In this work, we show that a model trained to predict held-out sound from video frames learns a visual representation that conveys semantically meaningful information. We formulate our sound-prediction task as a classification problem, in which we train a convolutional neural network (CNN) to predict a statistical summary of the sound that occurred at the time a video frame was recorded.
【新智元导读】我们能够制作出一个统一的深度学习模型，让这个模型解决多个领域的许多不同问题吗？谷歌研究人员提出了一个多模式适用的架构 MultiModel，用单一的一个深度学习模型，学会文本、图像和翻译这些不同领域的 8 种不同任务，朝“一个模型解决所有问题”迈出了重要一步。 我们能够制作出一个能解决多领域不同问题的统一深度学习模型吗？ 在深度学习研究领域，多任务适用模型（multi-task model）是一个由来已久的课题。 此前已经有研究表明，多模式适用学习（multi-modal learning）能
Dialog 对话框 是 Window 的子类 , 在 AWT 图形界面编程 中 , 最常见的 三种 Container 容器就是 Frame , Dialog , Panel ;
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚 Modality Human Interface Guidelines链接：Modality Modality让人们必须在完成一项任务或关闭一个消息或 view 之后才能做其他事情。Action sheets、alerts 和 activity views 能提供 modal 体验。当一个 modal vie
多模态特征的有效融合是VQA问题的一个热点。本文提出了一种动态融合多模态特征和模态内、模态间信息流的新方法，使信息在视觉和语言模态间交替传递。它能较好地捕捉语言和视觉域之间的高层次交互，从而显著提高VQA的性能。该研究还表明，基于其他模态的动态内模注意流可以动态地调节目标模态的内模注意，这是多模特征融合的关键。对VQA 2.0数据集的实验评估结果表明，该模型达到了SOTA效果。为了全面分析所提出的方法，进行了广泛的消融学习。
就是实现连接一次数据库，就能够执行多条SQL语句，而且这个SQL语句是需要通过调用者将每一次执行的参数传入进来，组合成一条完整的SQL语句再去执行。
【导读】专知内容组整理了最近七篇变分自编码器（Variational Autoencoders）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Generating Thematic Chinese Poetry using Conditional Variational Autoencoders with Hybrid Decoders（利用带混合解码器的条件变分自编码器生成主题汉语诗歌） ---- ---- 作者：Xiaopeng Yang,Xiaowen Lin,Shunda Suo,Ming Li 摘要
7月9日，中国科学院自动化研究所所长徐波在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，发布了自动化所研发的三模态预训练模型—“紫东太初”。他表示，多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。
该示例对话框有：颜色选择对话框，文件对话框，字体对话框，消息对话框，自定义对话框。
FCOS-LiDAR: Fully Convolutional One-Stage 3D Object Detection on LiDAR Range Images 本文主要提出了lidar-based 的Range View视角下的3D目标检测方法。 主要亮点：
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 本文提出了一种新颖且经济实惠的解决方案，用于有效地将 LLMs 适应到 VL（视觉语言）任务中，称为 MMA。MMA 不使用大型神经网络来连接图像编码器和 LLM，而是采用轻量级模块，即适配器，来弥合 LLMs 和 VL 任务之间的差距，同时也实现了图像模型和语言模型的联合优化。同时，MMA 还配备了一种路由算法，可以帮助 LLM 在不损害其自然语言理解能力的情况下，在单模态和多模态指令之间实现自动切换。 最近几个月，ChatGPT 等一系列大型语言模型（LLM）相继出现，随
https://en.wikipedia.org/wiki/Episodic_memory
悬浮窗即可以显示在宿主应用之外的 View 视图，理论上任何 View 都能以悬浮窗形式展示在宿主应用之外甚至锁屏界面，一般在工具类应用中使用的比较多，通过悬浮窗可以很方便的从外界与宿主应用进行交互，例如金山词霸的锁屏单词功能、AirDroid 的录制屏幕菜单、360优化大师的清理悬浮按钮等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 对于多模态基础模型，我们希望其不仅可以处理特定的多模态相关任务，还希望其处理单模态任务时也具有优异的性能。阿⾥达摩院团队发现现有的模型往往不能很好的平衡模态协作和模态纠缠的问题，这限制了模型在各种单模态和跨模态下游任务的性能。 基于此，达摩院的研究者提出了 mPLUG-2，其通过模块化的⽹络结构设计来平衡多模态之间的协作和纠缠问题，mPLUG-2 在 30 + 多 / 单模态任务，取得同等数据量和模型规模 SOTA 或者 Comparable 效果，在 VideoQA 和 Vi
生成式人工智能（GenAI）在3D计算机视觉领域的迅速发展，正在推动虚拟现实、增强现实、游戏和电影制作、计算机辅助设计以及新兴的元宇宙等多个领域的变革。为引领下一代3D生成式人工智能技术和应用的新突破，谷歌、西安交大、ETH、慕尼黑工大、斯坦福、CMU、西蒙弗雷泽大学、马克斯普朗克研究所、UC Merced等国内外多所研究机构共同举办 TPAMI 特刊“Generative AI in 3D Vision”，目前特刊已开发投稿，投稿截止日期为2024年8月15日。
大语言模型（LLMs）因其庞大的规模和复杂性而著名，显著增强了机器理解和表达人类语言的能力。LLMs的进步也推动了视觉-语言领域的显著进展，缩小了图像编码器与LLMs之间的差距，结合了它们的推理能力。之前的多模态LLM研究主要集中在结合文本和另一种模态的模型上，如文本和图像模型，或专注于未开源的专有语言模型。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新的多模态增强语言模型（AnyMAL），它是一系列多模态编码器的集合，这些编码器被训练用于将来自不同模态（包括图像、视频、音频和IMU运动传感器数据）的数据转换为LLM的文本嵌入空间。通过扩展先前的工作，AnyMAL采用更强大的指令调优LLMs、更大的预训练模态编码器和先进的投影层来处理变长输入。
小伙伴们好呀，3D 检测和分割系列文章继续更新啦～在第一篇文章中，我们带领大家了解了整个框架的大致流程。第二篇文章我们给大家解析了 MMDetection3D 中的坐标系和核心组件 Box，今天我们将带大家看看 3D 场景中的可视化组件 Visualizer，如何在多个模态数据上轻松可视化并且自由切换？为什么在可视化的时候经常出现一些莫名其妙的问题？
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师：Lanking（ https://github.com/lanking520 ），为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台。
本文提出了一种用于视频动作识别的Temporal Segment Networks (TSN) 架构，该架构能够捕捉长时间视频中的动作信息。TSN 架构将视频分割成多个时间片段，在每个时间片段内进行特征提取和表示，然后使用一种段间共识函数将来自不同时间片段的表示结合起来，以获得整个视频的表示。实验表明，TSN 架构在视频动作识别任务上比其他现有方法具有更好的性能，同时减少了计算量。
随着单细胞技术的成熟，同一细胞内的信息越来越多被揭晓。在转录组时代，我们说单细胞是一个rna的盒子，细胞类型是基因特异性表达的结果。现在，我们可以说单细胞是中心法则的反应器，DNA，rna，atac，膜蛋白，等等等等，都在细胞中生成与反应。
自从2018年bert在NLP领域声名鹊起，通过预训练在n多NLP任务中刷榜，成功发掘出了transformer的潜力，众多研究者就看到了多模态发展的新的机会——使用大量数据做预训练。因为从updn模型开始，多模态这面普遍把图片提取成区域特征序列做后续处理，这样的话多模态是视觉和文本特征序列，NLP中是文本特征序列，没什么本质差异，自然可以把预训练搬过来，一系列多模态transformer预训练的文章应运而生。举个栗子：LXMERT、VLBERT、ViLBERT、UNITER、UNIMO、OSCAR、VisualBert、VLP、今年的ViLT、VinVL、SOHO、SimVLM、METER等等，以及没有使用预训练也达到很好效果的MCAN。
‣ observations, variables, and datamatrices
前面Seurat V5|一个函数就能解决多种去批次方法，按需尝试提到V5的升级部分（https://satijalab.org/seurat/articles/get_started_v5_new）主要体现在4个方面，本次介绍 Seurat V5 的WNN方法分析单细胞多模态数据，本文以转录组+蛋白组数据为例。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 用 WiFi 信号进行人体姿态估计并不新鲜，2018 年 MIT CSAIL 的研究者结合使用 WiFi 信号和深度学习，实现了隔墙人体姿态估计。近日，CMU 的研究者仅用 WiFi 信号搞定了遮挡、多人场景中的密集人体姿态估计。 过去几年，在自动驾驶和 VR 等应用的推动下，使用 2D 和 3D 传感器（如 RGB 传感器、LiDARs 或雷达）进行人体姿态估计取得了很大进展。但是，这些传感器在技术上和实际使用中都存在一些限制。首先成本高，普通家庭或小企业往往承担不起 Li
如果把LLM比做关在笼子里的AI，那么它和世界交互的方式就是通过“递文字纸条”。文字是人类对世界的表示，存在着信息提炼、损失、冗余、甚至错误（曾经的地心说）。而多模态就像是让AI绕开了人类的中间表示，直接接触世界，从最原始的视觉、声音、空间等开始理解这个世界，改变世界。
摘要：本篇从理论到实践介绍了当前超火的多模态学习模型。首先介绍了背景，将文本模态和图像模态在语义空间上对齐进行联合训练可以得到高质量的多模态embedding；然后介绍了多模态学习模型三种不同的划分方式；接着重点介绍了四种当前超火的多模态学习模型，包括VisualBERT、Unicoder-VL、VL-BERT和ViLT；最后基于Hugging Face的Transformer开源项目实践了多模态学习模型。想了解多模态学习模型并应用到业务实践的小伙伴可以多交流。
机器之心报道 机器之心编辑部 「 SpeechGPT 为打造真正的多模态大语言模型指明了方向：将不同模态的数据（视觉，语音等）统一表示为离散单元集成在 LLM 之中，在跨模态数据集上经过预训练和指令微调，来使得模型具有多模态理解和生成的能力，从而离 AGI 更进一步。」—— 复旦大学计算机学院教授邱锡鹏 大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务上表现出惊人的能力。与此同时，多模态大型语言模型，如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA，已经探索了 LLM 理解多模态信息的能力。然而，当前 LLM 与
多模态对比表示（multi-modal contrastive representation, MCR）的目标是将不同模态的输入编码到一个语义对齐的共享空间中。
在单细胞分析中，我们除了关注基因表达模式受不同条件所影响导致的改变，我们还会关注细胞组成（例如细胞类型的比例）也会在不同条件下发生变化。例如药物处理，外源感染，细胞癌变等，这些刺激因素将会导致细胞类型的变化。由于细胞组成是一种整体性的变化，因此我们需要大量的细胞以及样本数量，才能证实组成的变化发生。
圣诞新年长假接近尾声，假期中我广泛阅读了top组最近做的研究，受益匪浅。在这里分享一些浅见。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.06158v1.pdf
本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研究用于图像融合和分割的多交互特征学习和全时多模态基准。
第31届信息和知识管理国际会议CIKM2022将于2022年10月17日-21日以混合会议的方式在美国亚特兰大举行。CIKM会议是数据库／数据挖掘／内容检索领域顶级国际会议，也是中国计算机学会规定的CCF B类会议。关于该会议在历年推荐系统论文收录情况请参考下文：
TCIA is a service which de-identifies and hosts a large archive of medical images of cancer accessible for public download. The data are organized as “Collections”, typically patients related by a common disease (e.g. lung cancer), image modality (MRI, CT, etc) or research focus. DICOM is the primary file format used by TCIA for image storage. Supporting data related to the images such as patient outcomes, treatment details, genomics, pathology, and expert analyses are also provided when available.
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
BERT以及BERT后时代在NLP各项任务上都是强势刷榜，多模态领域也不遑多让。前几天我们刚分享了复旦邱锡鹏老师的报告：复旦邱锡鹏教授 | 『语言+X』预训练模型，今天就来详细整理一些代表性工作。
在展示方法之前，我们需要回顾一下启发我们multi-modal laearning scheme的设计的两个关键部分：
本文分享一篇 SIGIR 2021 最佳学生论文『Dynamic Modality Interaction Modeling for Image-Text Retrieval』，图像文本检索的动态模态交互建模。
『学术青年分享会』是雷锋网旗下垂直 AI 领域学术交流社群——AI 研习社所发起的活动。AI 研习社致力于建设全球领先的 AI 求知社区，基于专业直播平台，进行技术交流的公益传播和深度交流。 『分享会』通过邀请学术界、工业界学者进行高质量内容分享，让广大学术青年了解最前沿的学术与行业技术进展，成为连接学术界与工业界之间的桥梁，并希望能够从中发现一大批优秀 AI 人才，推动国内 AI 行业的持续发展。 『分享会』采用线上直播的形式，聚集了国内外高校 CS 背景的优秀硕博在校及毕业生，他们来自斯坦福大学、香港大
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大腾讯犀牛鸟专项研究计划——AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。 为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等方向整理三个专项的相关研究主题，本周内分为8篇文章推送，敬请关注。 本文推送“计算机视觉及图像处理”相关研究主题，点击下方“阅读原文”，可跳转至课题详细介绍。 2022腾讯A
AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割》（Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation）一文进行的解读。 3D医学图像的切割的背景 3D医学图像的切割是医学图像处理里一个非常重要的工作，比如脑部MRI数据、肺CT数据和X光数据等等。现在大多数的3D
论文 1：Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts
Nature Inferring and perturbing cell fate regulomes in human brain organoids
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了，特此整理了一下关于推荐系统相关的论文，总共筛选出24篇。值得说明的是，之前整理的顶会论文都是正式被接收的，比如NeurlPS2022推荐系统论文集锦与CIKM2022推荐系统论文集锦。这次由于ICLR是Open Review的，所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表，而是投稿列表。正因为如此，我们可以看到每篇论文的投稿过程，了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分，并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行亲切友好的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。
本文[1]介绍了Seurat 5.0.0中的加权最近邻（WNN）分析方法，这是一种用于整合和分析多模态单细胞数据的无监督框架。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
CIKM 2022的论文已出，笔者整理了其中的推荐系统，点击率以及因果推断相关的论文。今年跨域，图学习还是热点，点击率模型中长短期兴趣的处理是热点。
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