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基于gan的转录组学数据增强
动机：由于高通量和昂贵的测序方法，转录组学数据变得越来越易于访问。但是，数据稀缺性阻止了利用深度学习模型对表型预测的完整预测能力。人工增强训练集，即数据增强，建议作为正规化策略。数据增强对应于训练集的标签不变转换（例如，在文本数据上进行图像和语法解析的几何变换）。不幸的是，这种转换在跨文字组范围内未知。因此，已经提出了深层生成模型，例如生成对抗网络（GAN）来生成其他样本。在本文中，我们分析了基于GAN的数据增强策略，就性能指标和CAR表型的分类分析。
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就像加拿大人至少每年至少每年四分之三食用酒精一样，新建议适用于很大一部分人口。有关饮酒的建议旨在通过为可能带来可能带来急性或慢性健康风险的消费水平的取向来告知加拿大人口与Al Cool消费相关的风险。根据CCDU的最终说唱港口，有关酒精消费的建议的最后更新是基于关于酒精对健康影响的证据，同时仍集中在个人发病率和死亡的个人风险上。的变化考虑了一个事实，即现在认为健康益处可以与适度饮酒有关的概念现在被视为过时了，这些变化的启发是受到最近的证明捐赠的启发，因为任何饮酒的风险都有5.6，尤其是在某些人群中，例如年轻人，例如年轻人7。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
通过条件 ICA 进行功能性磁共振成像数据增强
摘要。计算认知神经成像研究的进展与大量标记脑成像数据的可用性有关，但此类数据稀缺且生成成本高昂。虽然在过去十年中为计算机视觉设计了强大的数据生成机制，例如生成对抗网络 (GAN)，但此类改进尚未延续到脑成像领域。一个可能的原因是 GAN 训练不适合功能性神经成像中可用的嘈杂、高维和小样本数据。在本文中，我们介绍了条件独立成分分析 (Conditional ICA)：一种快速功能性磁共振成像 (fMRI) 数据增强技术，它利用丰富的静息状态数据通过从 ICA 分解中采样来创建图像。然后，我们提出了一种机制来根据使用少量样本观察到的类来调节生成器。我们首先表明，生成机制能够成功合成与观察结果难以区分的数据，并且能够提高大脑解码问题的分类准确率。特别是，它的表现优于 GAN，同时更易于优化和解释。最后，条件 ICA 无需进一步调整参数即可提高八个数据集的分类准确率。
使用生成对抗神经网络对多发性硬化症患者大脑结构连接进行数据增强
背景和目标：机器学习框架已经展示了其在处理复杂数据结构方面的潜力，并在包括脑成像在内的许多领域取得了显著成果。然而，训练这些模型需要大量的数据。这在生物医学领域尤其具有挑战性，因为由于获取的可及性、成本和病理相关的多变性，可用的数据集有限且通常不平衡。为了克服这一挑战，可以使用生成模型来生成新数据。方法：在本研究中，提出了一个基于生成对抗网络的框架来创建多发性硬化症 (MS) 中的合成结构脑网络。该数据集包括 29 名复发缓解型和 19 名继发进展型 MS 患者。使用 T1 和扩散张量成像 (DTI) 采集来获取每个受试者的结构脑网络。对新生成的脑网络质量的评估是通过 (i) 分析其结构特性和 (ii) 研究它们对分类性能的影响来执行的。结果：我们证明了高级生成模型可以直接应用于结构脑网络。我们从数量和质量上表明，新生成的数据与真实数据相比没有显著差异。此外，使用生成的样本扩充现有数据集可提高分类性能（ 퐹 1 푠푐표푟푒 81%），而基线方法（ 퐹 1 푠푐표푟푒 66%）则没有。结论：当需要基于连接组的数据增强时，我们的方法为生物医学应用定义了一种新工具，为通常的基于图像的数据增强技术提供了一种有效的替代方案。
微增强：人工智能如何通过 SDLC 缩短上市时间
当这个群体的声音响起时，值得倾听，尤其是当你在电信行业工作时。据这些专业开发人员称，电信业已成为对人工智能和机器学习需求最大的五大行业之一。当被问及哪些类型的开发项目最先受益于新增的人工智能功能时，人工智能开发人员确定了两个领域：第一，数据分析和可视化；第二，以微弱优势领先，即代码生成本身。事实上，人工智能开发人员认为，代码创建的转型速度比与生成式人工智能相关的许多其他工作都要快，包括搜索引擎、聊天机器人、客户服务应用程序、语音助手和法律研究。1
超声成像的数据增强，用于非侵入性白细胞的体外腹膜透析
摘要医疗领域中的数据数量有限，并且需要培训样本以提高深度学习模型的性能是一个反复的挑战，尤其是在医学成像中。新生儿溶液旨在通过创建合成的体外超声图像来促进更有效的图像生成过程，从而增强其非侵入性白细胞计数装置Neosonics。本研究通过设计和评估连续的标量有条件生成对抗网络（GAN）来解决数据稀缺问题，以增加体外腹膜透析超声图像，从而增加训练样品的体积和变异性。开发的GAN结构结合了新型设计特征：发电机的转置卷积层中的内核大小和潜在的中间空间，预测噪声和条件值，以提高图像分辨率和特异性。实验结果表明，GAN成功地产生了高视觉质量的各种图像，非常类似于真实的超声样品。虽然视觉结果是有希望的，但使用基于GAN的数据增强并不能始终提高图像回归器的性能，从而区分特定于各种白细胞浓度的特征。最终，尽管这种连续的标量有条件的GAN模型在生成逼真的图像方面取得了进步，但仍需要进一步的工作来实现回归任务的一致提升，旨在实现强大的模型概括。
蛋白质和编码序列的整合可以使语言模型的相互增强
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.10.24.620004 doi：Biorxiv Preprint
DOI：https://doi.org/10.48009/1_iis_2024_132 赋能人工智能实现知识管理增强
本研究调查了人工智能 (AI) 在增强知识管理 (KM) 系统方面的变革潜力。组织面临着大量数据积累和碎片化知识孤岛的挑战，传统管理系统无法有效解决这些问题。本研究重点介绍了如何自动化知识捕获、检索和综合以提高组织绩效。本研究致力于释放人工智能的潜力，推动组织走向知识管理高效、本质上协作和精明的未来，标志着数字时代组织动态的重大演变。关键词：人工智能、决策、生成人工智能、知识管理、组织绩效、问题解决
意法半导体公司在克罗尔镇扩建并增加集成电路制造基地的业务（38）
然而，该文件仍然有几点需要改进或澄清，特别是有关生物多样性、大气排放和雨水排放的初始状态。该研究并未具体说明已实施的项目阶段框架内计划的避免和减少措施是否实际得到实施，也未说明这些措施的有效性，以及如果有效性不足时可能进行的调整。关于影响，需要提供有关气候变化对地下水影响的考虑、干旱期的预测、项目实施中期阶段的噪音水平测量以及项目开发期间对环境的影响的详细信息。