XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeNoing
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
eegdir：通过保留网络进行时间信息存储和全局建模的脑电图denoing网络
脑电图（EEG）信号在临床医学，脑研究和神经系统障碍研究中是关键的。然而，它们对生理和环境噪声受到污染的敏感性挑战了大脑活动分析的精度。深度学习的进步已经产生了抑制传统方法的欧EEG信号降解技术。在这项研究中，我们部署了保留网络体系结构（用于大型语言模型（LLMS）），用于EEG DENOSINGISENT，利用其强大的功能提取和全面的建模实力。此外，其固有的时间结构对准使保留网络特别适合EEG信号的时间序列性质，为其采用提供了额外的理由。为了将保留网络与EEG信号的一维特征相吻合，我们引入了一种信号嵌入策略，将这些信号重塑为有助于网络处理的二维嵌入空间。这种前卫方法不仅雕刻出EEG DENO的新型轨迹，还增强了我们对脑功能的理解和诊断神经系统疾病的准确性。此外，为了响应深度学习数据集的劳动密集型创建，我们提供了一个标准化的，预处理的数据集，该数据集准备简化该领域中的深度学习进步。
基因组生物学和技术的进步2024 ...
科学计划全体会议：基因组学I（Eric Green，国家人类基因组研究所，主席）PALMS BALMS BALLMEN LL＆LLL 5:00 PM。 - 下午5:10下午5:10开幕词 - 下午5:40斯蒂芬妮·希克斯（Stephanie Hicks），约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）“单细胞和空间数据科学的可扩展计算方法和软件”下午5:40 - 下午6:10斯坦福大学的Anshul Kundaje“通过有效的深度学习模型进行调试，denoing，denoing，deNoising，deNoing和解释监管分析实验的因果序列语法”下午6:10 - 下午6:40安吉拉·布鲁克斯（Angela Brooks），加利福尼亚大学，圣克鲁斯分校，“成绩单识别的长阅读RNA-seq方法的系统评估”下午6:40 - 晚上7:00萨迪·范霍恩（Sadie Vanhorn），（摘要）华盛顿大学，圣路易斯“高分辨率单细胞谱系跟踪揭示了重新编程的动态”下午7:00 - 晚上10:00欢迎接待
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
脑电图信号处理
摘要：脑电图（EEG）信号是一种无创且复杂的信号，在生物医学领域具有许多应用，包括睡眠和脑部计算机界面。鉴于其复杂性，研究人员提出了几种高级预处理和特征提取方法来分析脑电图信号。在这项研究中，我们分析了与脑电图处理相关的众多文章的全面回顾。我们搜索了主要的科学和工程数据库，并总结了我们发现的结果。我们的调查涵盖了脑电图信号处理的整个过程，从采集和预处理（DeNoing）到具有提取，分类和应用。我们对用于EEG信号处理的各种方法和技术进行了详细的讨论和比较。此外，我们确定了这些技术的当前局限性，并分析了其未来发展趋势。我们通过在EEG信号处理领域提供了一些未来研究的建议来得出结论。
gpt -ppg.pdf -Emory计算机科学
摘要这项研究介绍了针对光插曲（PPG）信号量身定制的生成预训练的变压器（GPT）模型的新应用，它是各种下游任务的基础模型。适应标准的GPT档案以适合PPG信号的连续特征，我们的方法证明了有希望的结果。在我们的广泛数据集进行了预先培训后，该数据集包含超过200 mil的30 s PPG样品后，该模型显示了在诸如心率估计等任务中的绩效组合或超过当前最新的（SOTA）。我们的GPT模型的出色功能是其固有的能力，可以有效执行信号denoing，而无需进一步填充。此成功归因于GPT框架的生成性质。展望未来，我们旨在进一步探索其生成能力，并研究其对其他下游任务的影响。
衰老研究和健康寿命医学中的深度学习和生成人工智能
简介“人工智能”（AI）一词是在1956年的开创性达特茅斯会议上创造的[1]。虽然AI有多种定义，但《 2020年美国国家人工智能法》将其定义为基于机器的系统，对于给定的一组人为定义的目标，可以做出预测，尊重或决定影响真实或虚拟环境[2]。AI包括各种子场，包括机器学习（ML）和DL。图1说明了不同类型的AI及其功能和功能之间的分层关系。ML是指使计算机能够执行任务而无需明确指令的算法和统计模型，依赖于模式和推理[3]。dl是ML的子集，使用具有许多层（因此“深”）的神经网络来分析各种类型的数据[4]。dl于2015 - 2016年首次应用于A. Zhavoronkov的Group [5]，于2015 - 2016年将其发表深度衰老时钟（DAC）。从那时起，DL中的许多技术，例如生成对抗网络（GAN），大语言模型（LLM）和DeNoing扩散
衰老研究和健康寿命医学中的深度学习和生成人工智能
简介“人工智能”（AI）一词是在1956年的开创性达特茅斯会议上创造的[1]。虽然AI有多种定义，但《 2020年美国国家人工智能法》将其定义为基于机器的系统，对于给定的一组人为定义的目标，可以做出预测，尊重或决定影响真实或虚拟环境[2]。AI包括各种子场，包括机器学习（ML）和DL。图1说明了不同类型的AI及其功能和功能之间的分层关系。ML是指使计算机能够执行任务而无需明确指令的算法和统计模型，依赖于模式和推理[3]。dl是ML的子集，使用具有许多层（因此“深”）的神经网络来分析各种类型的数据[4]。dl于2015 - 2016年首次应用于A. Zhavoronkov的Group [5]，于2015 - 2016年将其发表深度衰老时钟（DAC）。从那时起，DL中的许多技术，例如生成对抗网络（GAN），大语言模型（LLM）和DeNoing扩散
对调整文本到图像扩散模型的深度奖励监督
摘要。使用给定的重新函数优化文本对图像扩散模型是一个重要但毫无争议的研究领域。在这项研究中，我们提出了深度奖励调整（DRTUNE），该算法直接监督文本到图像扩散模型的最终输出图像，并通过迭代采样过程向输入噪声进行后退。我们发现，采样过程中的较早步骤对于低水平的奖励至关重要，并且可以通过停止denoing net-work-work-work-work输入的梯度来有效地实现深层监督。Drtune在各种奖励模型上进行了广泛的评估。它始终优于其他算法，尤其是对于所有浅层监督方法失败的低级控制信号。此外，我们通过DRTUNE微调稳定扩散XL 1.0（SDXL 1.0）模型，以优化人类偏好得分v2.1，从而导致有利的扩散XL 1.0（FDXL 1.0）模型。FDXL 1.0显着提高了图像质量，并且与Midjourney v5.2相比，质量可比。5
ControlTraj-Controlable-Trajectory-generation-with-Topoology- ...
生成轨迹数据是解决隐私问题，收集成本和通常与人类流动性分析相关的专有限制的有希望的解决方案之一。然而，由于人类活动的固有多样性和不可预测性，与忠实，灵活性和普遍性等问题有关，现有的轨迹生成方法仍处于起步阶段。为了克服这些障碍，我们提出了ControlTraj，这是一个具有拓扑约束扩散模型的控制范围的traj traj eTecorentor生成框架。与先前的方法不同，控制了一个扩散模型，以生成高保真轨迹，同时整合了道路网络拓扑的结构约束，以指导地理结果。具体来说，我们开发了一种新颖的路段自动编码器，以提取细粒度的道路嵌入。随后将编码的特征以及TRIP属性合并为名为GeiOnet的拟议地理DeNoing Unet架构，以从白噪声中综合地理传播。通过在三个现实世界数据设置进行实验，ControlTraj展示了其