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ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
2025 NHSN呼吸机相关事件（VAE）清单
•“正常的呼吸道菌群”，“正常口腔植物群”，“混合呼吸道菌群”，“混合口服植物群”，“改变口腔菌群”或其他类似的结果，表明隔离口腔或上呼吸道的共生菌群。注意：“植物群”的报告并不排除从样品中隔离或鉴定出的合格生物的使用。仅将“植物群”排除在外。•任何尚未指定的念珠菌物种或酵母菌；任何凝固酶阴性的葡萄球菌物种；以及从痰液中鉴定出的任何肠球菌，气管吸入剂，支气管肺泡灌洗或受保护的样品刷样品。如果从肺组织或胸膜液中鉴定出这些生物可以报告为PVAP病原体（在胸腔穿刺期间或胸管放置后的24小时内获得样品；在胸部管放置后的24小时内获得样品；在胸管后收集的胸膜液样品被重新放置或从胸管重新放置，或者是从胸管重新放置> 24小时> 24小时> 24小时不符合PVAP的资格）。此外，由于属于以下属的生物通常是社区相关的呼吸道感染的原因，很少或不知道是与医疗保健相关的感染的原因，因此也被排除在外，不能用来与任何合格的标本类型隔离时（包括Lung tymer andma thrma thrma thrman commerty commerty comment offly flos flos flus flus flos flos flus flos flos flos flos flos flos flos flos flos flos comply comply）：球球菌，副菌菌，加密球菌和肺炎藻。8。可以使用三个标准来满足PVAP定义：
FY25 VAEC移动应用程序平台（云）评估PIA
VAEC移动应用程序平台（MAP）（云）评估（VAEC-MAP）是一个云托管系统，为移动共享服务提供基础架构和托管平台（即用于移动应用程序的通用服务）和移动设备上使用的应用程序的Web组件。移动应用程序使用VAEC-MAP移动共享服务连接到VA企业服务。移动应用程序，例如视频访问服务（VVS），资深事务在线计划（VAO），患者观看者（PV）和资深事务视频连接（VVC），利用此平台，管道和托管环境为员工和退伍军人提供协调的调度和通知能力。在VAEC-MAP安全边界内是两个环境：生产和分期。生产提供了《联邦信息安全现代化法》（FISMA）的高环境，该法案托管了员工和资深申请。此环境与几个用于数据共享和身份验证服务的生产VA系统集成在一起，这些系统允许在托管应用程序内进行单个登录。分期为这些应用程序提供了测试基础，以通过验证和验证（V＆V）以及与其他VA测试系统进行集成测试。该环境保持在Fisma低分类中，并且与生产环境没有直接连接。
呼吸机相关事件（VAE）
机械通气是患有疾病和呼吸衰竭患者的必不可少的挽救生命疗法。研究估计，每年美国有30万名患者接受机械通气[1-3]。这些患者患并发症和结局不佳的高风险，包括死亡[1-5]。呼吸机相关性肺炎（VAP），败血症，急性呼吸窘迫综合征（ARDS），肺栓塞，压力瘤和肺水肿可能是接受机械通气的患者中可能发生的并发症。这种并发症会导致机械通气的持续时间更长，在重症监护病房（ICU）和医院停留的时间更长，医疗保健成本增加，残疾和死亡的风险增加。据估计，急性肺损伤患者的死亡率估计在15-19岁的患者中的24％到85岁以上的患者的60％[4]。
比较传统的vae和修改的β-
本文评估了先进的变分自动编码器（VAE）模型在克服潜在空间纠缠和分解不足的有效性，传统VAE中的常见问题。传统的VAE经常在区分潜在空间内的不同特征时面临挑战，从而导致纠缠的表示，从而阻碍了可解释性和压缩效率。本研究中检查的高级VAE模型通过增强解剖来解决这些问题，从而使潜在因素更清晰地分离和更容易解释的表示。但是，这种分解的改善可能会导致重建质量的权衡。文章表明，尽管这些复杂的模型改善了分离，但它们的重建质量也可能比经典VAE差。调查结果突出了成功导航这种权衡的超参数优化的必要性。未来的研究应研究新颖的模型架构和超参数优化策略，以优化分离和重建质量的平衡。总体而言，该研究强调了先进的VAE模型产生更容易解释的表示的能力以及仔细调整以解决固有的权衡的重要性。
使用rvq-vae
在手语制作（SLP）任务中，一种常见的方法是具有独立的手语单词，然后将其运动表示形式串联以形成完整的句子。然而，由于中间缺少框架，该过程构成了挑战，这导致突然过渡并降低平滑度，从而使结果序列难以解释。为了解决此问题，本文介绍了一个量化的矢量量化变异自动编码器（RVQVAE）模型，用于在视频中插值2D关键点运动。我们的实验通过在视频关键点序列中随机隐藏一组帧来模拟单个符号转变。通过将其性能与隐藏帧的基线方法进行比较，可以评估所提出的模型。矩阵距离误差和动态时盘指标的改进表明，RVQVAE模型可为生成中间帧产生有希望的结果。这些发现突出了开发应用程序的潜力，以增强手语的生产以使聋人社区受益。
通过AI授权法律正义：高级法律文本摘要的强化学习SAC-VAE框架
自动化法律文本的摘要构成了一个重大挑战，这是由于法律文档的复杂和专业性质。尽管最近在自然语言文本摘要的强化学习方面取得了进展，但其在法律领域中的应用效果不佳。本文介绍了SAC-VAE，这是一种专门为法律文本摘要而设计的新颖的增强学习框架。我们利用差异自动编码器（VAE）将高维状态空间凝结到更易于管理的较低尺寸特征空间中。这些压缩特征随后被软性演员批评（SAC）算法用于政策学习，从而促进了从法律文本中自动产生的摘要。通过全面的实验，我们从经验上证明了SAC-VAE框架在法律文本摘要中的有效性和出色性能。