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文章检测难以捉摸的DNA拷贝数变体...
拷贝数变体（CNV）在遗传性疾病和癌症的分子发病机理以及正常的人间变异中起着重要作用。但是，它们仍然很难在主流测序项目中识别，尤其是涉及外显子组测序，因为它们通常发生在非针对分析的DNA区域中。为了克服这个问题，我们开发了非高峰，这是一种用户友好的CNV检测工具，该工具以denoising方法为基础，并且使用“''target''DNA读取，通常通过测序管道来丢弃它。我们根据96种癌症的靶向测序以及来自三种不同人群的遗传性视网膜疾病的个体的130个个体进行了基准测试。对于两组数据，非高峰均表现出出色的性能（> 95％的灵敏度和> 80％的特定峰与实验验证），可在仅检测单独的硅数据中的CNV，这表明其对分子诊断和遗传研究的直接适用性。
跨模式扩散建模和语音识别的采样
扩散模型在单个模态内的持续数据中脱颖而出。将其有效的语音识别扩展到语音识别，其中连续的语音框架被用作生成离散单词令牌的条件，在离散状态空间中建立条件扩散至关重要。本文介绍了一个非自动性散布扩散模型，从而通过迭代分化步骤可以平行地生成与语音信号相对应的单词字符串。一个声学变压器编码器标识了语音表示形式，它是DeNoising Transformer解码器预测整个离散序列的条件。为了解决交叉模式扩散的冗余降低，在优化的情况下集成了另一个特征去相关目标。本文通过使用快速采样方法进一步减少推理时间。语音识别的实验说明了提出方法的优点。索引术语：语音识别，扩散模型，特征去相关，快速采样
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
EEG信号处理 20世纪欧洲的经济历史 艾森豪威尔与冷战经济
2.6连贯性，多元自回归（MVAR）建模和定向转移功能（DTF）67 2.7混乱和动态分析71 2.7.1熵71 2.7.2 Kolmogorov熵71 2.7.7.3.7.3 Series 75 2.7.6 Approximate Entropy 11 2.7.7 Using the Prediction Order 78 2.8 Filtering and Denoising 79 2.9 Principal Component Analysis 83 2.9.1 Singular-Value Decomposition 84 2.10 Independent Component Analysis 86 2.10.1 Instantaneous BSS 90 2.10.2 Convolutive BSS 95 2.10.3 Sparse Component Analysis 98 2.10.4 Nonlinear BSS 99 2.10.5 Constrained BSS 100 2.11受约束BSS的应用：示例102 2.12信号参数估计104 2.13分类算法105 2.13.1支持向量机106 2.13.2 K-Means算法114 2.14匹配匹配追踪117 2.15摘要和结论118参考119 119 119
表征胸部CT扫描条件潜在扩散
摘要。这项研究深入研究了用于用于胸部CT扫描的潜在扩散模型的合成肺结节的表征。我们的实验涉及通过二进制掩码进行定位和各种结节属性引导扩散过程。特别是，掩码指示结节在边界框的形状中的近似位置，而其他标量属性则在嵌入向量中编码。扩散模型在2D中运行，在推理过程中产生单个合成CT切片。该体系结构包括一个VQ-VAE编码器，以在图像和潜在空间之间进行转换，以及负责DeNoising过程的U-NET。我们的主要目标是评估合成图像的质量，这是条件属性的函数。我们讨论可能的偏见以及模型是否充分定位并表征合成结节。我们对拟议方法的能力和局限性的发现可能是涉及有限数据集的下游任务，因为医学成像通常是这种情况。
一种快速低功耗多传感器 3D 场景框架...
摘要。我们提出了一个计算框架，它结合了深度和颜色（纹理）模态来进行 3D 场景重建。场景深度由采用飞行时间原理的低功率光子混合装置 (PMD) 捕获，而颜色（2D）数据则由高分辨率 RGB 传感器捕获。这种 3D 捕获设置有助于 3D 人脸识别任务，更具体地说，有助于深度引导图像分割、3D 人脸重建、姿势修改和规范化，这些都是特征提取和识别之前的重要预处理步骤。两种捕获的模态具有不同的空间分辨率，需要对齐和融合，以形成所谓的视图加深度或 RGB-Z 3D 场景表示。我们特别讨论了系统的低功耗操作模式，其中深度数据看起来非常嘈杂，需要在与颜色数据融合之前进行有效去噪。我们建议使用非局部均值 (NLM) 去噪方法的修改，该方法在我们的框架中对复值数据进行操作，从而提供针对低光捕获条件的一定稳健性和对场景内容的自适应性。在我们的方法中，我们对范围点云数据实施双边滤波器，确保数据融合步骤的非常好的起点。后者基于迭代理查森方法，该方法用于使用来自颜色数据的结构信息对深度数据进行有效的非均匀到均匀重采样。我们展示了基于 GPU 的框架的实时实现，可产生适合面部规范化和识别的高质量 3D 场景重建。关键词：ToF、2D/3D、深度、融合、去噪、NLM、面部、ICP
EEG 信号复杂性测量以增强 BCI-...
摘要：中风是全球第二大死亡原因和最常见的残疾原因之一。研究人员发现脑机接口 (BCI) 技术可以更好地帮助中风患者康复。本研究使用所提出的运动想象 (MI) 框架分析了来自 8 名受试者的脑电图 (EEG) 数据集，以增强针对中风患者的基于 MI 的 BCI 系统。该框架的预处理部分包括使用传统滤波器和独立成分分析 (ICA) 去噪方法。然后计算分形维数 (FD) 和赫斯特指数 (Hur) 作为复杂性特征，并评估 Tsallis 熵 (TsEn) 和弥散熵 (DispEn) 作为不规则参数。然后使用双向方差分析 (ANOVA) 从每个参与者那里统计检索基于 MI 的 BCI 特征，以展示个体在四个类别（左手、右手、脚和舌头）中的表现。降维算法拉普拉斯特征图 (LE) 用于增强基于 MI 的 BCI 分类性能。利用 k 最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 分类器，最终确定了中风后患者的组别。研究结果表明，使用 RF 和 KNN 的 LE 分别获得了 74.48% 和 73.20% 的准确率；因此，所提出的特征与 ICA 去噪技术的综合集可以准确描述所提出的 MI 框架，可用于探索四类基于 MI 的 BCI 康复。这项研究将帮助临床医生、医生和技术人员为中风患者制定良好的康复计划。
基因组生物学和技术的进步2024 ...
科学计划全体会议：基因组学I（Eric Green，国家人类基因组研究所，主席）PALMS BALMS BALLMEN LL＆LLL 5:00 PM。 - 下午5:10下午5:10开幕词 - 下午5:40斯蒂芬妮·希克斯（Stephanie Hicks），约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）“单细胞和空间数据科学的可扩展计算方法和软件”下午5:40 - 下午6:10斯坦福大学的Anshul Kundaje“通过有效的深度学习模型进行调试，denoing，denoing，deNoising，deNoing和解释监管分析实验的因果序列语法”下午6:10 - 下午6:40安吉拉·布鲁克斯（Angela Brooks），加利福尼亚大学，圣克鲁斯分校，“成绩单识别的长阅读RNA-seq方法的系统评估”下午6:40 - 晚上7:00萨迪·范霍恩（Sadie Vanhorn），（摘要）华盛顿大学，圣路易斯“高分辨率单细胞谱系跟踪揭示了重新编程的动态”下午7:00 - 晚上10:00欢迎接待
基于扩散模型的机器人视觉运动策略学习
背景和动机视觉策略学习涉及将视觉观察映射到运动动作上，使机器人能够有效地与环境互动。传统方法通常在多模式作用分布的复杂性以及对高精度和时间一致性的需求中挣扎。最近引入的扩散策略通过采用有条件的降级扩散过程来生成机器人动作，从而提供了有希望的解决方案。这些模型在产生复杂的行为方面表现出了卓越的性能，使其成为机器人操纵和组装任务的理想候选人。此外，整合自然语言处理（NLP）允许多功能任务调理，使机器人能够根据人类指令执行各种任务。