本文摘要整理了150个计算机领域研究课题，涵盖六大方向： 人工智能与大模型（30项）：包括轻量化模型压缩、多模态生成、医疗问答系统、内容溯源等技术； 数据科学与大数据（30项）：涉及实时流处理、隐私计算、用户画像、舆情分析等应用； 云计算与分布式系统（25项）：聚焦容器化部署、边缘计算、微服务架构等优化方案； 网络安全与区块链（25项）：探索智能合约安全、数据溯源、隐私保护等创新应用； 计算机视觉

经过 1.4 小时的额外系统训练，神经假体使用 125,000 个单词的词汇量达到了 90.2% 的准确率。通过进一步的训练数据，神经假体在手术植入后的 8.4 个月内保持了 97.5% 的准确率，参与者使用它以每分钟约 32 个单词的速度进行自定进度的对话，累计超过 248 小时。

多模态情绪识别研究综述：本文系统梳理了多模态情绪识别领域的研究进展，涵盖四大主题：(1)方法论创新，包括多模态大模型优化、轻量化设计和可解释性增强；(2)模态融合机制创新，探索新兴生理信号和先进融合策略；(3)前沿应用场景，如智慧医疗、智能交通和教育领域；(4)技术挑战与伦理问题，涉及数据标注、跨域泛化及隐私保护。研究呈现向高效轻量化、鲁棒可解释、跨领域融合的发展趋势，同时强调伦理规范与隐私保护的

我们为不太知名或不经常使用的任务附加文件： - 情绪分辨任务 （ED） （附件） - AERT （阿姆斯特丹情绪识别测试） （附件） - RMET（Reading the Mind in the Eyes 测试） - GERT（日内瓦情感识别测试）- GERT 是一项情感识别任务，由 83 个简短的音频视频剪辑组成，由 5 名男性和 5 名女性扮演。在第一项研究中，我们使用阿姆斯特丹情绪识别测试

在本技术报告中，我们介绍了 Magic 1-For-1 （Magic141），这是一种高效的视频生成模型，具有优化的内存消耗和推理延迟。关键思想很简单：将文本到视频生成任务分解为两个单独的更简单的扩散步骤蒸馏任务，即文本到图像生成和图像到视频生成。我们验证了使用相同的优化算法，image-to-video 任务确实比 text-to-video 任务更容易收敛。我们还从三个方面探索了一系列优化技巧

import osdf.head()df.info()Datetime...1011Datetimeplt.show()else:As ...scale = 3,if title:plt.show()

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多模态识别系统，该系统通过MediaPipeHolistic技术实时跟踪人体特征点（面部、手部和姿态），实现手语到文本转换及情感识别功能。系统核心包括三个模块：手语识别模块处理肢体动作特征点，情感识别模块分析面部特征点序列，综合预测模块融合双模型输出。技术架构基于TensorFlow/Keras框架，采用数据增强、早停机制和学习率调整等优化策略。MP_Data数据集提供标准化特征点数据，包含3种手

代码包括了人脸情绪识别模型训练版块，算法版块（CNN、VGG、ResNet）三种。有每一种算法的测试代码。其次，人脸情绪识别的训练数据有Kaggle和自行采集本地数据2种方式。有UI界面，实时检测人脸情绪变化，以及不同的人脸情绪百分比。

多模态情绪识别融合人脸、语音等多源数据，通过CNN、LSTM等模型提取视觉（表情）与听觉（语音语调）特征，经融合算法综合分析情绪。可实现图片、视频、实时摄像头的静态/动态检测，输出情绪类别及百分比，提升复杂场景识别精度，广泛应用于智能交互、心理分析等领域。