摘要。简单的数据增强技术(例如旋转和翻转)被广泛用于增强计算机视觉模型的概括能力。但是,这些技术通常无法修改类的高级语义属性。为了解决这一限制,研究人员探索了诸如最近提出的DA-Fusion之类的生成增强方法。尽管有一些进展,但这些变化仍主要仅限于纹理变化,因此在各个方面的观点,环境,天气条件甚至班级语义属性(例如,狗的品种的变化)之类的方面缺乏。为了克服这一挑战,我们在融合融合的基础上提出了Diagen。首先,我们将高斯噪声应用于具有文本反演的对象的嵌入,以使用预训练的扩散模型的知识来多样化世代。第二,我们利用文本到文本生成模型的一般知识来指导具有各种特定于类的提示的扩散模型的图像生成。最后,我们引入了一种加权机制,以减轻样品产生的影响。各个数据集的实验结果表明,Diagen不仅增强了语义多样性,而且还可以提高随后的分类器的性能。Diagen的优点比标准增强和DA融合基线的优点特别明显在分发样品中。1
材料和方法:将泡菜样品分类为工业(n = 20)和传统(n = 38)生产方法。评估了化学成分,包括咸菜的盐含量和pH。根据制造商的宣言记录了传统方法产生的咸菜的盐含量。标签信息以非生产的泡菜评估。使用桌面pH计进行pH测量。微生物载荷,包括Aci dophilus乳杆菌,Brevis左乳杆菌和甘酸乳杆菌plotarum plantarum plantarum plantarus plantarum plantarus plantarum plantarum plantarum plantarum plantarus plantarus plot液的泡菜计数是在实时PCR设备(德国Rotorgene-Q)中使用Diagen实时PCR套件进行的。使用IBM社会科学统计软件包(SPSS)程序版本22.0进行统计分析。
环境。直接研究授权的行使包括构建已开展的工作并提出一个可能阐明尚未解答的问题的研究项目。就活动的主题而言,很明显,金属及其在环境分区之间的转移(或动态)问题是我工作的核心。在使用同位素地球化学(与其他技术相结合)16年后,我仍然相信这种方法提供了通过其他方式难以获得的有价值的信息。要确信这一点,只需看看越来越多的介绍同位素测量(尤其是铅的同位素测量)的出版物就足够了;分析技术的出现促进了爆炸,这些技术比古老的 TIMS 更便宜、更快……而论文年份致力于研究沉积信息、地表水和大气颗粒,以了解这些区室之间的传输在埃罗省 (Etang de Thau),论文后期的时间主要致力于土壤、泥炭地和地衣等生物蓄积物的研究,松针或鱼,涉足与考古学直接相关的领域。然而,正是由于方法的多学科性和多样性,这些困难才得以克服,特别是当涉及到相互作用极其复杂、几乎无限的自然环境时。但这个问题最终真的那么重要吗?这需要土壤学、成岩作用、考古学、沉积学、古植物学、形态古生物学、生物学、生态毒理学、兽医学、海洋学、地貌学、化学、放射化学、磁学、数学建模等各个领域的先进知识......不用说,如果我有一些基础知识可以让我或多或少有效地与作为这些学科的专家,我还远未掌握所有的微妙之处和具体知识。在本文档的其余部分中,读者通常很难确定我自己的贡献,因为所提出的研究中不同参与者之间的相互作用非常接近。