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可扩展图像通过临时预测
我们提出了视觉自动回归建模（VAR），这是一种新一代范式，它重新定义了图像上的自回归学习，例如粗到精细的“下一尺度预测”或“下一个分辨率预测”，与标准的栅格扫描“下一步的预测”不同。这种简单，直观的方法使自动回归（AR）变压器可以快速学习视觉分布并可以很好地概括：VAR首次使GPT型AR模型超过图像生成中的扩散变形金刚。在Imagenet上256×256基准上，通过将Fréchet距离（FID）从18.65提高到1.73，从80.4到350.2显着改善了AR基线，并具有20倍的推理速度。还经过经验验证，VAR在多个维度上胜过扩散变压器（DIT），包括图像质量，推理速度，数据效率和可扩展性。扩展VAR模型表现出与LLMS中观察到的明确的幂律缩放定律，线性相关系数接近-0。998作为可靠的证据。var进一步展示了下游任务中的零弹性概括能力，包括图像上涂抹，外观和编辑。这些结果表明，VAR最初模拟了LLM的两个重要特性：缩放定律和零弹性概括。我们发布了所有模型和代码，以促进对视觉生成和统一学习的AR/VAR模型的探索。
摘要书 COMPSPEX-24 计算机科学...
本报告旨在分析不断演变的恶意软件对网络安全系统构成的威胁，特别关注生成和分类过程，以及这些过程的性能如何因不平衡的数据集而严重降低，最终对机器学习模型的性能产生不利影响。本报告旨在通过有效利用生成对抗网络 (GAN) 来应对这些挑战。GAN 将用于增强和平衡受影响的 Malimg 数据集。该报告将对有利于生成灰度恶意软件图像的不同 GAN 架构进行比较分析。这直接相关，因为本报告中考虑的数据集由灰度图像组成。该报告重点关注 Malimg 数据集的类别 Allaple.a，该类别以其在 25 个不同类别中拥有相当大的数据集而闻名。该报告将在 Allaple.a 上测试不同的 GAN 模型。所有将要测试的不同模型都已在不平衡的数据集上进行了仔细训练，并且将根据其特定的生成器和鉴别器损失以及 Fréchet 初始距离 (FID) 分数分析每个模型的有效性。这项评估不仅会平衡数据集，还会对原始恶意软件图像的脆弱性产生保护作用。除此之外，该报告还将观察这些合成平衡数据集对标准恶意软件分类模型的影响。我们提出了用于恶意软件图像生成的模型 MalGAN，并将其与现有模型进行了比较。
DNA序列生成的潜在扩散模型
机器学习的利用，尤其是深层生成模型，已在合成DNA序列产生的领域开辟了有希望的途径。虽然生成对抗网络（GAN）在此应用中获得了吸引力，但他们经常面临诸如样本多样性和模式崩溃等问题。另一方面，扩散模型是一种有希望的新的生成模型，这些模型不承担这些问题的负担，从而使它们能够达到图像生成等领域的最先进。鉴于此，我们提出了一种新型潜在扩散模型，即用于离散DNA序列产生的新型潜扩散模型。通过使用自动编码器将离散的DNA序列简单地嵌入连续的潜在空间中，我们能够利用连续扩散模型的强大生成能力来生成离散数据。此外，我们将Fréchet重建距离（FRED）作为新指标，以测量DNA序列世代的样品质量。我们的码头模型表明，就基序分布，潜在嵌入分布（FRED）和染色质曲线而言，与实际DNA紧密对齐的合成DNA序列具有能力。此外，我们还提供了来自15种的150K独特启动子基因序列的综合跨物种数据集，丰富了基因组学中未来生成建模的资源。我们已在https://github.com/zehui127/latent-dna-diffusion上公开提供代码和数据。
实现大脑图像共享：使用生成对抗网络实现具有分割标签的差异化隐私 TOF-MRA 图像
共享标记数据对于获取用于各种深度学习应用的大型数据集至关重要。在医学成像领域，由于隐私法规的原因，这通常是不可行的。虽然匿名化是一种解决方案，但标准技术已被证明是部分可逆的。在这里，使用具有差分隐私保证的生成对抗网络 (GAN) 的合成数据可以成为一种解决方案，既能确保患者的隐私，又能保持数据的预测特性。在本研究中，我们实现了具有和不具有差分隐私保证的 Wasserstein GAN (WGAN)，以生成用于脑血管分割的隐私保护标记的飞行时间磁共振血管造影 (TOF-MRA) 图像块。合成的图像标签对用于训练 U-net，该 U-net 根据来自两个不同数据集的真实患者图像的分割性能进行评估。此外，计算了生成的图像和真实图像之间的 Fréchet 初始距离 (FID) 以评估它们的相似性。在使用 U-Net 和 FID 进行评估时，我们探索了不同隐私级别的影响，该级别由参数 ε 表示。在更严格的隐私保障下，分割性能和 FID 与真实患者图像的相似性会下降。我们最好的分割模型是在合成数据和私人数据上训练的，在脑血管分割范例中，当 ε = 7.4 时，Dice 相似度系数 (DSC) 为 0.75，而当 ε = ∞ 时，Dice 相似度系数为 0.84（第二个测试集上的 DSC 分别为 0.69 和 0.88）。我们确定了一个阈值 ε < 5，对于该阈值，
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
推进AI驱动的医疗图像合成
摘要MEDVQA-GI挑战挑战解决了AI驱动的文本对象生成模型在医学诊断中的集成，旨在通过合成图像生成来增强诊断能力。现有方法主要集中于静态图像分析，并且缺乏文本描述中医学图像的动态生成。本研究打算通过引入基于微调生成模型的新方法来部分缩小这一差距，以从文本描述中生成动态，可扩展和精确的图像。尤其是，我们的系统集成了微调的稳定扩散和Dreambooth模型，以及低级适应（LORA），以生成高保真的医学图像。问题是两个子任务，即：图像合成（IS）和最佳提示生产（OPG）。前者通过口头提示创建医学图像，而后者提供了在指定类别中产生高质量图像的提示。这项研究强调了传统医学图像生成方法的局限性，例如手绘，限制数据集，静态程序和通用模型。我们的评估措施表明，稳定的扩散在产生高质量，多样化的图像方面超过了夹子和Dreambooth + Lora。具体来说，稳定的扩散的限制距离（FID）得分最低（单中心为0.099，多中心为0.064，合并为0.067），表明图像质量更高。此外，它的平均成立得分最高（所有数据集中为2.327），表明了异常的多样性和质量。这进展了AI驱动的医疗诊断领域。未来的研究将集中于模型炼油，数据集扩展和道德考虑，以有效地将这些进步实施到临床实践中。
物理学的数学方法
o 获得持续学习和知识更新的基本知识工具 o 学生将培养不断更新物理研究中的数学技术和技能的态度。 教学大纲 内容知识 度量空间。定义。例子。开集、闭集、邻域。拓扑空间。连续映射。稠密集、可分空间。收敛和柯西序列。完备性。例子。度量空间的完备性。巴拿赫空间。向量空间。范数空间。完备性和巴拿赫空间。例子：有限维空间、序列空间、函数空间。有界线性算子。连续性和有界性。BLT 定理。连续线性泛函和对偶空间。有界线性算子的巴拿赫空间。例子。测度论简介。勒贝格积分。Sigma 代数和 Borel 测度。可测函数。支配和单调收敛。富比尼定理。例子：绝对连续测度、狄拉克测度、康托测度。勒贝格分解定理。希尔伯特空间。内积。欧几里得空间和希尔伯特空间。正交性、勾股定理。贝塞尔不等式和柯西-施瓦茨不等式。三角不等式。平行四边形定律和极化恒等式。例子。直和。投影定理。Riesz-Fréchet 引理。正交系统和傅里叶系数。正交基和 Parseval 关系。Gram-Schmidt 正交化程序。与 l^2 同构。张量积和积基。希尔伯特空间上的线性算子。有界算子的 C ∗ -代数。正规、自伴、酉和投影算子。Baire 范畴定理。一致有界性原理。一致、强和弱收敛。一些量子力学。无界算子。伴生。对称和自伴算子。例子：乘法和导数算子。本质自伴算子。自伴性和本质自伴性的基本标准。图、闭包
休·L·阿特金森上校
休·L·“切特”·阿特金森上校于 1992 年 12 月在孟菲斯大学服役。他于 1995 年 12 月被任命为海军飞行员，并担任飞行教练。阿特金森调到佛罗里达州杰克逊维尔，在 F/A-18 大黄蜂战机上接受初步训练，然后调到南卡罗来纳州博福特的 VMFA (AW)-224。他担任过各种中队领导职务，并被部署到西太平洋。2000 年夏天，阿特金森转入 KC-130 并被分配到 VMGR-252。他担任过各种领导职务，并在世界各地执行过飞行任务，包括伊拉克的战斗巡逻。2005 年，阿特金森接管了位于阿拉巴马州的蒙哥马利招募站，之后进入空军指挥参谋学院学习。毕业后，他调往日本冲绳，担任 VMGR-152 执行官。2009 年，阿特金森调往纽约州纽堡，指挥海军陆战队第 49 航空大队 B 支队。之后，他进入空军战争学院学习，随后在联合参谋部担任联合观察员/教练员和可部署训练部队长。2015 年，阿特金森调往美国舰队司令部，担任 N35 分部负责人和舰队海军陆战队军官，之后他返回冲绳，担任第三海军陆战队远征军的 G35 指挥官。此次巡演结束后，阿特金森接管了位于德克萨斯州沃斯堡的第 41 海军陆战队飞机大队。他目前担任弗吉尼亚州诺福克海军安全司令部副司令。阿特金森拥有电气工程学士学位以及军事作战艺术与科学和战略研究硕士学位。他的个人奖项包括带两颗金星的功绩勋章、国防功绩服务勋章、带金星的功绩服务勋章、带打击/飞行的航空勋章（两项奖项）和海军嘉奖勋章。
太阳能合成成像：在SDO/AIA数据上介绍deno的扩散概率模型
为了人类的运气，与小型太阳能相比，太阳能较小。即使这些是个好消息，这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此，太阳能监视应用程序（包括量）是预测的，因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题，可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像，从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像，具有特定强度的能力。为了实现我们的目标，我们引入了一个脱氧概率模型（DDPM）。我们用SDO航天器上大气图像组件（AIA）仪器进行了精心制作的数据集训练它，该仪器特别是171Å带，该乐队捕获了冠状环，纤维，纤维，浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后，采用X射线测量来基于太阳量（a，b，c，m，x）对每个图像进行分类，从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标，FRéchetInception距离（FID）和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果，可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为，这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测，并将其应用于其他深度学习和物理任务，例如AIA到HMI（）图像翻译。