“我把世界画成了一幅拼图。这幅画描绘了一个公园,里面有一个游乐场,一位母亲在小路上行走。然而,拼图中缺少一块——她失踪的孩子。此外,还有一只手——这只手通过帮助孩子回到他所属的地方来纠正这幅画。我的画象征着,除非失踪的孩子回家,否则世界是不完整的。那些帮助他们回家的人彻底改变了整个画面。”
Mannu Brahmi(IIT Delhi)的性别驱动分析; Riya Jain; Alma Ali*(Indraprastha妇女学院,DU); Shreya Sarkar(Savitribai Phule Pune University); Jyoti Kumar(IIT Delhi)2。在
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-
P4-05-09:埃里布林的奥术奥德赛:释放史蒂文·约翰逊综合症(SJS) /有毒的表皮坏死性(十),在转移性乳腺癌Arti goel P4-05-10中P4-05-11:低剂量的他莫昔芬治疗引起的身体变化Rinat yerushalmi P4-05-12:与抗PD-1疗法相关的不良事件的荟萃分析Balazs Gyorffy P4-05-13:妇女治疗乳腺癌后的妇女生活质量是淋巴癌的淋巴结症,是一种复杂的生活。Marha Mukueva P4-05-14:一个与两个妊娠相关的乳腺癌Maxim Izquierdo P4-05-15的预后因素P4-05-15:Evolve:利用AI,RWD和精度教育的力量,以最大程度地减少乳腺癌护理的干扰。
在 135 个独特分析中比较了每个种子质量性状的预测准确度,评估了对 GS 模型(九个回归模型)、群体(五个模型训练/验证群体设计)和标记密度(三个包含低、中和高密度的标记集)的响应。预测准确度(以预测和实际表型之间的相关性表示)范围从 0.023(总油含量)到 0.897(亚油酸含量)。预测准确度与性状复杂性呈负相关,与训练/验证群体相关程度呈正相关,标记密度或参数模型之间没有显着差异。机器学习模型的表现与普通参数模型相当或更差。总油含量是所分析的最复杂的性状,当改变上述因素时,准确度提高高达 0.745。
1 Abhay Srivastava Unique Synergistic Molecular Recognition Induces Exclusive Cupric Ion-Specic Gel-to-Sol Transition in G-quadruplex Hydrogel 2 Aditi Saraswat Stabilizing ordered metal-vacancies in Dion-Jacobson type rare hybrid two-dimensional Bi(III)-iodide perovskites 3 Ajay Partap Singh Rana Thermal磁性Janus CR2X3S3(X = BR,I)单层4 Akshay V V V V V V增强了SB2SE3薄膜的性能5 AKSHITA SHARMA NA3V2(PO4)/C在对称细胞中的SHARMA NA3V2(PO4)/C在对称性细胞中6 Amarjith V Dep dev dep dep dep a dep offiations for s a amarjith V dep dep dep tem hyshys s s s a amarjith V dep dep dep tem hyshss,工程学7 Anagha Vinayan细胞破坏机制LPSCL中:锂插入锂的微观结构8 Anantha Sunil Maligi Maligi Bi2S3对BI2S3的制造通过Silar方法9 ANASHMITA GHOSHMITA GHOSHMITA GHOSHMITA CHOSH MITHAIMABLE BULK可切换散装光伏效应在本质上是固有的小铁的饲养饲养的饲养,为什么要三级酰胺?局部 - 由次级β酰胺诱导的诱导的胶原蛋白三重螺旋组件11 Arya K阻抗光谱揭示了葡萄糖检测的Nio-Modi eDEDES中的界面动力学12 B. N. Swetha swetha swetha增强了Aunps-
6探测卷积神经网络和支持向量机的稳定性,带有传输低频拉曼光谱数据MR Mitchell Chalmers anzcop
262 早晨型和夜晚型学生注意力灵活性的比较 Mohadeseh Goli 海报 注意 星期三 14:00 - 15:00 277 言语记忆的昼夜节律类型比较 Sahar Mahmoudi 海报 注意 星期三 14:00 - 15:00 263 学生的早晨偏好与更好的视觉记忆有关 Bita Dadjou 海报 注意 星期三 14:00 - 15:00