随着数字显示技术和AI技术的不断发展,各建筑场所包括社区楼宇、办公楼宇以及商场等正在逐渐向数字化、信息化和智能化转变。信息发布是智能楼宇系统建设中非常重要的一环,智能化的楼宇信息发布系统要求时效性和便捷性。与此同时,不同年龄和性别的人群需要有针对性的的内容和多样化的广告呈现方式,这对信发系统的数据收集分析能力和多屏拼接技术也提出更高的要求。
杰和智能楼宇信发系统解决方案是一套基于云端的智能化多媒体信息发布管理平台, 主要以前端播放器/板卡+AI应用程序为交付形态,搭载各类适用屏,针对社区楼宇、办公楼宇以及商场等场所提供单屏/多屏管理、CMS内容发布管理、环境地理信息数据整合分析等功能应用。
系统可整合多种音视频等多媒体资源以及新闻、公告、天气预报、服务资讯、滚动字幕、数据库系统对接等网络应用,可远程制作、管理及更新节目。系统还搭载了AI人脸识别技术,可通过前端摄像头采集用户数据,分析数据,针对不同人群精准投放信息内容。
杰和智慧楼宇多媒体信息发布系统架构
杰和智慧楼宇信发系统电梯应用场景
除社区楼宇、办公楼宇外,杰和智慧楼宇多媒体信息发布系统解决方案还适用于商场、医院、银行、机场、影院等不同场景与环境。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。