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vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
使用deno的扩散概率模型
设计自由形式的光子设备是一个充满挑战的主题，因为结构性自由的高度。在这里，我们提出了一种新算法，该算法使用伴随灵敏度分析和扩散模型对光子结构进行操作。我们证明，将伴随梯度值整合到非授权过程中，可以生成高性能设备结构。我们的方法可以通过合并在遵循制造约束的合成图像上训练的扩散模型来优化少量模拟的结构。与常规算法相比，我们的方法消除了对复杂的二进制化和圆锥过滤器的需求，克服了本地Optima的问题，并提供了多种设计选项。尽管具有固有的随机性，但我们的算法稳健地设计了高性能设备，并且优于最先进的非线性算法。
Denodo 和 Databricks：一种现代数据策略
▪ Denodo 平台提供了强大的功能，可以创建根据业务需求量身定制的逻辑语义模型，使非技术用户更容易访问和理解数据。传统上，组织会使用 dbt 等工具或建立单独的数据集市来创建多个数据副本，这既耗时又难以维护。由于数据副本的激增，这种方法还带来了治理挑战。相比之下，Denodo 平台支持创建语义层，以所需的格式公开数据而无需复制。这些逻辑模型是使用图形向导开发的，可以保留数据沿袭并提供影响分析。使用 Denodo 平台语义层的扩展优势包括更快的原型设计、缩短上市时间以及降低运营和维护成本。通过最大限度地减少数据复制，组织可以在数据管理实践中实现更高的效率和灵活性。
药物名称：地诺单抗
• XGEVA® 和 WYOST® 被视为临床等效药物 • XGEVA® 和 WYOST® 不能与 PROLIA® 或 JUBBONTI® 互换，因为它们的配方在浓度、剂量和适应症上有所不同 • 使用地舒单抗可能会发生低钙血症；在开始治疗前应纠正现有的低钙血症 2 • 在使用地舒单抗治疗期间，建议的最低钙和维生素 D 摄入量为每天 500 毫克钙和 400 单位维生素 D（高钙血症患者除外）9,10 • 如果患者接受过侵入性牙科手术、口腔卫生不良或患有其他牙周疾病，他们可能有患颌骨坏死 (ONJ) 的风险；建议在开始使用地舒单抗治疗前进行牙科检查和必要的预防性牙科治疗 2 特殊人群：不建议孕妇或儿科患者使用地舒单抗，骨骼成熟的青少年除外。地诺单抗可能会损害生长板开放的儿童的骨骼生长，并可能抑制牙齿的萌出。11 致癌性：汇总安全性分析显示，1% 的患者报告出现继发性恶性肿瘤。2 致突变性：未发现信息。地诺单抗由氨基酸组成，因此不太可能与 DNA 或其他染色体物质发生反应。2 生育力：动物研究表明，地诺单抗对雌性生育力或雄性生殖器官没有影响。2 妊娠：动物研究表明，地诺单抗暴露导致胎儿流产、死产和产后死亡率增加，以及骨骼异常、骨吸收受损、骨强度降低、骨折、造血功能降低、牙齿排列不齐、牙齿发育不良、外周淋巴结缺失和婴儿生长迟缓。建议育龄女性在接受地舒单抗治疗期间以及最后一次服药后至少 5 个月内采取避孕措施。9,10 不建议母乳喂养，因为地舒单抗可能会分泌到乳汁中。动物研究表明，怀孕期间母体接触地舒单抗会导致乳腺成熟度改变，从而导致产后泌乳受损。2
多条件的denoising扩散概率模型（...
摘要 - 医学成像应用在人体解剖学，病理学和成像领域方面高度专业。因此，用于培训医学成像中深度学习应用的注释培训数据集不仅需要高度准确，而且还需要多样化，并且足够大，以涵盖与这些规格有关的大多数合理示例。我们认为，实现此目标可以通过带有注释的合成图像的受控生成框架来促进，需要多个条件规格作为输入才能提供控制。我们采用denoising扩散概率模型（DDPM）来训练肺CT域中的大规模生成模型，并根据无分类器采样策略进行扩展，以展示一个这样的生成框架。我们表明，我们的方法可以产生带注释的肺CT图像，这些图像可以忠实地代表解剖学，令人信服地愚弄专家将其视为真实。我们的实验表明，这种性质的受控生成框架几乎可以超过几乎所有最新的图像生成模型，而在接受类似的大型医疗数据集接受培训时，在生成的医学图像中实现了解剖学一致性。
视觉变压器分割的视觉鸟声音denoising
音频denoising，尤其是在鸟类声音的背景下，由于持续的残留噪声，这仍然是一项具有挑战性的任务。传统和深度学习方法通常在人工或低频噪声中挣扎。在这项工作中，我们提出了VITV，这是一种新型的方法，利用了视觉变形（VIT）架构的力量。vitvs熟练地结合了分段技术，从而将清洁音频与复杂的信号混合物中解脱出来。我们的主要贡献涵盖了VITV的发展，引入了全面，远程和多规模的表示。这些贡献直接解决了常规方法固有的局限性。广泛的例子表明，VITV的表现要优于最先进的方法，将其定位为现实世界中鸟类声音降解应用的基准解决方案。源代码可用：https：//github.com/aiai-4/vivts。索引术语：音频denoising，变压器，分段
用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪
推荐引用 推荐引用 G., Mohanapriya；Muthukumar S.；Santhosh Kumar S.；和 Shanmugapriya MM。“用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪。”中智集合与系统 70, 1 (2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/19
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
无新闻：对医学图像扩散模型的批判性分析
摘要。扩散模型最初是为了产生图像的，最近引起了人们的关注，作为一种有希望的图像降级方法。在这项工作中，我们进行了全面的实验，以调查扩散模型所带来的挑战。在医学成像中，保留原始图像含量以及避免添加或删除潜在的病理细节至关重要。通过经验分析和讨论，我们在基于扩散的denoising背景下高出了图像感知与失真之间的权衡。，我们证明了标准扩散模型采样方案与一步denoising相比，PSNR的降低高达14％。此外，我们提供了视觉表明，表明扩散模型与随机采样相结合，具有在脱氧过程中产生合成结构的趋势，从而损害了被剥离图像的临床有效性。我们的彻底调查提出了有关扩散模型对医学图像denoising的适用性的疑问，强调了潜在的局限性，可以仔细考虑将来的应用。