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Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
o r i g i n a l r e s a r c h r c h nonshrinkable可热敏水凝胶与双特异性抗PSMA/CD3 T细胞接收器结合使用，可有效针对T
背景：该系统评价旨在全面评估离散事件模拟（DES）模型在管理慢性阻塞性肺疾病（COPD）中的当前应用。通过合成和分析多项研究，我们纳入了最新证据，评估研究质量，识别差距，并为DES在COPD管理中的未来应用提供建议。方法：我们系统地搜索了六个电子数据库，包括PubMed，Web of Science，Embase，Cochrane，Econlit和China National Knowledent Inspstructure（CNKI），以截至2024年8月22日发表的文章。还手动检查了随附文章的参考列表。根据研究类型，我们使用合并的健康经济评估报告标准（Cheers）2022清单或国际药物经济学与结果研究学会（ISPOR）实践指南评估质量。结果：在确定的273个记录中，有9项研究符合纳入标准。所有这些研究都集中在COPD管理中使用DES进行健康经济评估，并在高收入国家进行。根据他们使用的建模系统将研究分为三组：不同药理治疗的成本效益分析（n = 3），病例检测策略的经济评估（n = 3）以及对COPD医疗保健服务的各种干预措施的评估（n = 3）。所有研究报告了模型验证方法（n = 9）；但是，只有两项研究进行了亚组分析。关键字：离散事件模拟，慢性阻塞性肺部疾病，个性化医学，系统评价结论：本综述强调了DES在COPD管理中的当前使用，并提出了未来研究和资源分配的途径，以提高COPD干预措施的有效性。
离散事件系统中的状态避免的自适应加强学习
摘要 - 强化学习（RL）已成为复杂环境中自动决策的有效范式。但是，在RL中，事件驱动的决策过程的集成仍然是一个挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将离散事件监督（DES）模型与标准RL框架相结合，以创建混合决策系统。我们的模型利用了DES的能力来管理基于事件的动态，而RL代理对连续状态和行动的适应性，从而促进了以连续和离散事件为特征的系统中更强大，更灵活的控制策略。DES模型与RL代理一起运行，通过基于事件的见解来增强策略的性能，而环境的状态过渡则由机械模型约束。我们通过模拟证明了方法的功效，这些模拟显示出比传统RL实现的性能指标的改进。我们的结果表明，这种综合方法对从工业自动化到智能交通系统的应用有望在离散事件处理至关重要的情况下。索引术语 - 预言学习，离散事件超级访问控制，混合系统，自主决策，事件驱动的动态
使用多...
深层生成模型可以生成以各种类型表示形式（例如Mel-Spectrograms，Mel-Frequency cepstral系数（MFCC））生成的高保真音频。最近，此类模型已用于合成以高度压缩表示为条件的音频波形。尽管这种方法产生了令人印象深刻的结果，但它们很容易在调理有缺陷或不完美时产生可听见的伪影。另一种建模方法是使用扩散模型。但是，这些主要用作语音声码器（即以MEL光谱图为条件）或产生相对较低的采样率信号。在这项工作中，我们提出了一个高保真性的基于扩散的框架，该框架从低比二酸离散表示形式中生成任何类型的音频模式（例如，语音，音乐，音乐，环境声音）。以同样的比率，就感知质量而言，该方法的表现优于最先进的生成技术。培训和评估代码可在Face-Bookerearch/Audiocraft GitHub项目上找到。在以下链接上可用。
离散空间中的神经遗传搜索
由于生成过程仍然受训练有素的生成模型的控制，因此NG有效地将气体的搜索可容纳与深神经网络的生成力相结合。此外，由于提出的遗传操作员是问题敏捷的，因此可以将NGS应用于各种任务的任何深层生成模型，与传统气体相比，这需要大量的努力来设计特定问题的操作员。ngs也可以通过将人口和由父母使用的算法添加到具有顺序的一代模型的任何算法中，可以轻松地实现。最终，与单通道的生成相比，NGS中基于人群的迭代生成允许生成过程随着时间的推移而适应，提高了产生的产出的质量，甚至可以提高分布的稳健性
科学应用的离散状态扩散建模
生成的扩散模型在以人为本的形象生成中取得了巨大的成功，但是它们对连续状态空间的依赖使得执行硬性约束（例如物理系统中的保护法）极为困难。在本次研讨会中，我将引入一个完整的理论框架，以扩散在离散的马尔可夫过程中，超越了基于高斯的模型，以开发一种从根本上定义离散空间中扩散方式的公式。该框架使生成模型能够严格保留诸如材料生成的质量和多相流模拟的数量，即常规扩散模型失败的区域。i将提出数值实验，包括停电扩散，该实验从空状态而不是噪声生成图像，以证明这种方法的可行性和功能。通过在离散空间中建立正向和反向扩散的精确表述，这项工作为工程和科学建模的新应用打开了大门，弥合了Genai和现实世界中物理约束之间的差距。
Perceval：离散变量光子量子计算软件平台
我们介绍了 Perceval，这是一个用于模拟和与离散变量光子量子计算机交互的开源软件平台，并描述了它的主要特性和组件。它的 Python 前端允许光子电路由基本的光子构建块组成，例如光子源、分束器、移相器和探测器。有各种计算后端可用，并针对不同的用例进行了优化。它们使用最先进的模拟技术，涵盖弱模拟或采样和强模拟。我们通过重现各种光子实验并模拟一系列量子算法的光子实现（从 Grover 和 Shor 的算法到量子机器学习的例子），给出了 Perceval 的实际应用示例。 Perceval 旨在成为一个有用的工具包，适用于希望轻松建模、设计、模拟或优化离散变量光子实验的实验者，希望为离散变量光子量子计算平台设计算法和应用程序的理论家，以及希望在现有的最先进的光子量子计算机上评估算法的应用程序设计者。
离散和随机联盟存储博弈
截至目前，住宅消费者的能源存储代表着一项相当大的投资，而且并不能保证盈利。文献中提出了由一组消费者共同购买能源存储的共享投资模型，以增加这些设备的吸引力。这种模型自然采用了合作博弈论的概念。在本文中，我们扩展了最先进的合作博弈，通过添加两个关键扩展来建模共享存储投资：负载的随机性和存储设备容量的离散性。由于我们的目标是增加电网的存储容量，因此，一组根据我们提出的方案进行合作的参与者将获得的设备数量与消费者单独购买的设备数量进行了比较。在相同的客户盈利能力标准下，使用真实数据进行的模拟表明，我们提出的方案可以将部署的存储容量提高 100% 到 250%。
