多变量时间序列中的异常检测具有挑战性，因为可能发生异质的次序异常。基于重建的方法的重点是学习频域中的正常模式以检测不同的异常子序列，但仍取得了令人鼓舞的结果，同时仍然缺乏捕获细粒频率特征和通道相关性的缺点。为了应对限制，我们介绍了基于频率修补的框架 ...

大型语言模型（LLM）彻底改变了代码生成，并以显着的效率自动化编程。但是，这些进步挑战了编程技能，道德和评估完整性，这使得发现LLM生成的代码对于维持问责制和标准至关重要。虽然对这个问题进行了一些研究，但它通常缺乏域覆盖范围和稳健性，仅涵盖了少量编程语言 ...

检索增强的一代（RAG）已出现，以解决知识密集的视觉问题回答（VQA）任务。当前方法主要采用单独的检索和发电模块来获取外部知识并产生答案。我们提出了Reause，这是基于知识的VQA任务的先前抹布模型的替代方法，该模型将知识回收者无缝地集成到生成的多模式大语言模型中，并用作内置的搜索引擎 ...

文本水印技术旨在标记和识别大语模型（LLMS）产生的内容，以防止滥用。在这项研究中，我们介绍了文本水印中跨语性一致性的概念，该概念评估了文本水印在被翻译成其他语言后保持其有效性的能力。两种LLM和三种水印方法的初步经验结果表明，当文本被翻译成各种语言时，当前的文本水印技术缺乏一致性 ...

现实世界中的超级分辨率（实际-SR）方法着重于处理各种现实世界图像，并且近年来引起了人们越来越多的关注。关键思想是使用一个复杂而高级的降解模型来模仿现实世界中的降解。尽管他们在各种情况下取​​得了令人印象深刻的成绩，但他们面临评估的障碍 ...

代码本地化 - 确切地确定需要进行代码库中的更改的位置 - 是软件维护中的基本而又具有挑战性的任务。在识别相关代码部分时，现有方法难以有效地导航复杂的代码库。挑战在于将自然语言问题描述与适当的代码元素桥接，通常需要跨层次结构和多个依赖性进行推理 ...

一个未关注的元素光场（LF）摄像机将一系列微型镜放在图像传感器的前面，以便单独捕获到达图像像素的不同方向射线。使用常规的拜耳模式，每个像素处捕获的数据是单个颜色组件（R，G或B）。感应的数据然后经历DemoSaicking（每个像素的RGB组件的插值），然后转换为一系列子插入图像（SAIS） ...

计算机视觉社区的一个新趋势是在以自然语言提示为代表的灵活人类命令之后捕获感兴趣的对象。但是，由于配对的及时确定数据缺乏，在驾驶场景中使用语言提示的进度被困在瓶颈上。为了应对这一挑战，我们提出了第一个以对象为中心的语言提示，用于在3D，多视图和多帧空间内驾驶场景，名为Nuprompt ...