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eegdir：通过保留网络进行时间信息存储和全局建模的脑电图denoing网络
脑电图（EEG）信号在临床医学，脑研究和神经系统障碍研究中是关键的。然而，它们对生理和环境噪声受到污染的敏感性挑战了大脑活动分析的精度。深度学习的进步已经产生了抑制传统方法的欧EEG信号降解技术。在这项研究中，我们部署了保留网络体系结构（用于大型语言模型（LLMS）），用于EEG DENOSINGISENT，利用其强大的功能提取和全面的建模实力。此外，其固有的时间结构对准使保留网络特别适合EEG信号的时间序列性质，为其采用提供了额外的理由。为了将保留网络与EEG信号的一维特征相吻合，我们引入了一种信号嵌入策略，将这些信号重塑为有助于网络处理的二维嵌入空间。这种前卫方法不仅雕刻出EEG DENO的新型轨迹，还增强了我们对脑功能的理解和诊断神经系统疾病的准确性。此外，为了响应深度学习数据集的劳动密集型创建，我们提供了一个标准化的，预处理的数据集，该数据集准备简化该领域中的深度学习进步。
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
使用生成对抗网络对脑电信号进行自动去噪
摘要：脑机接口（BCI）在各个领域有着广泛的应用。在基于脑电信号的研究中，信号去噪是必不可少的一步。本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的去噪方法，对多通道脑电信号进行自动去噪。定义新的损失函数以确保滤波后的信号能够尽可能多地保留原始的有效信息和能量。该模型可以模仿和集成人工去噪方法，减少处理时间，因此可以用于大量数据处理。与其他神经网络去噪模型相比，所提出的模型多了一个判别器，它始终判断噪声是否被滤除。生成器则不断改变去噪方式。为了确保GAN模型稳定地生成脑电信号，提出了一种新的归一化方法，即基于样本熵阈值和能量阈值（SETET）归一化来检查异常信号并限制脑电信号的范围。去噪系统建立后，虽然去噪模型采用不同受试者的数据进行训练，但仍然能够适用于新受试者的数据去噪。本文讨论的实验采用HaLT公开数据集。相关性和均方根误差（RMSE）作为评价标准。结果表明，提出的自动GAN去噪网络达到了与手动混合人工去噪方法相同的性能。此外，GAN网络使去噪过程自动化，大大减少了时间。
多模式条件 - 金属有机-frameworks- ...
图1。介绍概述。a。 MOF的SDF表示。负SDF值代表孔隙表面的内部，而正值表示孔隙表面的外部。b。SDF的Noising和denoising过程的图形说明。c。 Moffusion的模型架构。在Moffusion中，使用denoising 3D U-NET用于扩散过程，MOF构造函数用于从生成的SDF构建MOF。vq-vae用于数据压缩和恢复，但是从可视化中省略了它。疗程表现出包括数字，分类和文本数据在内的不同数据方式的条件。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
使用扩散模型 - 补充材料
所提出的StableVSR建立在单个图像超分辨率（SISR）的预训练潜在扩散模型（LDM）上。我们使用稳定的扩散×4上放大器（SD×4 Upscaler）4。它遵循LDM框架[14]，该框架将迭代精炼过程执行到潜在空间中，并使用VAE解码器D [7]将潜伏期解码为RGB图像。从低分辨率的RGB图像LR（条件图像）和初始嘈杂的潜在X t开始，使用denoising Unet ϵθ用于通过迭代改进过程生成高分辨率对应物。在此过程中，从LR引导的X t逐渐消除了噪声。在定义数量的采样步骤之后，使用VAE解码器D [7]将获得的潜在X 0解码为高分辨率的RGB图像HR。所获得的图像HR的分辨率比低分辨率图像LR高的分辨率高，因为D执行×4升级。实际上，低分辨率的RGB图像LR和初始噪声潜在X t沿通道尺寸加入并输入到denoising unet中。
