随着ChatGPT的爆红，多模态领域也涌现出一大批可以处理多种模态输入的对话模型，如LLaVA,BLIP-2等等。为了进一步扩展多模态大模型的区域理解能力，近期新加坡国立大学NExT++实验室和清华大学的研究人员联手打造了一个可以同时进行对话和检测、分割的多模态模型NExT-Chat。作者：张傲，姚远，吉炜，刘知远，ChuaTat-Seng多模态对话模型Demo：https://next-chatv.github.io/论文：https://arxiv.org/pdf/2311.04498.pdf代码：https://github.com/NExT-ChatV/NExT-Chat文章探索了如何
1.产品发布1.1三星宣布明年初推出GalaxyAI发布日期：2023-11-08ANewEraofGalaxyAIisComing—Here’saGlimpse-SamsungUSNewsroom主要内容：三星在其官网上宣布，他们计划在明年初推出GalaxyAI，并将其集成到新的Galaxy旗舰手机中。其中一个功能是AILiveTranslateCall，它将为拥有最新GalaxyAI手机的用户提供个人翻译服务。这个功能集成在手机的通话功能中，无需使用第三方应用程序，用户在说话时可以实时显示音频和文本翻译，而且不需要担心隐私问题。1.13思谋科技发布全球首个工业多模态大模型IndustryG
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构，图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。切换到点云、音频、视频等其他模态，也无需改变模型结构，简单预处理即可接近甚至超越SOTA。团队提出了专门用于大核CNN架构设计的四条guideline和一种名为UniRepLKNet的强力backbone。只要用ImageNet-22K对其进行预训练，精度和速度就都能成为SOTA——ImageNet达到88%，COCO达到56.4boxAP，ADE20K达到55.6mIoU，实际测速优势很大。在时序预测的超大数据上使用UniRepL
摘要：多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能，也是为了更好的处理多模态的数据，需要融合多种感知模态和智能处理技术。本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之三：多模态认知智能》，作者：码上开花_Lancer。上两篇文章介绍了AIGC未来已来和AIGC的阿克琉斯之踵，了解到AIGC当前的发展趋势和当前的一些不足之处，接下来给大家介绍AIGC时代的多模态技术的发展。多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工
QSFP-40G-SR4光模块是一种常用的光纤传输解决方案。传输速率40G，SR代表短距离多模光纤（ShortRangeMultimodeFiber），4表示有四个光纤通道。这种光模块采用MPO/MTP多模光纤连接器来实现高速传输，传输距离可以达到300米。广泛应用于云计算、交换机、路由器、主机适配器总线、企业存储等场景中。本文将介绍QSFP-40G-SR4光模块的优势以及常见应用场景。一、QSFP-40G-SR4光模块的优势QSFP-40G-SR4光模块具有多项优势，使其成为众多数据中心和高性能计算环境的首选：1、高速传输能力：QSFP-40G-SR4光模块提供了高达40Gbps的数据传输速
最近起个小项目，用多模块搭建一下，顺便记录分享1.创建父工程通过SpringLnitalizer创建，我这里使用的是springboot2.7.3+jdk11创建好后删除刚创建工程里不需要的文件，只保留：.idea文件夹、项目pom文件、以及一个*.iml文件2.创建子模块我们创建archives_common，archives_web，archives_biz，archives_manage4个模块删除多余目录和文件，每一个模块只保留src下的java路径，pom.xml文件，即可，如下图对于src里的内容，只保留archives_web的启动类和配置文件，其他子模块的的启动类和配置文件都删
01引言随着传感器技术和互联网的迅速发展，各种不同模态的大数据正在以前所未有的发展速度迅速涌现。对于一个待描述事物（目标、场景等），通过不同的方法或视角收集到的耦合的数据样本就是多模态数据。通常把收集这些数据的每一个方法或视角称之为一个模态。狭义的多模态信息通常关注感知特性不同的模态（如图像-文本、视频-语音、视觉-触觉等），而广义的多模态融合则通常还包括同一模态信息中的多特征融合，以及多个同类型传感器的数据融合等。因此，多模态感知与学习这一问题与信号处理领域的“多源融合”、“多传感器融合”，以及机器学习领域的“多视学习”或“多视融合”等有密切的联系。多模态数据可以获得更加全面准确的信息，增强
本文为简单机翻，参考学习用1多模态机器学习:综述与分类TadasBaltruˇsaitis,ChaitanyaAhuja，和Louis-PhilippeMorency抽象——我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事情发生或体验的方式，当一个研究问题包含多个这样的模态时，它就被称为多模态。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这样的多模态信号。多模态机器学习旨在建立能够处理和关联来自多种模态的信息的模型。它是一个充满活力的多学科领域，重要性日益增加，具有非凡的潜力。本文没有聚焦于具体的多模态应用，而是综述了多
引言接着讲，既然我们是给视频打标签，那么肯定就不能只局限于图像上做文章。视频文件包含的信息很多，一个短视频除了有一帧一帧的图像，还有声音信息，甚至还有字幕或者用户打的标签和文字评论之类的这些信息，那么怎么把这些不同类别的信息抽取并利用起来，就是一个很关键的问题了。研究这类多种不同信息源做机器学习问题的领域就是今天要聊的“多模态机器学习”(Multi-ModalMachineLearning)。欢迎探讨，本文持续维护。实验平台N/A什么是多模态机器学习这里不想去扣多模态严格的学术定义，只需要把多模态理解成不同来源或不同形式的信息就可以了，比如视频里面的声音和图像就是多模态。对图像用CNN抽取特征
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群1.目标跟踪ReferringMulti-ObjectTracking研究背景：多目标跟踪（MOT）是指在视频中检测并跟踪多个感兴趣的对象，并为它们分配唯一的ID。现有的MOT方法通常依赖于视觉信息来进行跟踪，但忽略了语言信息的作用。语言信息可以提供更丰富和更具辨识度的语义线索，帮助区分不同的对象和处理遮挡等情况。因此，本文提出了一种新颖且通用的指代理解任务，称为指代多目标跟踪（RMOT）。其核心思想是利用语言表达作为语义提示来指导多目标跟踪的预测。本文提出了一个端到端的RMOT框架，
