XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemforme
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
在平等中偏爱一个 - 不是一个好主意：基于变形金刚的人行人检测的多对一匹配
与基于卷积神经网络（CNN）相比，我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议，单独完善每个建议，然后对其进行非最大抑制（NMS）的跟进，以产生稀疏的预测。在争论中，变压器模型每个地面真相（GT）行人盒选择一个建议，然后从中选择了正面的正态。所有其他建议，其中许多与选定的建议高度相似，都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测，从而消除了NM的需求，但在许多类似的建议中，任意选择，有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题，我们建议基于Min-Cost-Flow的配方，而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法，并纳入了诸如每个地面真相盒的约束，并且与一个建议的提案相匹配，并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明，我们的方法达到了3个失误率（较低）3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中，而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
前海军基地罗斯福路
海军继续按照美国环保署的同意令（命令号 RCRA-02-2007-7301）开展工作，并遵守《资源保护和回收法案》（RCRA）的规定，推进对现有场地的调查和清理工作。海军每月都会向社区通报计划进行的实地工作。 2016 年 10 月 1 日至 31 日计划开展以下活动和现场工作： • 波多黎各海军活动中心 (NAPR)：对整个设施内的标志进行检查和维护活动。 • 固体废物管理单位 3（前基础垃圾填埋场）：在垃圾填埋场覆盖层的最后部分安装草坪。 • 固体废物管理单元 7/8（拖车燃料存储区）：收集地下水采样事件产生的调查地下水。 • 固体废物管理单位 11/45（38 号楼室内/室外）：开始现场活动、直推技术 (DPT) 钻探并采集地下水样本以及安装监测井。 • 固体废物管理单位 71（采石场处置场）：开始现场活动、DPT 钻探（采集土壤样本）和试验钻探。 • 固体废物管理部门 68：基础声明的公众意见征询期，可在以下网址查阅：http://go.usa.gov/8mnm。
在AML中进行调节和移植后维护方面的创新：关于移植 - 抗血清的基因组知情启示
急性髓样白血病（AML）是癌症基因组学的原型，因为它是第一个发表的癌症基因组。大规模的下一代/大规模平行的测序工作已经确定了复发的改变，这些变化为预后提供了信息，并指导了靶向疗法的发展。尽管前线发生了变化和复发标准的护理标准，这是由于针对FLT3，IDH1/2和凋亡途径的小分子的成功，同种异体干细胞移植（AllOHSCT）以及由此产生的嫁接 - 与Leukemia（GVL）效应是大多数患者的唯一治愈途径。调节方案，预防疗法，抗感染剂和支持性护理的进展使这种方式可行，即使在患有高龄或医疗合并症的患者中，也可以减少与移植相关的死亡率。因此，复发已经成为移植失败的最常见原因。可能在AllOHSCT之后发生复发，因为残留疾病克隆在移植后持续存在，并从GVL中产生免疫逃脱，或者此类克隆可能会在AllOHSCT后早期迅速迅速增殖，并且超过了供体免疫重建，从而导致复发在任何GVL效应之前。为了解决这个问题，基因组知情的疗法越来越多地纳入移植前的调节中，或者作为移植后维持或预先置换治疗，以设置混合/下降的供体嵌合或可持续的可检测到的可测量可测量的残基疾病（MRD）。There is an urgent need to better understand how these emerging therapies modulate the two sides of the GVHD vs. GVL coin: 1) how molecularly or immunologically targeted therapies affect engraftment, GVHD potential, and function of the donor graft and 2) how these therapies affect the immunogenicity and sensitivity of leukemic clones to the GVL effect.通过最大化分子靶向药物，免疫调节剂，常规化学疗法和GVL效应的协同作用，人们希望改善这种经常蒸发疾病的患者的结局。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
shvit：带有内存有效宏设计的单头视觉变压器
最近，有效的视觉变压器表现出出色的性能，并且在资源受限的范围内延迟较低。通常，他们在宏观水平上使用4×4贴片嵌入式和4阶段结构，同时在微观级别利用多头配置的同时注意力。本文旨在解决记忆效率高的人中所有设计级别的计算重复。我们发现，使用较大的修补茎不仅降低了内存访问成本，而且还通过利用令牌表示，从早期阶段降低了空间冗余，从而实现了态度性能。fur-hoverore，我们的初步分析表明，在早期阶段的注意力层可以用会议代替，并且后期阶段的几个注意力头在计算上是多余的。为了处理这一点，我们介绍了一个单头注意模块，该模块固有地预先预先冗余，并同时通过相结合的全局和本地信息来提高准确性。在解决方案的基础上，我们引入了Shvit，这是一种单头视觉变压器，获得了最先进的速度准确性权衡。例如，在ImagEnet-1k上，我们的SHVIT-S4在GPU，CPU和iPhone12移动设备上比MobileVitV2×1.0快3.3×，8.1×和2.4倍，而同时更准确。用于使用Mask-RCNN头对MS Coco进行的对象检测和实例分割，我们的模型分别在GPU和移动设备上表现出3.8×和2.0×下骨架潜伏期时，可以与FastVit-SA12进行比较。
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
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。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
Genai / Transformers研讨会概述，内部和见解< / div>
➢j和l是损失 /错误 /成本功能的通常符号，即< / div>模型预测的内容与根据地面真理预测的内容之间的区别。