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脑成像中的生成对抗网络
摘要：人工智能 (AI) 有望对放射学产生重大影响，因为它在许多临床任务中取得了显著进展，主要是关于疾病的检测、分割、分类、监测和预测。生成对抗网络被认为是深度学习在放射学中最令人兴奋的应用之一。GAN 是一种新的深度学习方法，它利用对抗性学习来解决各种计算机视觉挑战。脑放射学是 GAN 最早应用的领域之一。事实上，在神经放射学中，GAN 开辟了未开发的场景，允许新的过程，例如图像到图像和跨模态合成、图像重建、图像分割、图像合成、数据增强、疾病进展模型和脑解码。在这篇叙述性评论中，我们将介绍脑成像中的 GAN，讨论 GAN 的临床潜力、未来的临床应用以及放射科医生应该注意的陷阱。
量化信用组合对与可解释的生成神经网络的资产相关性的敏感性
[Marti，2020年]提出了生成对抗网络（GAN），以生成合理的财务相关矩阵。作者表明，与gan产生的合成矩阵呈现出在经验财务相关矩阵上观察到的大多数属性。
放射科医生需要知道的
摘要：医学成像中深度学习的快速发展显着增强了人工智能的能力，同时引入了挑战，包括需要大量培训数据以及标记和分割的劳动密集型任务。生成的对抗网络（GAN）已作为解决方案出现，为数据增强提供合成图像生成，并通过CGAN，Cyclegan和StyleGan等模型来简化医疗图像处理任务。这些创新不仅提高了图像增强，重建和分割的效率，而且还为无监督的异常检测铺平了道路，从而显着降低了对标记数据集的依赖。我们对医学成像中GAN的调查涉及其各种体系结构，选择适当的GAN模型的考虑以及模型培训和绩效评估的细微差别。本文旨在为盖恩技术新手提供透彻理解的放射科医生，通过使用Cyclegan和Pixel2Style2pixel（PSP）commbined styleth的样式进行两个说明性示例，通过对脑成像中的gans进行实际应用和评估。它对医学成像研究中gan的变革潜力进行了全面的探索。最终，本文努力使放射科医生提供有效利用gan的知识，从而鼓励该领域的进一步研究和应用。
心脏病学中的生成对抗网络
生成对抗网络（GAN）是用于合成图像和其他数据的最新神经网络模型。gans对合成数据的质量有了可观的改进，迅速成为数据生成任务的标准。在这项工作中，我们总结了甘斯在心脏病学领域的应用，包括生成逼真的心脏图像，心电图信号和合成电子健康记录。关于研究，临床护理和学术界的gan生成数据的效用。此外，我们介绍了gan生成的心脏磁共振和超声心动图图像的说明性示例，显示了六个不同模型的图像质量的演变，这与真实图像几乎没有区别。最后，我们讨论了未来的应用，例如模态翻译或患者轨迹建模。此外，我们讨论了甘斯（Gans）需要克服的尚待挑战，即他们的培训动态，医疗保真度或数据法规和道德问题，以集成在心脏病工作流程中。
使用生成式人工智能重建文化文物
在 ChatGPT 等创新的推动下，生成式人工智能已获得广泛认可。在考古学领域，生成式人工智能具有巨大潜力，特别是通过引入源自受损或退化物体的 2D 或 3D 渲染来重建文化文物的外观。在本研究中，我们展示并评估了生成对抗网络 (GAN) 的实际应用，利用深度学习的力量，对古罗马硬币进行 2D 图像重建，旨在帮助改善其可视化效果。罗马硬币被选为我们的焦点，因为它们相对丰富，并且可以通过在线存储库和数据集获得。我们的结果表明，增强受损或退化硬币的能力有所提高，使它们更类似于保存更完好的硬币。在某些情况下，生成的硬币与原件几乎没有区别。这项工作的贡献展示了 GAN 在协助文化遗产专家和考古学家重现受损物体外观方面的潜力，从而有助于改善保存不佳的硬币的可视化效果。但是，我们还讨论了在重建中使用 GAN 的局限性。虽然这项工作是针对古钱币量身定制的，但只要有足够的训练数据，GAN 在其他文物中的应用前景广阔。我们讨论了如何应用 GAN 并改善文物重建的外观，我们还提供了本研究中使用的相关数据。
imageclef 2024
随着各种疾病的传播（例如结核病（TB），Covid-19和流感），已经进行了医学研究，以开发和实施病毒的必要治疗方法。但是，目前尚无可用的方法来早日识别此类疾病。需要一种早期诊断方法来提供必要的治疗方法，开发特定的药物并防止患者死亡。因此，近年来已经在医学图像分析研究中投入了大量努力。实际上，专门针对结核病的任务已被用作去年七年的ImageClef评估运动的一部分[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]，[7]，[7]，[8]。在ImageClef 2024中的主要任务[8]，“ ImageClefmed Gans”被视为计算机断层扫描（CT）报告。任务的目的是检测合成生物医学图像数据，以确定在训练中使用了哪些真实图像，以在第一个子任务中产生生成的图像，并在第二个子任务中检测生成的模型。在本文中，我们使用基于U-NET的分割提出肺图像。，并且我们采用卷积神经网络（CNN）模型或视觉变压器（VIT）采用微调的深神经网络模型。此外，第一个子任务是在ImageClef gans使用转移学习的培训数据集，以进行任务1和任务2。本文的新贡献是基于U-NET的肺部分割的新型特征构建技术的主张。在第2节中，我们描述了执行任务和想象中的GANS 2024数据集。在第4节中，我们描述了我们执行的实验。在第3节中，我们介绍了图像实验设置以及本研究中使用的功能。在第5节中，我们提供了结论。
高能物理数据分析的量子计算
量子增强生成模型 • GANS 和 QCBM。• 在数据增强的背景下进行研究。• 与目标分布编码和可扩展量子纠错技术相关的挑战。• 对于建立“量子管道”很重要——在异常检测设置、中间编码器等中。
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
Deepfake Forensics，一种基于深度人工智能合成的检测方法
通讯作者：龚大峰（289133894@qq.com）。摘要 近年来，人工智能、深度学习和生成对抗网络（GAN）在深度伪造检测和取证方面的应用已成为一个新兴的研究领域。GAN自提出以来就得到了广泛的研究，并产生了许多应用来生成视频和图像等内容。这些新技术在许多领域的应用使得区分真假内容变得越来越困难。本研究分析了百余篇已发表的与GAN技术在各个领域应用生成数字多媒体数据相关的论文，阐述了可用于识别深度伪造的技术、深度伪造技术的好处和威胁以及如何打击深度伪造。研究结果表明，尽管深度伪造对我们的社会、政治和商业构成了重大威胁，但列出了多种手段来限制不道德和非法深度伪造的产生。最后，该研究还提出了其局限性以及未来可能的研究方向和建议。关键词：人工智能、深度学习、Deepfake、取证、GANs
dcg-gan：具有生成对抗网络的设计概念生成
抽象生成的对抗网络（GAN）最近被提议是一种潜在的破坏生成设计方法，因为它们具有出色的视觉吸引力和现实样本的能力。然而，我们表明当前的生成器二歧视架构固有地限制了gans作为设计概念生成（DCG）工具的能力。具体来说，我们基于GAN架构对大规模数据集进行了DCG研究，以促进对这些生成模型的性能的理解，以生成新颖和多样化的样本。我们的发现源自一系列的综合和客观评估，表明，尽管传统的gan架构可以生成逼真的样本，但生成的样本和时尚混合的样本非常类似于训练数据集，表现出明显较低的创造力。我们提出了一种使用GAN（DCG-GAN）的DCG的新通用体系，该架构使基于GAN的生成过程能够以几何条件和标准（例如新颖性，多样性和可取性）为指导。我们通过严格的定量评估程序和涉及89名参与者的广泛定性评估来验证DCG-GAN模型的性能。我们通过为工程设计社区提供了几个未来的研究方向和见解，以实现DCG的甘斯潜力尚未开发的潜力。