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重新映射：通过网络倒置和检索功能映射进行自适应运动预测的神经模型重新编程
由肢体损失，衰老，中风和其他运动缺陷造成的移动性障碍是全球数百万个人面临的重大挑战。先进的辅助技术，例如假肢和矫形器，有可能大大改善此类个人的生活质量。这些技术设计中的关键组成部分是对肢体受损的参考联合运动的准确预测，这受到这些患者可用的关节运动数据的稀缺性的阻碍。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的模型，重新利用了深度学习的重新编程属性，结合了网络反转原理和检索绘制的映射。我们的方法适应了最初为健全的个体设计的模型，以预测肢体受损患者的关节运动，而不会改变模型参数。我们通过广泛的经验研究对低于膝盖挑战的患者的数据进行了广泛的经验研究，证明了重新映射的功效，从而证明了对传统转移学习和微调方法的显着改善。这些发现对截肢，中风或衰老的患者的辅助技术和流动性具有显着影响。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
通过快速扩散反演
基于预训练扩散模型的图像恢复（IR）方法已显示出最先进的性能。但是，它们具有两个基本局限性：1）他们经常假设降解操作员是完全知道的，并且2）它们改变了扩散抽样过程，这可能会导致不在数据歧管上的恢复图像。为了解决这些问题，我们通过快速扩散反转（Bird）提出了盲图恢复（Bird），一种盲IR方法，该方法共同优化了降级模型参数和恢复的图像。为了确保恢复的图像位于数据歧管上，我们在预训练的扩散模型上提出了一种新颖的采样技术。我们方法中的一个关键想法不是修改反向采样，即。e。，一旦取样初始噪声，就不要改变所有中间潜在的潜在。这最终等效于将IR任务作为输入噪声空间中的优化问题。此外，为了减轻与完全展开的扩散模型相关的计算成本，我们利用这些模型的固有功能使用大的时间步骤在正向扩散过程中跳过。我们在几个图像恢复任务上实验验证鸟类，并表明它达到了最先进的表现。项目页面：https：//hamadichihaoui.github.io/bird。
解决心脏数字孪生的心电图逆问题：一项综述
摘要 — 心脏数字孪生 (CDT) 是用于理解复杂心脏机制的个性化虚拟表示。CDT 开发的一个关键部分是解决 ECG 逆问题，这使得能够从体表 ECG 数据中重建心脏源并估计患者特定的电生理 (EP) 参数。尽管存在复杂的心脏解剖结构、嘈杂的 ECG 数据和逆问题的病态性质等挑战，但计算方法的最新进展极大地提高了 ECG 逆推理的准确性和效率，增强了 CDT 的保真度。本文旨在全面回顾解决 ECG 逆问题的方法、它们的验证策略、它们的临床应用及其未来前景。对于方法，我们大致将最先进的方法分为两类：确定性方法和概率方法，包括传统技术和基于深度学习的技术。将物理定律与深度学习模型相结合具有良好的前景，但诸如准确捕捉动态电生理学、获取准确的领域知识以及量化预测不确定性等挑战仍然存在。将模型集成到临床工作流程中，同时确保医疗专业人员的可解释性和可用性至关重要。克服这些挑战将推动 CDT 的进一步研究。
增强炮弹模型在田间反演和机器学习的指导下
本报告调查了使用数据驱动方法的使用，即现场倒置和机器学习（FIML），以改善常规的湍流模型，例如Spalart-Allmaras模型和Menter SST K-ω模型。使用有限的训练数据使用基于ML的方法来产生可推广到大量流量配置的校正的关键方面之一是设计适当的“功能”（输入ML模型）。基于FIML方法的指导的模型以分析形式介绍。在本报告的末尾列出了本研究中已经进行了实验的其他功能列表。尽管这些校正中没有使用这些，但它们被包括在当前工作中使用的完整过程。
逆向数据、时间反演和量子计算
将逆向数据纳入量子计算代表了量子技术和人工智能领域的重大进步。然而，实施这一模型带来了一些技术和理论挑战，包括需要精确控制量子态并尽量减少时间反转过程中的误差。思想实验“Levandovsky's Cat”展示了逆向数据在解决量子力学基本问题和开发超级智能方面的潜力。未来的研究应侧重于优化逆向时间演化的算法和开发强大的量子门以提高计算可靠性。所提协议的实验实现将允许验证理论结论并评估逆向数据在量子系统中的实际适用性。
光学多层薄膜结构反设计
光学多层薄膜结构已广泛用于许多光子域和应用中。启用这些应用程序的关键组件是逆设计。与其他光子结构（例如元图或波导）不同，多层薄膜是一种一维结构，值得对设计过程进行自己的处理。优化一直是数十年来一直是标准设计算法。近年来，迅速发展了整合不同的深度学习算法以解决逆设计问题。一个自然的问题是：这些算法如何彼此不同？为什么我们需要开发如此多的算法以及它们解决哪些类型的挑战？该域中的最新算法是什么？在这里，我们回顾了最新的进度，并通过该研究领域提供指导，从传统优化到最近的深度学习方法。挑战和未来的观点。
3- ...
摘要。在组装，焊接和绘画等行业中，对精确和多功能机器人系统的需求越来越多，这表明了运动学分析的重要性。本文旨在研究和解释三度（3-DOF）操纵器的运动学特性，该操作器涵盖了旋转磁盘，例如基础和两个旋转的接头，也称为旋转接头。通过分析前进和逆运动学，本文旨在更好地理解并控制该机器人臂显示的运动性质。Forward kinematics entails calculating the values of the location and orientation of the end effector in connection with particular joint parameters.另一方面，逆运动学旨在找到特定的关节参数，以达到特定的最终效果位置。本文使用数学模型和计算算法来求解运动学方程，从而使操纵器可以精确地移动其域内。通过比较所使用的转换矩阵的详细模型，机器人组的工作移动得到了完全预测和调节。从这种批判性分析中得出的结论是，所提出的解决方案导致对机器人运动运动的理论理解有重大飞跃，并有效地对精确的工作自动化环境具有有效的影响。因此，此基础为开发高级机器人控制算法创建了更多途径。