分布的GQA数据集上评估了这种干预的一般化效果。...从图中，作者可以观察到在第16层，图像级位移向量（蓝色和黄色）相对较近，表明模型在编码图像级信息方面存在一定程度的相似性。
对于数据增强，遵循FC4[37]的方法，通过随机RGB值在[0.6, 1.4]范围内重新缩放图像，注意只对输入图像进行重新缩放，因为训练不需要真实照明。重新缩放在原始域中进行，然后进行伽马校正。...我们观察到他们的表现对问题的视觉主体的大小非常敏感，并通过进行干预研究进一步表明这种效应实际上是因果关系。...通过干预研究建立因果关系 为了确定这种感知局限性是否与视觉概念的大小有因果关系，研究者们进行了干预研究。...高分辨率图像处理：对于高分辨率图像，研究者们提出了一个两阶段策略，先将图像分割成较小的块，分别计算重要性图，然后再重新组合并进行视觉裁剪。...高分辨率图像处理：对于高分辨率图像，提出了一个两阶段策略，先将图像分割成较小的块，分别计算重要性图，然后再重新组合并进行视觉裁剪。 6.
论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.00020 为了进一步巩固研究结果，研究人员在网络数据上训练了一个VLM，用于对齐或不对齐图像-文本对分类，并调整其阈值，以重新训练另一个大小相同的过滤数据集...还通过使用ViT-B/16、ViT-L/16和ViT-H/14架构来调整模型大小，分别用于图像和文本编码器，见表2中B、L以及H对应的数据行。...表2中间部分表示零样本检索（retirval@1部分），使用COCO Captions和Flickr30k数据集，包括图像到文本检索和文本到图像检索。...在新研究中，在下列三个数据集上训练了ViT-L模型： 利用CLIP-L/14模型对原始数据进行过滤，并重新训练了50亿个高质量的英文图像-文本对。...为了解决这个问题，将每种低资源语言的样本量上采样到固定的1%比例。 通过这种再平衡，如图5所示，模型在低资源语言基准上的表现有所提升。
这些表达的丰富性从它们在各种任务上的高性能可以看出，如零样本分类和图像检索、图像配字以及图像生成。然而，尽管它们性能出色，目前尚不清楚如何量化它们密集表达中包含的语义内容。...从经验上，作者发现CLIP的图像和文本嵌入分布在两个锥体上，因为MSCOCO图像和文本嵌入之间的成对余弦相似性分布集中在正值上（图3）。...作者最终在文本到图像以及图像到文本的检索任务上测试了SpLiCE嵌入的表现。作者评估了在MSCOCO的各个1024个样本子集上的检索性能，并评估了相反模态的 top-k 最接近嵌入的召回性能。...作者在图5中可视化了文本到图像检索的 k=\{5\} ，而在附录中的图像到文本检索则展示 k=\{1,10\} （图12）。...作者还评估了在线性 Prob 上的干预，其中作者消除了概念的 Prob 权重，并观察到在发明之后，眼镜 Prob 的准确度从0.88下降到0.59。
DALL·E-2论文要点 DALL·E-2基于以前提出的unCLIP模型，而unCLIP模型本质上是对GLIDE模型[4]的增强版，通过在文本到图像生成流程中添加基于预训练的CLIP模型的图像嵌入。...为了生成高分辨率图像，作者训练了两个UPS采样器模型。两者都使用ADMNET体系结构。第一个将图像从64×64到256×256，第二个将图像从256×256到1024×1024。...因为Mega版的预训练文件有10GB而我们下载的带宽只有35 Mbps。 为了省钱我们对Dalle-playground进行了一些调整，将模型先缓存到S3中，再从S3中下载。...SwinIR:图像缩放模型(又叫图像恢复)。图像恢复模型是通过对图像进行降尺度处理来训练的。该模型学习从缩小后的图像产生原始的高分辨率图像。...然后我们选择其中一张图片，并将其从256x256升级到1024x1024像素: 看着还不错啊， 以下是OpenAI的DALL·E相同的内容: 看看另外一个的比较： 这是OpenAI的 OpenAI
缓解策略 有几种策略可以解决基于检索增强生成 (RAG) 的大型语言模型 (LLM) 中的公平性风险： 偏差感知检索机制：通过使用基于公平性指标的来源来过滤或重新排序文档，从而减少暴露于有偏差或歪曲的信息...它们减轻了误传，防止遗漏边缘化观点，并使用公平性驱动的约束来纳入不同的视角。 上下文感知去偏模型：通过分析检索到的内容中是否存在问题语言、刻板印象或歪曲叙事，从而动态地识别和消除偏差。...它们可以使用公平性约束或学习到的伦理准则来实时调整或调整输出。 用户干预工具：允许在生成之前手动审查检索到的数据，从而使用户能够标记、修改或排除有偏差的来源。...嵌入器指的是将文本数据转换为数值表示（称为 embeddings，即嵌入）的模型或算法。这些嵌入捕获了文本的语义含义，RAG 系统使用它们从知识库中获取相关信息，然后再生成响应。...最后，研究人员得出结论，大多数消除偏差的努力都集中在 RAG 系统的检索过程上，正如之前讨论的那样，这是不够的。
然后，作者从长序列生成的角度，使用CHAIR度量[31]和GPT-4V评估了图像描述任务中的响应准确性。...因此，作者提取与当前生成token相关的图像token的注意力权重值，进行干预，并通过softmax重新分配每个元素的注意力值。 在可信的方向上激发模型。...然后作者使用超参数来控制干预的步长。从单个注意力头的角度来看，作者的方法可以表述如下： 模型的最终词汇概率分布源于序列中最后一个标记的隐藏状态的投影。...因此，作者通过索引提取最后一个标记在图像标记上的注意力权重。在干预之后，作者使用softmax函数重新分配每个标记的注意力值，在重新分配编码的隐藏状态时。...第一阶段在正向推理过程中，使用超参数来设置干预的大小。同时，层先验，表示为“L”，用于确定干预的注意力层。第二阶段在解码过程中展开，作者通过减去不含图像信息的输入产生的逻辑分布来减轻文本惯性。
作者进行了详细的消融研究，并在文本到视频和视频到文本检索基准上实现了SOTA的性能。 ▊ 1....为了应对这些挑战，作者从更宏观的角度重新思考了视频文本检索任务。虽然视频和句子都是顺序的，但单词的含义可以反映在图像或顺序帧中。比如，对象可以单个图像中被描述，但动作需要与短期视频片段相关联。...受成功将图像文本预训练知识转化为视频文本学习的启发，作者直接采用CLIP进行初始化，以扩展文本到视频检索的能力。 与图像到文本检索不同，视觉线索的时间相关性充分反映了视频的语义，有助于跨模态理解。...通过在大帧率下添加差分增强帧token，可以重新调整动作描述中心的权重，以便更好地对齐。最后，采用全局平均池来获得视频和文本的最终对齐表示和。 3.3....总结 在本文中，作者从宏观的角度重新定义了视频文本检索，将其分为图像文本多模态学习 和视频帧与视频文本之间的时间关系学习 。
具有双编码器架构的 MagicLens 能够同时处理图像和文本输入，以提供 VL 嵌入，从而实现多模态到图像和图像到图像的检索。此外，底部的单模态编码器可以重新用于文本到图像的检索，获得性能提升。...使用MagicLens和先前最先进（SOTA）方法（Gu等人，2024年）从包含140万张图像的检索池中检索到的第一张图像。...多模态到图像检索 表1显示了三个任务在五个基准测试上的结果，从中可以得出以下观察结果： 首先，在可比的模型大小下，基于CLIP和CoCa的MagicLens在四个开放域基准测试上大幅超越了先前最先进模型...在三个图像到图像检索基准测试上的结果。...然后，它可以与实际的查询文本结合，用于文本到图像的检索。这些方法依赖于图像-字幕对来训练映射网络。此外，LinCIR引入了仅文本数据以提高映射能力。
1.编辑文本和图像。使用新的点击界面进行更正。更新和增强PDF。2.重新排列页面上的文本。在页面上重新排列段落文本，通过插入新文本或拖放和调整段落大小。3.寻找和替换。在整个文档中查找和替换文本。...2.表单数据的在线分发和收集。3.创建Echosign可识别表单。三.PDF的创建和合并。1.用于合并文件的缩略图预览。使用新的缩略图视图来预览和重新排列这些页面，然后将多个页面合并为一个PDF。...从Microft office2010应用程序中创建PDF文件只需点击一次。3.使用云技术处理文档。云知识库中的文档可以无缝存储和检索。四、签名和分发签名。1.以所需方式在PDF所需的位置签名。...通过工具集，您可以快速访问最常用的工具和命令。2.取消固定注释清单。将注释列表从注释窗格中分离出来。为了简化工作流程，调整注释列表的大小和位置。3.平板电脑和移动设备的触摸模式。...并且可以直接在PDF中编辑，内容可以重复使用，无需重新输入。轻松添加文本，插入图像，更新表格。无论是在台式机、笔记本电脑等设备上，都可以继续从上次中断的位置工作。
当向服务器上传图像时，根据服务器操作的复杂性和服务器性能，需要几秒钟到几分钟的时间来完成。本文的重点是在图像上传至服务器时使用JavaScript立即显示图像。...介绍 当使用JavaScript将图像上传到服务器时，根据服务器操作的复杂性，可能需要几秒到几分钟来完成操作。...这种方法的目的是提高web应用程序的用户体验,而不等待服务器做整个图像的处理(例如,缩略图生成、应用过滤器等)后,上传成功,因为它可以在客户端web应用程序上展示图片。 ?...图像缩略图的设置是使用AWS Lambda完成的，在使用web应用程序的JavaScript成功上传图像到S3之后，S3将异步触发AWS Lambda函数，该函数将生成图像的缩略图并将其存储在另一个S3...如果您的用例涉及立即在web应用程序中显示图像的缩略图，如果在服务器中异步生成缩略图，仍然可以通过使用JavaScript在客户端中调整图像的大小来直接显示缩略图。 ?
系列1是俱乐部的实际得分。系列2是调整后的积分，考虑到进球差和进球得分，可以使用俱乐部的徽章作为本系列的标签。 为了创建所需的数据，创建了一个表，该表使用GETPIVOTDATA从数据透视表中获取值。...为了将所选周的数据输入到表中，从而绘制到图表中，代码会更改透视表上的筛选器。此筛选器是工作表中单元格I1中的值。 因此，数据透视表中的数据流入计算表，计算表依次输入排序表。...通过从上到下依次检查每个条形，并使用排序表中的球队顺序，可以为每个条形应用正确的颜色和徽章。 联盟中有20支球队，所以代码使用一个从1到20的变量计数器对每支球队进行计算。...从显示球队得分的系列1开始，填充颜色设置为球队的主颜色。 可以使用从S列的排序表中检索球队名称。...”).Offset(counter,0).Value) End With 然后，对于系列2标签，代码使用球队名称从Crests集合返回队徽图像文件的名称。
针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。...基于内容的图像检索方法充分发挥了计算机长于处理重复任务的优势，将人们从需要耗费大量人力、物力和财力的人工标注中解放出来。...基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代，它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述，从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词，比如图像中的物体、场景等，这种方式可以是人工标注方式，也可以通过图像识别技术进行半自动标注...典型的基于内容的图像检索基本框架如上图1.1所示，它利用计算机对图像进行分析，建立图像特征矢量描述并存入图像特征库，当用户输入一张查询图像时，用相同的特征提取方法提取查询图像的特征得到查询向量，然后在某种相似性度量准则下计算查询向量到特征库中各个特征的相似性大小...；在医疗诊断方面，医生通过检索医学影像库找到多个病人的相似部位，从而可以协助医生做病情的诊断……基于内容的图像检索技术已经深入到了许许多多的领域，为人们的生活生产提供了极大的便利。
通过从大型语言模型 (LLM) 中提炼知识到检索器，Gecko 实现了优异的检索性能。...我们的两步提炼过程首先是利用 LLM 生成多样化的合成配对数据，然后通过为每个查询检索一组候选段落，并利用相同的 LLM 重新标记正面和困难负面段落，从而进一步提高数据质量。...我们精心挑选了六个数据集，标签数量从 28 到 174 不等，输入长度从 2K 到 50K Tokens。该基准要求 LLMs 完全理解输入内容，以准确识别大量的标签空间。...本文提出了 Think-and-Execute 框架，将语言模型的推理过程分为两步：首先在 Think 阶段发现并用伪代码表达适用于整个任务的逻辑；然后在 Execute 阶段，针对每个实例调整伪代码并模拟执行...LoReFT 可以直接替换现有的 PEFT 方法，并且其学习到的干预措施比之前最先进的 PEFT 高出 10 倍到 50 倍的参数效率。
下面是它的工作原理图： 函数的数据库事件处理程序监听特定路径上的写入事件，并检索所有聊天消息的事件。 该函数处理文本以检测和擦除敏感词或不恰当的语言。 该函数将更新的文本重新写回数据库。...例如，您可以编写一个函数来监听图像上传到Storage（谷歌的一个存储图像的程序）中，将图片的映像下载到运行该功能的实例，修改它并将其上传回页面中。 修改包括调整图片大小，裁剪或转换图像。...先由客户端上传视频至云对象存储COS 然后通过自动触发云函数对视频进行处理（不同清晰度的转码） 然后将转码后的视频重新上传至云对象存储COS 最后再发送给用户 其中视频文件始终在COS上 Ⅱ、数据ELT...类似于上面的在云上执行密集的任务，而不是在本地的应用程序上 将存储在云对象存储COS的文件通过Map云函数进行文件映射 将映射出来的许多小文件分别通过云函数处理 然后将处理后的文件存储至云数据库中（使得...Map更加持久化） 然后通过Reduce函数将文件整合 最后会重新把这个新得到的存储到COS中 Ⅲ、移动及Web应用后端 无服务器云函数和其他腾讯云云服务紧密结合，开发者能够构建可弹性扩展并在多个数据中心高可用运行的移动或
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