最近,扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建,并表现出令人印象深刻的性能,尤其是在细节重建方面。然而,当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题:(1)它们需要大量迭代来重建最终图像,效率低下且消耗大量计算资源。(2)这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致,导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题,我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型,称为 DiffMSR。具体而言,我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外,我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器,它可以扩展感受野,同时充分利用 DM 产生的先验知识,以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明,我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
陷入了气候否认和灾难主义者之间的越野,当面对气候变化的复杂性时,聪明的外行人会感到困惑。如何思考气候变化表明,经济学不仅提供了一种合适的,而且提供了不可或缺的观点,可以理解气候变化问题的根本原因:资源,外部性和自由骑行的稀缺性。Riccardo Rebonato认为没有银子弹或简单的解决方案。然而,他表明,新一代经济学模型与大多数早期模型特别建议3的最佳行动提供了根本不同的见解,他们建议现在可以将快速,大规模的气候行动公正为最具成本效益的策略,而无需需要8 inononite Altruist Altruism oltruism 9早期模型。鉴于本书中提供的概念工具,读者可以决定他们是否同意这些结论3,如果这样做,则最有效的行动方案是什么。
“ AI可以模拟流利度,但它本质上并不是。由教育工作者确保学生了解其局限性并学会提出更好的问题。”“而不是将AI视为答案机,我们可以使用它来加深询问并重新定义人文学科的批判性思维。”
Vaitsa Giannouli是希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学医学院神经科学的博士后研究员,并担任塞浦路斯欧洲大学社会和行为科学系的兼职讲师。她的临床和研究兴趣集中在神经心理学方法和高级神经影像学技术的应用中,用于神经和精神病疾病中脑行为关系的结构和功能评估。她的研究兴趣在于认知心理学,神经心理学,老年心理学和定量/定性研究方法。她的梦想是打开跨学科的对话,以探索通过医学人文和健康人文科学的镜头所检查的老年人健康和疾病的经历。
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在大会期间,韩国提出了两个新的国际标准。第一个是“ BCI开发人员的设计考虑”,并提供了以用户为中心的设计指南,例如用户年龄组和生物识别技术,可帮助用户更方便地使用BCI产品或服务。第二个是“多功能BCI系统设计的接口指南”标准,该标准自动检测用户的运动,切换到操作模式或REST模式,并防止不必要的故障。如果将来制定和应用这两个标准,则大脑和设备之间的兼容性将增加,并且有望通过在各种环境中稳定使用来促进BCI工业化。
为了更好的精确措施,在做出贷款决定时,仅靠信用局的分数就不足。精明的组织将使用大量的替代数据进行更深入的见解。,例如,在英国没有普遍的信用评分或评级 - 贷方使用本质上是商业秘密(和竞争性差异化)的算法来评估潜在借款人根据自己的独特标准评估潜在的借款人。市场领先的银行为独特类型的客户建立了高度细分的模型 - 比通用型号更准确。
