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伪内扩散模型
摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习，用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是，常规方法（最终以白噪声）需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性，我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程，该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致，而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量，提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理，我们的方法不仅可以加速生成过程，而且还保留了CT噪声相关性，这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中，我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程，并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌（TCGA-LIHC）的数据集，我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型，将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性，并在质地上产生高质量重建的能力，这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路，在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
本文综述了结构磁共振成像在常见神经精神类疾病中的应用
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三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
拓扑大面积伪...
Liu He , a Zhihao Lan , b, * Bin Yang, c Jianquan Yao, a Qun Ren, d,e Jian Wei You, e Wei E. I. Sha , f Yuting Yang, c, * and Liang Wu a, * a Tianjin University, Ministry of Education, School of Precision Instruments and Opto-Electronics Engineering, Key Laboratory of Opto-Electronics Information Technology Tianjin, China b University College London, Department of Electronic and Electrical Engineering, London, United Kingdom c University of Mining and Technology, School of Materials Science and Physics, Xuzhou, China d Tianjin University, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin, China e Southeast University, School of Information Science and Engineering, State Key Laboratory of Millimeter Waves, Nanjing, China f Zhejiang University, College of Information Science and Electronic工程，中国杭州省微型电子设备和智能系统的主要实验室
经济波动与伪财富
在经济的基本状态变量似乎没有任何相应冲击的情况下，总需求发生的巨大变化如何解释？我们表明，宏观经济波动可能源于主体之间信念的分散。这些分散引发了投机性资产的赌注和其他交易。此类交易产生了伪财富，即个人根据对这些赌博回报的预期而认为自己拥有的财富。总体而言，当有足够的交易机会和足够大的信念分散时，这种感知财富可能会与市场财富或经济的实际财富脱节，这是危险的。鉴于前所未有的冲击自然会导致信念分散加剧，伪财富理论为意外波动的起源及其幅度提供了新的理解，与基于个人共同知识和信念的流行理论截然不同。本文探讨了伪财富的经验和理论基础，将这一概念与观察到的宏观经济波动联系起来，并提出了一项研究议程，可能有助于我们更好地理解伪财富的作用及其显现的环境。
急诊部的伪过敏
1型高敏反应代表了一种急性IgE介导的反应，可能导致威胁生命的条件，例如过敏性休克，血管性水肿和气道阻塞。可以模仿1型高敏反应的其他反应包括与IgE独立的肥大细胞脱粒，心动激肽介导的反应，白细胞介导的反应和伪过敏。我们在本文中使用术语伪过敏术来用于与肥大细胞无关的组胺介导的反应。我们没有讨论不急性或威胁生命的伪过敏反应，例如腹腔疾病，海因综合征，嗜酸性食管炎和食物蛋白蛋白质诱导的小肠结肠炎，因为急诊室不是诊断或治疗这些反应的主要位置。在此，我们提出了一些可能危及生命的类似过敏的反应，例如Scombroid食物中毒（SFP），Bradykinin诱导的血管性水肿，IgE-独立血管性水肿，阿片类药物诱导的血管性血管性水肿，非甾体类药物抗炎药（NSAID） - 诱导的高效性和血管疗法。这些反应可能会根据其反应机理而具有不同的治疗方法。组胺介导的反应，例如NSAIDS诱导的SFP，组胺介导的血管性水肿和肥大细胞脱粒，并且可以用抗组胺药，肾上腺素和皮质类固醇治疗阿片类药物。Bradykinin诱导的血管性水肿，包括遗传性血管性水肿和获得的血管性水肿，可以用新鲜的冷冻血浆治疗。但是，这些靶向剂的研究不足以用于获得性血管性水肿。遗传性血管性水肿可以通过许多FDA批准的靶向药物进行治疗，例如等离子衍生的C1-INH，血浆Kallikrein抑制剂（Ecallantide）和选择性的Bradykinin-2受体-2受体拮抗剂（ICATIBANT）。对于急诊医学医师熟悉并预测这些反应以防止误诊，准备适当地治疗这些危害这些疾病并消除患者对任何不必要的研究或治疗的暴露。
量子伪enentangrempt
•主要主题：cft中的纠缠= ADS中的几何形状（例如，RT公式，ER = EPR ...）•我们的结果：无法“感觉到”或有效地观察到纠缠•如果相应的几何形状是“可口的”，那么ADS/CFT词典必须很难计算（在
通过生成伪标签
密集的检索方法在多语言信息检索中表现出了有希望的表现，其中查询和文档可以使用不同的语言。然而，密集的检索器通常需要大量的配对数据，这在多语言方案中带来了更大的挑战。本文介绍了UMR，这是一个未经任何配对数据的训练的ultialual ultilitual contriever r etriever。我们的方法利用了多语言语言模型的序列估计功能，以获取用于培训密集猎犬的伪标签。我们提出了一个两阶段的框架，该框架迭代地改善了多语言密集猎犬的功能。两个基准数据集的实现结果表明，UMR的表现优于监督的基线，展示了训练Mul-listingual语言检索器而没有配对数据的潜力，从而增强了其实用性。1