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![arxiv：2401.17417v2 [CS.CV] 2025年2月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0cab6b23a1e86d597c98b15c2232be9c8b4e8596.webp)
arxiv：2401.17417v2 [CS.CV] 2025年2月7日
这项工作提出了一种在整个场景中从WiFi通道状态信息（CSI）中综合IMENES的开创性方法。利用wifi的优势，例如成本效益，照明不变性和墙壁穿透功能，我们的方法可以视觉弥补房间边界以外的室内环境，而无需相机。更一般地，它通过解锁执行基于图像的下游任务（例如视觉活动识别）的选项来提高WiFi CSI的可解释性。为了实现从WiFi CSI到图像的跨模式翻译，我们依赖于适合我们问题细节的多模式变量自动编码器（VAE）。我们通过消融研究结构结构的消融研究以及对重建图像的量词/定性评估，广泛评估了我们提出的方法。我们的结果证明了我们方法的生存能力，并突出了其实用应用的潜力。
![arxiv：2305.06755v3 [Math.st] 2024年2月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d5b525bdbd0617ea211321419550e201f8acda1b.webp)
arxiv：2305.06755v3 [Math.st] 2024年2月8日
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
对文本形象的生成AI的评论...
生成的AI（Genai）已成为一种有力的工具，具有创建新颖的数字内容（包括图像，文本和音乐）的能力[5]。然而，使用生成的AI创建模型看不见的现象的科学图像仍然具有挑战性，并且容易幻觉[43]和对科学原理的虚假陈述。如果模型推断超出其训练数据，它可以生成图像，虽然在视觉上是合理的，但在物理上或生物学上是不可能的[37]。这可能导致不准确的科学概念的传播，并阻碍真正的发现[19，20]。本文概述了过去几年的主要里程碑，然后描述了变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和扩散模型如何彻底改变了这些领域。最后，我们描绘了验证和验证的潜在途径。
CDC/NHSN监视定义特定类型的感染
•有关尿路感染的感染标准（UTI），血液感染（BSI），肺炎（PNEU），呼吸机相关感染（VAE）和手术部位感染（SSI），请参见各个方案章节。•出于NHSN报告目的，本章中的“有机体”一词包括病毒。为了应用NHSN HAI标准的目的，“医师”一词可以解释为外科医生，传染病医师，急诊医师，其他病例的其他医生，或医师的指定人员（护士从业者或医师的助手）。•属于以下属的生物不能用来满足任何NHSN的定义：胚泡，组织肿瘤，球虫剂，副孢子虫，加密co和肺细胞。这些生物通常是社区相关感染的原因，很少有人会引起与医疗保健相关的感染，因此被排除在外。•来自潜在感染的原发性部位的血液和分离株的抗体图不必为了确定BSI的来源而匹配（请参见下面的“匹配生物”）。•匹配的生物被定义为以下一个：
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
深度学习的图像和视频介绍：调查
抽象图像和视频介绍是计算机视觉和计算机图形学的经典问题，目的是填写图像和视频缺失区域中的合理和现实内容。随着深度学习的发展，这个问题最近取得了重大进展。本文的目的是综合地回顾基于图像和视频介绍的深度学习方法。具体来说，我们将方法分为不同的类别，从它们的高水平介入管道的视线中，提出了不同的深度学习体系结构，包括CNN，VAE，GAN，GAN，GAN，扩散模型等，并汇总了模块设计的技术。我们审查了培训的培训和常见的基准数据集。我们提出了低级像素和高级别的相似性，进行绩效评估的评估指标，并讨论代表介绍方法的优势和缺点。我们还讨论了相关的现实世界应用。最后，我们讨论了公开挑战，并提出了潜在的未来研究方向。
化学数据中的先驱AI：带有GC- ...
摘要 - 化学物质的准确检测和分析对于通过人工智能（AI）方法的整合（AI）的整合而变得越来越重要。但是，某些化学物质的稀缺性对AI学习过程构成了重大挑战。本文为这种有限的可用性化学品提出了一种全面的AI方法和战略方向，用于生成合成气相色谱法（GC-MS）数据。我们对GC-MS数据进行了探索性数据分析（EDA），并应用了高级AI驱动的生成算法，重点是变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），承认当前AI技术在从化学数据中学习时面临的挑战。此外，我们通过开发基于自定义的Python的工具来引入次要贡献，用于3D可视化GC-MS数据，从而增强了直观的理解和分析精度。我们的发现为AI在化学分析中的广泛应用提供了新的可能性和方向。索引术语 - 数据产生，深度学习，化学数据，生成模型
金融业的机遇与挑战
AI – 人工智能 API – 应用程序编程接口 DARPA – 国防高级研究计划局 ES – 专家系统 EU – 欧盟 FCA – 金融行为监管局 FINRA – 金融业监管局 GAN – 生成对抗网络 GDPR – 通用数据保护条例 IDE – 集成开发环境 LDA – 潜在狄利克雷分配 LLM – 大型语言模型 LSE – 伦敦证券交易所 MDP – 马尔可夫决策过程 MiFID – 金融工具市场指令 ML – 机器学习 NER – 命名实体识别 NLP – 自然语言处理 NMF – 非负矩阵分解 NMT – 神经机器翻译 NN – 神经网络 PCS – 主成分分析 RegTech – 监管技术 RL – 强化学习 RPA – 机器人过程自动化 SME – 中小企业 SMT – 统计机器翻译 SVM – 支持向量机 VAE – 变分自动编码器 XAI – 可解释人工智能
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
使用拥抱脸部数据集的文本上的文本论文
从描述中创建图像的能力长期以来一直是智力的目标。文本对图像综合，也称为文本对图像生成，旨在创建与描述相匹配的逼真的图像。该技术在许多领域都有许多应用程序，包括数据处理，艺术设计，机器人技术和虚拟现实。生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）广泛用于图像处理项目中。但是，创建传达叙事的好图像显然仍然是一个挑战。图像合成模型。这些数据提供了一个独特的机会，可以以这种方式探索基于变压器的架构和生成模型的潜力。我们的模型利用基于变压器的体系结构和生成对抗网络来生成具有交互式描述的高质量图像。本文的其余部分组织如下：第2节评论有关文本对图像匹配的相关作品，第3节描述了我们的模型，第4节介绍了实验结果，第5节总结了本文。