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海马的特定区域性别差异
a Child Health Research Centre, Faculty of Medicine, University of Queensland, Brisbane, Australia b The Australian e-Health Research Centre, CSIRO, Brisbane, Australia c Queensland Brain Institute, University of Queensland, Brisbane, Australia d Institute for Molecular Bioscience, University of Queensland, Brisbane, Australia e Institute of Health and Biomedical Innovation, Queensland University of Technology,澳大利亚布里斯班，Mark＆Mary Stevens神经影像学研究所，凯克医学院，南加州大学，洛杉矶大学，美国G赫斯顿成像研究机构和临床科学学院，Queensland Queensland University，Brisbane澳大利亚澳大利亚澳大利亚H Queensland University for Impysoly of Secupent and Impy Impy o Queeens of Impy of Imege of Queensland Impy of Imege of Queensland Implorgantland Implorgantland Imagoly Impy of Imege of Queensland Imagoly of Imege an昆士兰大学，澳大利亚布里斯班
自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
基于视觉变压器的图像分类
这项研究通过使用视觉变压器（VIT）体系结构引入了一种创新的图像分类方法。实际上，视力传输（VIT）已成为用于图像分析任务的卷积神经网络（CNN）的有前途的选择，提供可扩展性和提高的性能。Vision Transformer VIT模型能够捕获图像元素之间的全局规定和链接。这导致了特征表示的增强。当VIT模型在不同模型上训练时，它表现出在不同的IMEGE类别中的强大分类功能。VIT直接处理图像贴片的能力而不依赖空间层次结构，简化了分类过程并证明了计算效率。在这项研究中，我们使用TensorFlow提出了Python的启动，以采用（VIT）模型进行图像分类。将使用四类动物，例如（牛，狗，马和绵羊），用于分类。（VIT）模型用于从图像中提取微不足道的特征，并添加分类头以预测类标签。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练，并评估了准确性和性能。这项研究的发现不仅会揭示视觉变压器模型在图像分类任务中的有效性，而且还可以作为解决复杂的视觉识别问题的强大工具的潜力。这项研究通过引入一种新颖的方法来填补现有的知识空白，该方法挑战了计算机视觉领域的传统卷积神经网络（CNN）。虽然CNN是图像分类任务的主要体系结构，但它们在捕获图像数据中的长距离依赖性方面存在局限性，并且需要手工设计的层次层次特征提取。关键字