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重新思考多重对比 MRI 超级扩散模型...
最近，扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建，并表现出令人印象深刻的性能，尤其是在细节重建方面。然而，当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题：（1）它们需要大量迭代来重建最终图像，效率低下且消耗大量计算资源。（2）这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致，导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型，称为 DiffMSR。具体而言，我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外，我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器，它可以扩展感受野，同时充分利用 DM 产生的先验知识，以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明，我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
重新思考生成人工智能评估
无论您从事的教育程度如何，这篇文章都是试图说服您试图抓住或检测GAI是徒劳的。不仅如此，检测工具和其他窃的调查器可能是不道德的，对GAI使用的惩罚性方法将增加教育工作者的工作量。今年，我在澳大利亚州和各州的许多不同学校工作。我已经提出了很多有关GAI和评估的问题，因此我将以FAQ介绍这篇文章。如果在文章结尾处，您仍然认为检测是一个可行的选择，我鼓励您通过左侧的“联系表”按钮与您取得联系。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
在高等教育中重新思考AI：教授如何利用AI来培养人文学科的批判性思维
“ AI可以模拟流利度，但它本质上并不是。由教育工作者确保学生了解其局限性并学会提出更好的问题。”“而不是将AI视为答案机，我们可以使用它来加深询问并重新定义人文学科的批判性思维。”
'携手医学人文科学：重新思考健康，...
Vaitsa Giannouli是希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学医学院神经科学的博士后研究员，并担任塞浦路斯欧洲大学社会和行为科学系的兼职讲师。她的临床和研究兴趣集中在神经心理学方法和高级神经影像学技术的应用中，用于神经和精神病疾病中脑行为关系的结构和功能评估。她的研究兴趣在于认知心理学，神经心理学，老年心理学和定量/定性研究方法。她的梦想是打开跨学科的对话，以探索通过医学人文和健康人文科学的镜头所检查的老年人健康和疾病的经历。
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
重新思考风险：更聪明的模型，更好的决定
为了更好的精确措施，在做出贷款决定时，仅靠信用局的分数就不足。精明的组织将使用大量的替代数据进行更深入的见解。，例如，在英国没有普遍的信用评分或评级 - 贷方使用本质上是商业秘密（和竞争性差异化）的算法来评估潜在借款人根据自己的独特标准评估潜在的借款人。市场领先的银行为独特类型的客户建立了高度细分的模型 - 比通用型号更准确。