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通过条件 ICA 进行功能性磁共振成像数据增强
摘要。计算认知神经成像研究的进展与大量标记脑成像数据的可用性有关，但此类数据稀缺且生成成本高昂。虽然在过去十年中为计算机视觉设计了强大的数据生成机制，例如生成对抗网络 (GAN)，但此类改进尚未延续到脑成像领域。一个可能的原因是 GAN 训练不适合功能性神经成像中可用的嘈杂、高维和小样本数据。在本文中，我们介绍了条件独立成分分析 (Conditional ICA)：一种快速功能性磁共振成像 (fMRI) 数据增强技术，它利用丰富的静息状态数据通过从 ICA 分解中采样来创建图像。然后，我们提出了一种机制来根据使用少量样本观察到的类来调节生成器。我们首先表明，生成机制能够成功合成与观察结果难以区分的数据，并且能够提高大脑解码问题的分类准确率。特别是，它的表现优于 GAN，同时更易于优化和解释。最后，条件 ICA 无需进一步调整参数即可提高八个数据集的分类准确率。
在线支付中的 AI Deepfake 和欺诈检测......
摘要 — 供应链中的信用风险管理已成为一个重要的研究领域，因为它对运营稳定性和财务可持续性具有重要意义。供应链参与者之间错综复杂的相互依赖关系意味着信用风险可以跨网络传播，其影响因行业而异。本研究探讨了生成对抗网络 (GAN) 在增强供应链信用风险识别中的应用。GAN 能够生成合成信用风险场景，解决与数据稀缺和数据集不平衡相关的挑战。通过利用 GAN 生成的数据，该模型提高了预测准确性，同时有效地捕获了供应链数据中的动态和时间依赖关系。该研究重点关注三个代表性行业——制造业（钢铁）、分销业（制药）和服务业（电子商务），以评估特定行业的信用风险传染。实验结果表明，基于 GAN 的模型优于传统方法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，实现了卓越的准确性、召回率和 F1 分数。研究结果强调了 GAN 在主动风险管理方面的潜力，为缓解供应链中的财务中断提供了强有力的工具。未来的研究可以通过纳入外部市场因素和供应商关系来扩展该模型，以进一步增强预测能力。
Synthetic-Neuroscore：使用神经人工智能接口评估生成对抗网络
生成对抗网络 (GAN) 在计算机视觉、自然语言处理、语音合成和类似领域越来越受到关注。可以说，最引人注目的成果是在图像合成领域。然而，评估 GAN 的性能仍然是一个开放且具有挑战性的问题。现有的评估指标主要使用自动统计方法来测量真实图像和生成图像之间的差异。它们通常需要大量样本进行评估，并且不直接反映人类对图像质量的感知。在这项工作中，我们描述了一种称为 Neuroscore 的评估指标，用于评估 GAN 的性能，它通过利用脑信号更直接地反映心理感知图像质量。我们的结果表明，Neuroscore 的性能优于当前的评估指标，因为：（1）它更符合人类判断；（2）评估过程需要的样本数量少得多；（3）它能够根据每个 GAN 对图像的质量进行排名。提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的神经人工智能接口，可以直接从 GAN 生成的图像中预测神经评分，而无需神经响应。重要的是，我们表明，在网络训练阶段加入神经响应可以显著提高预测能力
Gen AI（课程）.cdr -Hyderabad
生成的AI，该技术使计算机可以利用其创造力。这就像教电脑绘画，创作音乐或写故事一样，都是通过从那里已经学习的。在本课程中，您将探讨神经网络，gans（生成对抗网络）和其他高级技术的内部工作。无论您是一位有抱负的艺术家，想要推动界限，想要创作开创性音乐的音乐家，还是对创新充满热情的开发人员，本课程都将使您具备使自己的想法栩栩如生的技能。加入我们，踏上AI未来的激动人心的旅程！
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●与机器学习，HCI/图形和生成设计研究团队率领合作，以使用VR中的生成AI为创作3D对象的先驱技术。杠杆掌握了最新技术，例如gan，变形金刚和自动编码器，以开发创新的解决方案。
基于自动编码器-CNN-GAN算法制定加密货币交易策略
摘要 - 该纸张利用机器学习算法来预测和分析财务时间序列。该过程始于一个deno的自动编码器，以从主合同价格数据中滤除随机噪声波动。然后，一维卷积会降低过滤数据的维度并提取关键信息。被过滤和降低的价格数据被馈送到GAN网络中，其输出作为完全连接的网络的输入。通过交叉验证，训练了模型以捕获价格波动之前的功能。该模型预测了实时价格序列的重大价格变化的可能性和方向，将交易置于高预测准确性的时刻。经验结果表明，使用自动编码器和卷积来过滤和DENOSIS财务数据，结合gan，实现一定程度的预测性能，验证了机器学习算法的能力，以发现财务序列中的基本模式。
dario Coscia，Nicola Demo和Gianluigi Rozza
在这项工作中，我们提出了Garom，这是一种基于生成对抗网络（GAN）的订购建模（ROM）的新方法。gan试图使用两个神经网络，即歧视器和生成器，以与数据集的基础分布相同的统计数据生成数据。虽然广泛应用于深度学习的许多领域，但很少对其ROM的申请进行研究，即使用更简单的模型近似高保真模型。在这项工作中，我们结合了GAN和ROM框架，引入了一个数据驱动的生成对抗模型，能够学习参数微分方程的解决方案。在提出的方法中，鉴别器被建模为自动编码器，提取输入的相关特征，并将调理机制应用于指定微分方程参数的生成器和鉴别网络。我们展示了如何将我们的方法应用于推理，提供模型概括的实验证据，并对该方法进行收敛研究。
23-3 指挥名单 XO/CO 海上名单
军官指挥 BILLINGS, JAMES DDG 69 MILIUS DEJESUS, JASON LCS 27 NANTUCKET GANS, CHRIS DDG 52 BARRY GOSTEL, CHRIS DDG 67 COLE HARDY, CORWIN DDG 59 RUSSELL JONES, MARVIN DDG 96 BAINBRIDGE MAKARENKO, MEGAN DDG 64 CARNEY MARTIN, BETH-ANN LSD 51 OAK HILL SEYMOUR, CHRISTIAN LSD 46 TORTUGA SULLIVAN, KYLE DDG 53 JOHN PAUL JONES WOODSIDE, CHRISTIAN DDG 72 MAHAN