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不同技术的比较研究...
摘要 - 脑机接口 (BCI) 技术的最新趋势和研究已用于情绪感知，研究人员对神经元感兴趣，以分析脑部疾病和障碍。特别是，脑机接口 (BCI) 被机器学习方法用于恢复神经通路或帮助患者通过电子假肢有效互动，在损伤和康复护理中显示出有希望的结果。脑电图 (EEG) 支持的情绪识别和感觉预测引起了人们对以人为本的服务实施方式的兴趣。情绪是人们行为的一个方面，它是 BCI 中的关键整体性能。今天，计算语言学领域的研究人员对情绪关注感兴趣，以评估情绪。EEG 还更有效地评估脑信号，有助于分析神经系统疾病药物，并在与大脑相关的整个神经外科手术中发挥关键作用。本研究旨在回顾已发表的关于情绪识别、认知和脑部疾病特殊检测的论文，在此基础上，再次进行研究分析以概述和说明 Brainwave 情绪投票结果，分析还涵盖了这些层面上的一些最新研究，例如获取 EEG 信号、提取能力、情绪分类和从这些层面预测疾病。将各种计算机视觉技术应用于 BCI 技术并与之结合，表明使用 BCI 治疗脑部疾病可能是一个有前途且不断发展的领域。
扩散-ES：无梯度计划，扩散自主和指导引导
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色，以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising，以生成轨迹，从而最大程度地提高了可差异的奖励函数，又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能，从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中，我们提出了扩散-ES，一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法，以优化黑框非差异性目标，同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索，并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹，该过程应用了少量的no弱和降解步骤，从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明，扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现，Nuplan是一个已建立的闭环计划基准，用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者，反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外，我们表明，与先前的指导方法不同，我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景，这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下，我们的方法可以产生新颖的，高度复杂的行为，例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
问题扩散选项卡2021-2027 27
代表有效且可持续的反应。从两个霞多丽原型开始，经过遗传修改以抵抗这些疾病，该项目着重于对发表的植物的分析。使用CRISPR/CAS9技术进行了变化，这是植物遗传改善的最有希望的一种。到目前为止获得的结果令人鼓舞：这些植物对病原体的抗药性有显着改善，感染症状显着减轻。遗传分析已经确认了目标基因的精确变化，而没有证据表明效果。这种创新的方法有助于减少化学农药的使用，从而响应更可持续的农业的需求。获得的结果是Edivite S.R.L.是现代葡萄栽培部门的领导者，对生产力，酿酒师的成本以及葡萄酒的整体质量产生了积极影响。
病例报告糖尿病酮症酸中毒是年轻糖尿病患者的首发表现：区分不同类型糖尿病的临床方法
印度尼西亚雅加达综合医院 2 印度尼西亚大学医学院内科 *通讯作者：M. Ikhsan Mokoagow，医学博士，医学硕士，理学硕士。印度尼西亚雅加达法特玛瓦蒂中央综合医院内科内分泌、代谢和糖尿病科。电子邮件：mimokoagow@gmail.com。摘要糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 是糖尿病的急性代谢并发症。虽然它最常发生在 1 型糖尿病 (T1DM) 中，但 DKA 也可能发生在其他类型的糖尿病中。遇到 DKA 病例需要进一步评估以确定糖尿病类型并对患者进行相应治疗。通过临床方法对表现不寻常的 DKA 病例进行糖尿病类型的诊断。一名 30 岁男性因突发呼吸困难到急诊室就诊。实验室检查显示血糖水平为 506 mg/dL，血酮水平为 2.6 mmol/L，碳酸氢盐水平为 5 mEq/L。他的糖化血红蛋白为 15.3%。他之前没有被诊断出患有糖尿病。研究表明，不同类型的糖尿病的 DKA 临床和生化参数存在重叠。在采取挽救生命的治疗措施后，应进行进一步的临床和实验室评估。自身抗体滴度（即：抗谷氨酸脱羧酶、胰岛抗原 2、锌转运蛋白 8 和胰岛素的自身抗体）和 c 肽水平的测量可能有助于确定该患者的糖尿病类型。在年轻人中确诊某种类型的糖尿病可能具有挑战性。根据临床特征，该患者被推定诊断为自身免疫性糖尿病，特别是成人隐匿性自身免疫性糖尿病 (LADA)。关键词：糖尿病、糖尿病酮症酸中毒、成人隐匿性自身免疫性糖尿病、青年人
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
Zigma：DIT风格的曲折Mamba扩散模型
摘要该扩散模型长期以来一直受到可扩展性和二次复杂性问题的困扰，尤其是在基于变压器的结构中。在这项研究中，我们旨在利用称为Mamba的状态空间模型的长序列建模可容纳，以扩展其对视觉数据生成的适用性。首先，我们确定了大多数基于MAMBA的视力方法的关键监督，即缺乏对Mamba扫描方案中空间连续性的考虑。Secondly, build- ing upon this insight, we introduce Zigzag Mamba, a simple, plug-and- play, minimal-parameter burden, DiT style solution, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines, also this heteroge- neous layerwise scan enables zero memory and speed burden when we consider more scan paths.最后，我们将Zigzag Mamba与随机插值框架整合在一起，以研究大分辨率视觉数据集上该模型的可扩展性，例如FaceShQ 1024×1024和UCF101，Multimopal-Celeba-HQ，以及MS Coco 256×256。