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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。
不使用电脑学习编码似乎是不可能的，但这非常有意义，特别是对于家里没有电脑的孩子来说
我们为孩子们创建了 7 项免费编码活动，您可以将其添加到您的家庭学校课程中，以教授编码的基本原理。它包括有趣、儿童友好的最爱，如编码单词搜索和编码填字游戏。您还可以使用我们的可打印工作表向孩子们教授算法、ASCII 代码和冒泡排序。为您的学生打下元认知、解决问题和抽象思维的基础。
帐单代码：3510-dr-p
该文件计划于 2025 年 1 月 29 日在《联邦公报》上公布，并可在线查阅：https://federalregister.gov/d/2025-01846 和 https://govinfo.gov
帐单代码 3510-33-p
中国北京市北京经济技术开发区科创十三街29号1区3号楼13层1301-02号；中国广东省东莞市塘下镇天沙路1号3号楼；中国北京市经济技术开发区科创十三街天通泰谷3号楼，邮编：100176；中国北京市通州区科创十三街29号天通泰科技金融谷C座1501-03号；中国北京市朝阳区曙光西里6号院时代广场8号楼503室。
实习：建造3D网状自动编码器-AFIG
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后，目的是设计和实现3D网格自动编码器，以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效，如文本对图像模型中所示[6，7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是，它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性，而且还使模型的扩展能够处理多个字符，从而结合了它们之间的相互作用。其次，潜在空间可用于生成模型中，从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。
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。
计费代码6717-01-P
档案编号：ER10-1849-035; ER10-1851-020; ER10-1852-107; ER10-1857-023; ER10-1890-030; ER10-1899-024; ER10-1907-032; ER10-1918-033; ER10-1930-020; ER10-1931-021; ER10-1932-023; ER10-1935-024; ER10-1950-033; ER10-1962-030; ER10-1966-024; ER11-2160-030; ER11-2642-029; ER11-3635-023; ER12-895-034; ER12-1228-036; ER12-2225-023; ER12-2226-023; ER13-752-023; ER13-1991-036; ER13-1992-036; ER13-2112-025; ER13-2147-010; ER14-21-018; ER14-1630-020; ER14-2138-020; ER14-2447-004; ER14-2707-031; ER15-1375-024; ER15-2101-018; ER15-2477-023; ER15-2601-016; ER16-90-023; ER16-1354-019; ER16-1872-023; ER16-2275-024; ER16-2276-024; ER17-2340-020; ER18-882-023; ER18-1534-016; ER18-1535-015; ER18-1771-023; ER18-2003-020; ER18-2066-015; ER18-2182-021; ER18-2246-022; ER19-1392-014; ER19-1393-020; ER19-1394-020; ER19-2269-012; ER19-2389-014; ER19-2398-018; ER19-2437-016; ER20-1907-013; ER20-1986-012; ER20-2019-013; ER20-2064-014; ER20-2690-014; ER20-2695-015; ER21-254-010; ER21-1682-008; ER21-1879-008; ER21-1953-012; ER21-2117-012; ER21-2118-011; ER21-2149-012; ER21-2225-012; ER21-2293-011; ER21-2296-011; ER21-2699-013; ER22-381-014; ER22-1982-011; ER22-2536-007; ER22-2706-007; ER23-1541-005; ER23-1542-005; ER23-1543-005; ER23-2321-004; ER23-2629-006; ER24-26-004; ER24-827-004; ER24-1289-004; ER24-1816-003; ER24-2512- 004; ER24-2513-004; ER24-2514-004; ER24-2662-002; ER24-2794-003 Applicants: Minco II Energy Storage, LLC, Duane Arnold Solar II, LLC, FRP Gadsden County Solar, LLC, FRP Columbia County Solar, LLC, FRP Gilchrist County Solar, LLC, High River Energy Center, LLC, Decatur Solar Energy Center, LLC, Grace Orchard Energy Center, LLC, East
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。