XiaoMi-AI文件搜索系统
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图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
超级金属：一种生成的AI框架，用于蛋白质中的快速，精确的金属离子位置预测
最初的计算方法用于mRNA定位是单个标签分类任务，其中每个mRNA被预测仅定位为一个特定的隔室。rnatracker采用了深层复发的神经网络来预测mRNA定位[6]。iloc-mRNA，利用支持载体机（SVM）来预测在同性恋中的mRNA定位，[7]。sublocep通过集中在特定的细胞室，同时保留在单标签分类框架内[8]，进一步完善了预测。但是，它们本质上受到这样的假设，即每个mRNA仅定位到一个与生物学现实不符的隔间。许多mRNA众所周知，可以定位在多个隔间中，从而在细胞内履行各种作用[9，8]。
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
对比愿景中的文化和社会经济多样性...
我们研究对比视力语言模型（VLM）中的文化和社会经济多样性。使用广泛的基准数据集和评估指标，我们引起了一些重要的发现。首先，将培训数据的常见过滤到英语图像 - 文本对缺点社区的社区较低的社区，并对文化理解产生负面影响。值得注意的是，这种性能差距并未被目前流行的评估指标捕获，而不是与西方以西方为中心的ImageNet和可可数据集衍生的评估指标相矛盾。第二，在对英语内容进行微调之前对全球，未经过滤的数据进行预处理可以提高文化理解，而无需牺牲所述流行基准的表现。第三，我们将地理定位的任务介绍为评估VLM中文化多样性的新型评估指标。我们的工作强调了使用不同数据来创建更具包容性的多模式系统的价值，并为开发更好地代表全球视角的VLM奠定了基础。
对比的模仿学习语言指导多...
摘要：开发能够执行各种操纵任务的机器人，在自然语言指示和复杂的现实世界环境的视觉观察的指导下仍然是机器人技术的重大挑战。这样的机器人代理需要了解语言命令并区分不同任务的要求。在这项工作中，我们提出σ-代理，这是一种用于多任务机器人操作的端到端模仿学习代理。σ-代理结合了共同的模仿学习（对比IL）模块，以增强视觉语言和电流未来表示。引入了用于汇总代表性语义信息的有效，有效的多视图询问变压器（MVQ形式）。σ-代理在18个rlbench任务中的不同设置下显示出对最新方法的显着改善，平均超过RVT [1]。2％和5。分别在10和100个示范培训中9％。σ-代理在5个现实世界中的单个掌握任务中也通过单个策略实现了62％的成功率。
春季和夏季马铃薯对韩国气候变化的对比反应
摘要本文评估了气候变化和播种日期调整对2061 - 2090年韩国春季和夏季马铃薯的影响。该研究应用了24个通用循环模型的替代 - - 波托托模型和输出，以捕获四种共享的社会经济路径代表性浓度途径的气候条件下的未来变异性。没有播种日期调整，预计春季和夏季马铃薯的块茎产量将增加约20％，这表明CO 2受精效应会抵消温度上升的不利影响。种植日期调整的效果仅对春季马铃薯很重要，在春季马铃薯中，随着优化的种植日期的总体气候变化影响约为 +60％。对于春季马铃薯，温度升高的影响是双向的：一年初的温度延长了生长季节，而在最严重的气候变化条件下，六月的温度升高升高，加速叶片衰老并降低了块茎块状。基于这些结果，可以为不同的气候变化条件建立不同的适应性策略。例如，在轻度的气候变化条件下，将继续建议使用耐糖霜的品种来较早种植，而在严重的气候变化条件下，将需要具有高温耐受性的繁殖中期成熟品种具有高温耐受性。与春天的马铃薯不同，夏季马铃薯的繁殖目标在所有气候变化条件下都持有增加高温耐受性。最后，这些乐观的结果应谨慎解释，因为当前模型不能完全捕获高温发作的效果以及CO 2和温度之间的互动效果，这可能会减少有益的预测气候变化影响。
TCS，Wipro和Infosys的财务绩效分析
抽象的糖尿病神经病是DM的慢性后遗症，对比浴是一种非药物治疗方式，可以减轻其中神经性疼痛。本研究旨在评估对比度浴对T2DM患者神经性疼痛程度的影响。该研究的主要目标是评估T2DM患者的神经性疼痛水平，评估造影剂浴对神经性疼痛水平的影响，并确定神经性疼痛与社会人口统计学和临床变量之间的关联。研究方法是定量的，所采用的设计是准实验。样本由60例T2DM患者组成，患有神经性疼痛的患者参加了Ananthapuri医院的OPD，连续采样技术选择。该研究采用的概念框架是Wiedenbach的规定理论。结构化访谈时间表用于收集社会人口统计学和临床变量以及评估神经性疼痛的Galer神经病疼痛量表。对两组进行了预测试。在解释并确保安全对比度浴后，将其用于实验组20分钟。测试是通过为实验组和对照组使用相同的工具完成的。平均值，频率，百分比用于描述数据。独立T检验用于评估对比度浴以及神经性疼痛水平与社会人口统计学和临床变量的影响。神经性疼痛水平与社会人口统计学和临床变量之间没有显着关联。结果表明，干预后的实验和对照组的神经性疼痛的平均得分具有统计学意义（P <0.01）。研究对比浴的研究是一种简单的非药理家庭基于家庭成本效益的干预措施，可以改善DM患者的每日功能能力，从而提高其生活质量。关键字：类型2糖尿病；糖尿病周围神经病；对比浴。引言糖尿病是一种与异常胰岛素产生有关的慢性多系统疾病，胰岛素受损
从非均匀 k 空间数据进行对比 MRI 重建
• 入选候选人将在根特大学从事 MSCA-DN 项目 36 个月，最长可延长 12 个月以完成博士学位。 • 根据 MSCA 津贴和主办机构的规定，博士候选人将获得有竞争力的薪酬。根特大学已获得以下欧盟补助金以招募博士候选人 (DC)：每月生活津贴 3,400 欧元；每月流动津贴 600 欧元；每月家庭津贴 660 欧元（仅在适用时）。请注意，最终的月薪总额将从上述金额中扣除所有由雇主承担的强制性国家劳动税（社会保障等）。此外，还提供资金用于技术和个人技能培训以及参加国际研究活动。 • 预计开始日期：2025 年 4 月至 9 月之间。我们鼓励届时毕业的最后一年硕士生申请。有关 IQ-BRAIN 职位的一般信息文件中提供了更多信息。