基于视觉-语言整合的零样本人-物交互检测研究 学术背景 人-物交互（Human-Object Interaction, HOI）检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像中人与物体之间的交互行为。传统的HOI检测方法主要依赖于监督学习，即需要大量的人工标注数据来训练模型。然而，这种方法在面对未见过的物体类别时，泛化能力有限。此外，现实世界中的人-物交互种类繁多且复杂，手动标注所有可能的交互类别既耗时又费力。 近年来，随着视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLM）的快速发展，零样本学习（Zero-Shot Learning）成为了一个热门研究方向。零样本学习的目标是让模型能够识别在训练过程中从未见过的类别。基于这一背景，作者提出了一种名为“知识整合到HO...

新型阻变存储器驱动的零样本多模态事件学习系统：硬件-软件协同设计的研究报告 学术背景 人类大脑是一种复杂的脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN），能够以极低的功耗在多模态信号中进行零样本学习（Zero-shot Learning），即通过泛化已有知识来处理新任务。然而，将这种能力复制到神经形态硬件中面临着硬件和软件的双重挑战。硬件方面，摩尔定律的放缓以及冯·诺依曼瓶颈（von Neumann bottleneck）限制了传统数字计算机的效率；软件方面，脉冲神经网络的训练复杂度极高。为了解决这些问题，研究人员提出了一种硬件-软件协同设计的方法，结合了阻变存储器（Resistive Memory）和人工神经网络（Artificial Neural Network,...