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World File Search System先验
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
基于暗通道先验
摘要。极化滤光片阵列（PFA）摄像机是一种成像装置，能够以快照方式分析光的极化状态。这些摄像机在纳米构造过程中引入的光学缺陷而表现出空间变化，即非均匀性。校准是通过计算成像算法来校正辐射和极化误差的数据的。我们回顾了现有的校准方法，并使用实用的光学采集设置和市售的PFA摄像头应用了它们。评估的目标首先比较了算法在极化误差方面的性能更好，然后研究训练数据的动态范围和极化角刺激的数量的影响。据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。 ©作者。 由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。 全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。 [doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]
皮肤病学 - FILSUVEZ先验授权政策
可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他覆盖范围确定。c Igna n nation f ormulary c超大：o Verview filsuvez用于治疗与营养不良表皮性表皮溶液（DEB）和连接性表皮溶解Bullosa（JEB）的伤口（JEB）患者≥6个月大。1 FILSUVEZ是一种无菌植物药，用于局部使用，并在油基中含有桦木三萜。桦木三萜是一种由五边形三萜的混合物组成的植物药。FILSUVEZ应应用于伤口敷料的清洁伤口，直到伤口愈合为止。如果经过FILSUVEZ处理的伤口被感染，则应停止治疗直到感染解决。疾病概述DEB通常在出生时出现，并根据继承模式分为两种主要类型：隐性DEB（RDEB）和主导DEB（DDEB）。6 deb的所有亚型均由基因编码Col7a1中的突变引起，从而导致极端皮肤脆弱。4,6 Deb的标志是在皮肤和其他粘膜表面上疤痕。4 JEB是一种常染色体隐性障碍，其特征是皮肤通过皮肤地下室膜区的拉米娜·卢西达（Lamina Lucida）发泡。4，两种主要的JEB亚型，中级和重度的严重程度各不相同，在生命的前6至24个月内导致严重疾病导致死亡。JEB不如DEB普遍。 双质突变中的三个编码层粘连蛋白亚基链的基因之一（Lama3，）JEB不如DEB普遍。双质突变中的三个编码层粘连蛋白亚基链的基因之一（Lama3，
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
希尔伯特（Hilbert）作为毕达哥拉斯算术的算术：算术作为先验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。