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问题扩散选项卡2021-2027 27
代表有效且可持续的反应。从两个霞多丽原型开始，经过遗传修改以抵抗这些疾病，该项目着重于对发表的植物的分析。使用CRISPR/CAS9技术进行了变化，这是植物遗传改善的最有希望的一种。到目前为止获得的结果令人鼓舞：这些植物对病原体的抗药性有显着改善，感染症状显着减轻。遗传分析已经确认了目标基因的精确变化，而没有证据表明效果。这种创新的方法有助于减少化学农药的使用，从而响应更可持续的农业的需求。获得的结果是Edivite S.R.L.是现代葡萄栽培部门的领导者，对生产力，酿酒师的成本以及葡萄酒的整体质量产生了积极影响。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
稳定扩散启用水下深度估计
单眼深度估计在近年来，由于深度学习的进步，近年来在陆地图像上取得了重大进展。，但主要是由于数据稀缺性而导致的水下场景不足。鉴于水中的光衰减和背面的固有挑战，获得清晰的水下图像或精确的深度非常困难且昂贵。为了减轻此问题，基于学习的方法通常依赖于综合数据或转向自欺欺人或无监督的举止。尽管如此，它们的性能通常受到域间隙和宽松的约束而阻碍。在本文中，我们提出了一种新的管道，用于使用准确陆地深度生成感性的水下图像。这种方法有助于对水下深度估计的模型进行超级培训，从而有效地降低了限制和水下环境之间的性能差异。与以前的合成数据集相反，这些数据集仅将样式转移应用于没有场景内容的情况下的Terres试验图像，我们的方法通过通过创新的STA-
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
诊所心力衰竭的干细胞疗法
尽管在理解肿瘤的病因和生物学以及增强免疫学控制和引入晚期治疗方式的作用方面取得了重大进展，但肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因（1，2）。 非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，占所有肺癌诊断的84％（3，4）。 尽管化疗仍然是一种常见的治疗方法（3，5），但可靶向的驱动基因突变彻底改变了晚期NSCLC患者的治疗景观。 转染期间重新排列（RET）原始癌基因编码参与正常胚胎发育的跨膜受体酪氨酸激酶。 ret基因融合或重排发生在1％ - 2％的NSCLC病例（6）中，尤其是在年轻人（≤60岁）中，不吸烟患有腺癌患者。 这些重排可能会使癌症对某些化学疗法药物的反应更敏感，例如Pemetrexed（7）。 肺腺癌中的恶性胸膜积液（MPE）经常重排（8）。 建议检测RET改变，以识别可能有资格获得RET抑制剂的NSCLC患者。 可用于检测RET重排的分子测试技术包括下一代测序（NGS），逆转录聚合酶链反应（RT-PCR），原位杂交（FISH）和免疫组织化学（9）以及分析循环肿瘤DNA（CTDNA）（CTDNA）（CTDNA）（10）（10）（10）。 selpercatinib是一种新型的酪氨酸激酶抑制剂，它是RET蛋白及其变体活性的选择性阻滞剂。肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因（1，2）。非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，占所有肺癌诊断的84％（3，4）。尽管化疗仍然是一种常见的治疗方法（3，5），但可靶向的驱动基因突变彻底改变了晚期NSCLC患者的治疗景观。转染期间重新排列（RET）原始癌基因编码参与正常胚胎发育的跨膜受体酪氨酸激酶。ret基因融合或重排发生在1％ - 2％的NSCLC病例（6）中，尤其是在年轻人（≤60岁）中，不吸烟患有腺癌患者。这些重排可能会使癌症对某些化学疗法药物的反应更敏感，例如Pemetrexed（7）。肺腺癌中的恶性胸膜积液（MPE）经常重排（8）。建议检测RET改变，以识别可能有资格获得RET抑制剂的NSCLC患者。可用于检测RET重排的分子测试技术包括下一代测序（NGS），逆转录聚合酶链反应（RT-PCR），原位杂交（FISH）和免疫组织化学（9）以及分析循环肿瘤DNA（CTDNA）（CTDNA）（CTDNA）（10）（10）（10）。selpercatinib是一种新型的酪氨酸激酶抑制剂，它是RET蛋白及其变体活性的选择性阻滞剂。通过抑制RET，selpercatinib有助于破坏促进存在RET改变的细胞中癌症生长和存活的信号传导途径（11）。我们报告了一个具有挑战性的病例，即在接受化学免疫疗法治疗失败后，在第二行治疗的患者在第二行治疗。
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
染色体融合有助于适应三分之一的粘性环境3
©作者2021。由牛津大学出版社代表分子生物学与进化学会出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
信息和交流技术 -
本文提出的研究通过应用解释过程框架回顾了意大利工业区中网络技术的扩散。我们描述了将地区描述为特殊的社会经济现实的社会过程和背景。在此背景下，我们讨论了过去三年中关于信息和通信技术扩散（ICT）的十二个意大利工业区进行的两项调查。调查记录了支持通信流和基础架构（例如电子邮件，ISDN和ASDL连接）的ICT的广泛扩散，而对ERP系统和电子商务应用程序等业务模型产生影响的技术则不那么分散。我们阐述了这些发现，并认为扩散的不同趋势取决于技术/经济原因和社会文化问题。一方面地区公司拥有低技术专业知识，无法负担高成本技术；另一方面，他们认为ICT是他们数十年来互动中已经建立的丰富关系网络的替代不足。在这种情况下
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些