XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDenoise
生成建模，通过最大程度地减少Wasserstein-2损失
▶生成对抗网络，GAN（生成器和歧视器之间的最小游戏。）▶扩散概率模型（向前SDE添加噪声，反向时间SDE到Denoise）。...
使用时空信息
摘要随着计算机科学的最新进展，越来越需要将人类运动转换为人体研究的数字数据。骨骼运动数据包括通过关节角度或关节位置表示的每个捕获运动框架的人类姿势。三维（3D）骨骼运动数据广泛用于各种应用中，例如虚拟现实，机器人技术和动作识别。但是，由于校准误差，传感器噪声，传感器的分辨率不良以及由于衣服而引起的遮挡，它们通常是嘈杂的和不完整的。已经提出了数据驱动的模型来denoise和填充不完整的3D骨架运动数据。但是，他们忽略了关节和骨骼之间的运动学依赖性，这可以作为确定标记位置的噪声。受到定向图神经网络的启发，我们提出了一个新型模型，以填充和定位标记。此模型可以通过从长期短期记忆层中创建骨数据和时间信息来直接提取空间信息。此外，提出的模型可以通过自适应图学习关节之间的连通性。在评估中，提出的模型显示出具有不同类型的噪声水平和学习过程中数据含量不同的看不见数据的良好的完善性能。
开发具有扩散的SELEX模拟器
背景：通过指数富集（SELEX）对配体的系统演变是一种发现具有高亲和力和特异性的新型配体的强大方法。但是，实验过程是耗时的，资源密集的，并且涉及许多可以显着影响结果的参数。本论文旨在使用扩散模型开发一个内部的SELEX模拟器，这些模型是一类生成模型，通过一系列通过一系列降噪步骤迭代精炼信号来学会降解数据。通过利用扩散模型的功能，我们可以简化配体发现并优化实验条件。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
BEAMSCAN 软件 4.5 常见问题解答 - AI 功能
要训练神经网络，需要大量的示例数据集。让我们更详细地看一下反卷积的情况，去噪的情况类似。每个示例必须由一条输入曲线（代表 Semiflex 3D 扫描）和一条输出曲线（代表 microDiamond 扫描）组成。有多种方法可以获得这样的数据集。一种是测量，另一种是合成数据。在这种情况下，合成数据意味着我们随机生成具有不同半影设置的配置文件数据，以覆盖各种机器类型。然后，我们使用经典卷积理论将它们转换为 Semiflex 3D 配置文件，并使用高斯函数对配置文件进行卷积。
brepgen：具有结构性潜在几何>的B-REP生成扩散模型
当两个面共有一个边缘时，边缘曲线将在树上出现两次，并且一个带有三个入射边缘的T型顶点在树中出现六次，具有相同的节点特征。从根开始，再到叶子，Brepgen使用基于变压器的扩散模型来依次denoise节点特征，同时检测并合并重复的节点，从而恢复B-REP拓扑信息。广泛的实验表明，布雷根（Brepgen）推进了CAD B-REP生成的任务，超过了各种基准上的现有方法。我们新收集的家具数据集的结果进一步展示了其在产生复杂几何形状方面的非凡能力。虽然先前的方法仅限于生成简单的棱柱形状，但Brepgen首次结合了自由形式和双曲面表面。Brepgen的其他应用包括CAD自动完成和设计插值。代码，预处理的模型和数据集可在https://github.com/samxuxiang/brepgen上找到。
基于自动编码器-CNN-GAN算法制定加密货币交易策略
摘要 - 该纸张利用机器学习算法来预测和分析财务时间序列。该过程始于一个deno的自动编码器，以从主合同价格数据中滤除随机噪声波动。然后，一维卷积会降低过滤数据的维度并提取关键信息。被过滤和降低的价格数据被馈送到GAN网络中，其输出作为完全连接的网络的输入。通过交叉验证，训练了模型以捕获价格波动之前的功能。该模型预测了实时价格序列的重大价格变化的可能性和方向，将交易置于高预测准确性的时刻。经验结果表明，使用自动编码器和卷积来过滤和DENOSIS财务数据，结合gan，实现一定程度的预测性能，验证了机器学习算法的能力，以发现财务序列中的基本模式。
提高恶意 AI 图像编辑的成本
我们将从真实图像分布 q ( · ) 中 (近似) 采样的任务视为一系列去噪问题。更准确地说，给定一个样本 x 0 ∼ q ( · ) ，扩散过程逐步添加噪声以生成样本 x 1 , ..., x T 进行 T 步，其中 x t +1 = a t x t + b t ε t ，并且 ε t 从高斯分布 2 中采样。请注意，因此，当 T →∞ 时，样本 x T 开始遵循标准正态分布 N (0 , I )。现在，如果我们逆转此过程，并且能够在给定 x t +1 的情况下对 x t 进行采样，即对 x t +1 进行去噪，我们最终可以从 q ( · ) 生成新样本。这只需从 x T ∼N (0 , I ) 开始（这对应于 T 足够大），然后对这些样本进行 T 步迭代去噪，即可生成新图像 ˜ x ∼ q ( · )。
通过ECG监测的心脏病分类...
过滤以增强信号，并进行疾病鉴定的分类。2。用于过滤ECG数据的常规神经网络Jon Son等人，使用常规网络进行ECG数据过滤国际会议。过滤嘈杂的心电图信号已通过常规神经网络有效完成。通过对嘈杂和清洁的信号进行培训，这些网络具有降级和提高ECG数据质量的能力。熟练的网络能够有效消除人工制品并提高信号质量，从而促进疾病识别。3。ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。 分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。 使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。 心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要