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深层生成模型的统计能力
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
印度的深层法律：批判性分析
学生，基督（被认为是大学），浦那，熔岩摘要：深层效果，一种使用深度学习和AI创建的合成媒体的形式，可以使音频，视频或图像制作出高度现实而伪造的内容。这些通常是使用神经网络（例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器）生成的，该网络分析了现有数据模式，例如个人的照片或个人视频，以复制面部表情，语音和其他特征。虽然DeepFake技术在娱乐中具有真正的用途，但其滥用构成了严重威胁，包括传播虚假信息，制造新闻以及未经同意而产生明确或诽谤的内容。在印度和英国等国家中，滥用深瓦特强调了需要解决隐私，数据保护和网络犯罪风险的法律框架。尽管现有法律，例如印度信息技术法，印度刑法典和Bhartiya Nyaya Sanhita，但涵盖了某些方面，但它们缺乏针对深层的特定规定。这个问题引起了针对公众人物和名人的著名案例。这项技术的快速发展挑战了数据安全，隐私和知识产权，引起了人们对政治操纵，身份盗窃和诽谤的担忧。在进步时，目前的检测技术在有效地识别深击和建议措施方面仍然受到限制。这项研究强调了法律改革的重要性，提出对现有立法的修正，并明确针对深层诉讼的新法律。创建此外，它提倡先进的检测工具来减轻这些风险。通过结合法律和技术方法，该研究表明，国家在国际上进行合作，以最大程度地减少深层诉讼的有害影响，建立强大的监管环境，以保护个人和机构免受这种不断增长的网络威胁。关键字：深击，信息技术法，gan，人工智能，网络犯罪介绍时，我们听到deepfake一词时，立即想到了假视频。Deepfakes不仅是为娱乐目的而创建的假编辑视频，而且不仅仅是更多。“ deepfake”一词是两个单词的组合，即“深度学习”和“假货”，这表明这些内容是深层伪造的内容，其中包含音频视频和图片，以使其与其他方式相似。这些是AI平台生成的合成媒体的子集，以操纵一个人的形象并令人信服地模仿它们。人工智能（AI）和生成对抗网络（GAN）以及其他正在迅速发展的机器学习技术主要用于生成所需的内容。这项技术已经迅速发展，使其更加复杂但可以同时访问，从而使区分真实和虚假（即人为生成的内容）更具挑战性。该术语始于2017年，当时Reddit用户使用AI使用AI来制作成人视频，并借助这些演员的尸体叠加在尸体上的名人面孔。
统一的 AI 框架揭示基因 1 之间的深层相互关系
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 12 月 1 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.11.30.404087 doi：bioRxiv 预印本
celluntangler：用深层生成模型在单细胞数据中分离不同的生物学信号
单细胞RNA-seq数据为细胞内和细胞间13个过程提供了新的见解。由于多个过程在每个细胞中同时处于活动状态，例如14个细胞类型程序，分化，细胞周期和环境响应，因此它们的15个信号可以相互混淆，需要可以分离的方法可以分离和16个滤波不同的复杂生物学信号。每个这样的信号基于不同的基因17个性，可以定义细胞之间的不同关系。但是，现有方法18通常集中于单个过程或依靠过度限制的假设，从而消除了19，而不是解开生物学信号。在这里，我们开发了Celluntangler，这是一个深20个生成模型，将细胞嵌入由多个21个子空间组成的柔性潜在空间中，每个空间都设计了适当的几何形状以捕获独特的信号。22我们将Celluntangler应用于仅包含循环细胞和循环和23个非循环细胞的数据集，生成嵌入，其中细胞周期信号从非细胞周期特定信号（例如细胞类型或分化轨迹）中脱离了24个。我们25通过使用捕获和将空间26与非空间信号分开的空间26来证明Celluntangler的可扩展性。使用Celluntangler，我们可以获得27个捕获各种生物学信号并在基因28表达水平上进行增强或过滤的潜在嵌入，以进行下游分析。29
印度的深层技术愿景
国家预防和控制癌症，糖尿病，心血管疾病和中风（NPCDC）的计划正在国家卫生任务（NHM）下实施。中央政府正在实施加强三级护理癌症设施计划，以支持该国不同地区的州癌症研究所（SCI）和三级护理中心（TCCC）的建立。肿瘤学在各个方面都重点是新的AIIMS和Pradhan Mantri Swasthya Suraksha Yojana（PMSSY）的许多升级机构。负担得起的药物和可靠的治疗植入物（AMRIT）DEENDAYAL出口已在159家机构/医院开放，目的是使患者以折扣价提供癌症和心血管疾病药物和植入物。Jan Aushadhi商店由制药部建立，以可承受的价格提供仿制药。全局：
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
OWI-RAMS DTSCF - 深层供应链金融
我们新的 10 亿美元 AAOIFI 1 伊斯兰教法合规 DTSCF 投资策略将赋能中东、欧洲和远东地区的各种金融机构，包括银行、资产管理公司、养老基金和家族理财室，通过向信贷质量高、回报丰厚的服务不足的借款人提供急需的流动性来弥补贸易融资缺口。该策略将伊斯兰教法原则与联合国可持续发展目标相结合，提供全面的解决方案，扩大深层次供应商的伊斯兰融资渠道。这种方法专门支持全球供应链中 2、3 和 4 级的中小企业，推动服务不足市场的包容性增长和复原力。
深层配置性能学习
性能可以说是反映可配置软件系统质量的最关键属性。但是，鉴于现代软件的规模和复杂性的增加，建模和预测各种配置如何影响性能成为软件维护的主要挑战之一。因此，性能通常是在不透彻了解软件系统的情况下建模的，而是主要依靠数据，这完全符合深度学习的目的。在本文中，我们对可配置软件的性能学习深度学习的主题进行了全面评论，涵盖了跨越六个索引服务的1,206篇搜索论文，根据其中提取和分析了99篇主要论文。我们的结果概述了关键统计，分类法，优势，劣势和最佳用法方案，用于与配置数据的制备有关的技术，深度学习绩效模型的构建，对这些模型的评估以及它们在各种软件配置相关的任务中的利用。我们还从调查的研究中确定了良好的实践和潜在问题现象，以及对该领域未来机会的可行建议和见解的全面摘要。为了促进开放科学，可以在我们的存储库中访问本调查的所有原始结果：https：//github.com/ideas-labo/dcpl-slr。
