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拉贾斯坦邦公共服务委员会，阿杰梅尔
AI/ML/DL：人工智能，机器学习和深度学习的定义，AI的历史，机器学习类型，ML/DL的各种算法，人工神经网络（ANN），深神经网络（DNN），卷积神经网络（CNN）（CNN）（CNN），生成的对手网络（GANS）（gans）与Antural Interage，计算机构想，自然模型，计算机模型，处理（计算机），处理，处理（CNOMS），处理（GANS），处理（GANS），;物联网（物联网）：定义，物联网生态系统，物联网的应用，物联网的体系结构/层，物联网组成部分，物联网中的网络协议，安全问题和挑战；区块链：定义，区块链概念和分散方法，区块链实施的类型，区块链实施，加密货币和钱包中的监管挑战和安全问题：AR/VR和Metavers：增强现实（AR），虚拟现实（VR），混合现实（MR），MIDE CLASSERING，METAVERESS，METAVERESS，METAVERESS，挑战和法规的关注，相关的与MetAverse。
关于人工神经任务中生成对抗行为的调查
摘要：生成相反的网络是一种在没有大量带注释的培训数据的情况下学习深层表示的技术。这种竞争技术采用两个网络来生成背景信号。生成对抗网络（GAN）使用学习的表示形式，用于各种应用，包括图像综合，语义成像，样式转移，超级磁性和分割。图像可以在许多方面使用。gans是一个独特的阶级，由于深层生成模型的流行，最近引起了极大的兴趣。gans隐式分发复杂和高分辨率的图像，声音和数据。但是，鉴于无意间构建了网络架构，目标函数使用和优化算法选择，在训练gans时会发展出重要的困难，例如模式崩溃，不一致和不稳定。这项研究对供gans设计和优化策略的发展进行了彻底的研究，以解决甘恩的困难。我们在这个快速发展的领域提供了有趣的研究可能性。gan是一个受欢迎的研究主题，因为它们能够生成合成数据以及不论应用程序如何都可以理解的代表性。迄今为止，已经对图像处理领域中的gans进行了各种评论，但没有人专注于对多学科领域中的gan的审查。因此，本研究通过彻底搜索与GAN相关的研究文章来研究gan在跨学科应用领域及其实施问题的利用。
图像超分辨率的生成对抗网络
单图像超分辨率（SISR）在图像处理领域起着重要作用。最近的生成对抗网络（GAN）可以在具有小样本的低分辨率图像上取得出色的结果。但是，几乎没有一些文献总结了SISR中不同的剂量。在本文中，我们从不同的角度对gan进行了比较研究。我们首先看一下甘斯的发展。第二，我们为图像应用中的大型和小样本中提供了流行的植物体系结构。然后，我们分析了基于gan的优化方法的动机，实施和差异，以及对图像超分辨率的歧视性学习，以受监督，半监督和无监督的方式来进行，在这些方面，通过整合不同的网络体系结构，先验知识，损失功能和多个任务来分析这些gans。接下来，我们通过SISR中的定量和定性分析在公共数据集上比较了这些受欢迎的gan的性能。最后，我们重点介绍了gan的挑战和SISR的潜在研究点。
一项有关网络安全生成对抗网络应用的调查：前瞻性，指导和开放研究范围
随着人工智能的扩散，累积的数据量大幅增加并以数字方式分发。由于数据可在具有复杂且复杂的基础设施的数字景观中在线获得，因此基于网络安全的各种防御机制至关重要。是深入学习模型的生成对抗网络（GAN）已成为解决不断变化的安全问题的强大解决方案。这项调查研究了深度学习模型的重要性，正是对GAN的增强网络安全防御的重要性。我们的调查旨在探索gan中完成的各种作品，例如入侵检测系统（IDS），移动和网络侵入，僵尸网络检测和恶意软件检测。重点是研究gan如何成为有影响力的工具来增强这些领域中的网络安全防御。此外，本文讨论了在这些领域使用gans的挑战和约束，并提出了未来的研究方向。总的来说，本文突出了甘恩在增强网络安全措施中的潜力，并解决了该领域进一步探索的必要性。
生成对抗网络在建筑设计中的应用：系统评价
摘要：目的：审查和分析生成对抗网络（GAN）在建筑设计领域中的应用的研究状态。方法：这项研究遵循了最新的PRISMA指南，并从国内和国际来源系统地收集了相关的研究文献。对95篇代表中文和英语文章进行了深入分析。在分析过程中，对智能建筑生成方法的三个维度进行了全面和深入的探索：数据应用程序量表，算法类型和建筑设计过程。结果：（1）GAN已应用于建筑设计实践的各种过程，从设计生成，开发和评估到最终解决方案表达； （2）可以在不同的建筑尺度上应用gan，从大规模的复杂功能建筑到住宅单元的精致布局设计； （3）GAN的外观使设计人员能够在各个阶段快速提出设计结果，从而大大提高了工作效率； （4）目前，GAN也有许多缺点，主要反映在数据的准确性和工具的可用性中。结论：计算机性能的改进和数据资源的丰富促进了智能建筑生成方法的广泛应用。gan在建筑设计领域具有巨大的潜力，并且可以提供更有效，灵活和多样化的设计过程。但是，需要进一步的研究和开发来应对在该领域使用gan的挑战和局限性。
生成AI算法-LMS -Apada Indonesia
生成对抗网络（GAN）由两个相互作用的神经网络组成：生成器和歧视器。通过这个竞争激烈的培训过程，GAN可以产生非常现实的新数据，并令人信服原始数据和虚假数据之间的差异。通过这个竞争性培训过程，甘斯可以产生非常现实和令人信服的新数据。
生成对抗网络在脑部 MRI 中的作用
摘要 如果提供足够的数据，人工智能 (AI) 在脑部 MRI 方面的性能可以提高。生成对抗网络 (GAN) 显示出巨大的潜力，可以生成能够捕捉真实 MRI 分布的合成 MRI 数据。此外，GAN 还广泛用于脑部 MRI 图像的分割、噪声消除和超分辨率。本范围界定审查旨在探索文献中报道的 GAN 方法如何用于脑部 MRI 数据。本审查描述了 GAN 在脑部 MRI 中的不同应用，介绍了最常用的 GAN 架构，并总结了公开可用的脑部 MRI 数据集，以推进基于 GAN 的方法的研究和开发。本审查遵循 PRISMA-ScR 的指导方针进行研究搜索和选择。搜索是在五个流行的科学数据库上进行的。两名独立审阅者对研究进行筛选和选择，然后由第三名审阅者进行验证。最后，使用叙述方法合成数据。本综述共纳入了 789 个搜索结果中的 139 项研究。GAN 最常见的用例是合成脑 MRI 图像以进行数据增强。GAN 还用于分割脑肿瘤并将健康图像转换为患病图像或将 CT 转换为 MRI，反之亦然。纳入的研究表明，GAN 可以提高用于脑 MRI 成像数据的 AI 方法的性能。然而，需要付出更多努力才能将基于 GAN 的方法转化为临床应用。关键词：人工智能、数据增强、生成对抗网络、磁共振成像、医学成像
引用本文：Türk M, Zeydan E, Arslan SS, Türk Y. 生成人工智能 (AI) 在医学中的未来作用。J Clin Pract Res 2024;46(3): 211–213。
GAN 使用患者历史数据模拟病情进展，为临床医生提供宝贵见解。它们有助于了解疾病如何随时间演变，并改善整体管理和治疗策略。在外科手术增强现实中，GAN 擅长创建合成信息叠加层，因为它们能够生成逼真且多样的模式。GAN 生成的合成叠加层增强了外科医生可实时获得的视觉信息，有助于在复杂的外科手术环境中做出更明智和准确的决策。此外，在康复和假肢领域，GAN 凭借其生成逼真且多样的模式的能力，为定制辅助设备的开发做出了贡献，最终提高了残疾人士的行动能力和生活质量。