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用于医学图像分析的 GAN
生成对抗网络 (GAN) 及其扩展开辟了许多令人兴奋的方法来解决众所周知且具有挑战性的医学图像分析问题，例如医学图像去噪、重建、分割、数据模拟、检测或分类。此外，它们以前所未有的真实感合成图像的能力也使人们希望借助这些生成模型解决医学领域长期缺乏标记数据的问题。在这篇评论论文中，对 GAN 在医学应用方面的最新文献进行了广泛的概述，彻底讨论了所提出方法的缺点和机会，并阐述了未来的潜在工作。我们回顾了截至提交日期发表的最相关的论文。为了快速访问，我们将基本细节（例如底层方法、数据集和性能）制成表格。http://livingreview.in.tum.de/GANs_for_Medical_Applications/ 提供了一个交互式可视化界面，对所有论文进行了分类以保持评论的活力。
PIE＆AI：PUNE-甘斯的简介
这将是机器学习领域的初学者，他们想进一步了解这个美丽的甘斯的想法。它将向与会者介绍gan，各种类型，并对其概念的适当理解。与会者将以更好的了解以及使用gans可以做什么和不能做的事情的清晰途径离开活动，并清楚地了解在哪里开始学习。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
使用 GAN 预测药物-靶标结合亲和力
药物与靶标之间相互作用的计算预测是药物发现领域的长期挑战。最先进的药物-靶标相互作用预测方法主要基于具有已知标签信息的监督机器学习。然而，在生物医学中，获取标记的训练数据是一个昂贵且费力的过程。本文提出了一种基于半监督生成对抗网络 (GAN) 的方法来预测结合亲和力。我们的方法包括两部分，两个用于特征提取的 GAN 和一个用于预测的回归网络。半监督机制使我们的模型能够学习标记和未标记数据的蛋白质药物特征。我们使用多个公共数据集评估我们方法的性能。实验结果表明，我们的方法在利用免费提供的未标记数据时实现了具有竞争力的性能。我们的结果表明，利用这种未标记数据可以大大帮助提高各种生物医学关系提取过程的性能，例如药物-靶标相互作用和蛋白质-蛋白质相互作用，特别是在这些任务中只有有限的标记数据可用时。据我们所知，这是第一个基于半监督 GAN 的预测结合亲和力的方法。
gan和vaes的比较分析在产生高质量的
指标，例如网络大小，培训时间和生成数据的质量。此外，还研究了潜在的数学，并与gan和vaes的理论基础有关。2。相关的生成模型近年来一直是机器学习领域的重要研究的主题，具有生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）是两种最广泛使用的技术。几项研究比较了gan和vaes在不同的数据集和应用程序上的性能，其中一些报道了gan的结果更好（Karras等，2019），而其他人则报告了VAE的更好结果（Bowman等，2019）。该领域最有影响力的论文包括Goodfellow等人。的（2014年）引入了GAN框架，以及Kingma and Welling（2014）的VAE框架的引入，这些框架已在随后的作品中广泛引用。Salimans等。的（2016）论文提出了稳定gan训练的技术，例如为发电机和歧视者使用不同的学习率，而Chen等人。（2016）提出了对GAN框架的修改，该修改允许学习可解释的表示形式。Mescheder等。的（2017）论文提出了一个结合了VAE和gans强度的混合模型，以及Arjovsky等。的（2017）论文提出了对GAN框架的修改，该框架将Wasserstein距离用作目标函数，从而进行了更稳定的训练。Kumar等。 3。 每个Kumar等。3。每个的（2019年）论文提出了对GAN框架的修改，该框架在歧视者中引入了瓶颈，从而提高了性能，而Shen等人则进行了改善。的（2020）论文提出了一种在gan的潜在空间中发现可解释方向的方法，从而可以控制生成的图像的特定属性。方法论3.1数据集我们从MNIST数据集中应用了60,000张培训照片和10,000个手写数字的测试图像。
Joshua S. Gans 工作论文 32685
当人工智能预测实质上解决了审判不确定性时，购买人工智能预测的一方会披露其对自身有利的预测，否则则不会披露，从而向另一方发出结果信号。因此，审判结果成为常识。然而，这意味着双方会和解，而不是购买人工智能预测。当双方对审判结果有不同的先验信念时，只有购买和使用人工智能预测，这些分歧才会得到解决。在这种情况下，人工智能将在均衡状态下购买。不同的审判费用分配规则，将所有费用判给败诉方（英国规则）或让各方承担自己的费用（美国规则），都会影响对和解谈判人工智能的需求，但这种情况如何发生与对在没有人工智能的情况下是否会达成和解的预期相互影响。
垄断市场中的人工智能采用 Joshua S. Gans...
虽然经济学中已经探讨了有关人工智能采用的某些主题，包括其在劳动力替代中的作用（Acemoglu & Restrepo (2018)）以及在潜在地促进勾结（Calvano 等人(2020)），但很少有人关注人工智能的最新发展将如何影响企业的“核心”业务。也就是说，人工智能的采用将如何改变企业的价格和数量决策？通常，技术变化通过流程创新（降低生产的边际成本，从而降低价格和扩大数量）或产品创新（改善需求，从而导致价格上涨，数量含义不明确）来影响这些决策。绝大多数情况下，采用此类创新被认为对企业和消费者都有利，尽管也有例外（Bryan & Williams (2021)）。AI 采用的某些方面确实会对企业产生影响，例如标准创新。但从本质上讲，最近的 AI 发展是预测统计的进步——允许企业生成和使用以前无法获得的信息（参见 Agrawal 等人(2019)）。对于此类创新，采用的回报和对消费者福利的影响并不一定是简单的。在这里，我们探讨了一类典型的预测，这些预测 (a) 对大多数公司都有价值，并且 (b) 对这些公司做出的价格和数量决策有明确的影响。我们研究公司需求的预测。通过使用机器学习等 AI 方法收集更大的消费者数据集和更复杂的多特征需求预测模型，未来，公司可能能够在做出关键价格和数量决策之前准确、更提前地预测需求。这促使我们研究信息的改善将如何影响企业行为的理论。本文探讨了从不确定需求转向确定需求对单一垄断企业的影响。1 探索这一问题的技术挑战不是在采用人工智能后对价格和数量结果进行建模——这些结果沿着通常的教科书思路进行——而是在采用人工智能之前对这些选择进行建模。具体而言，正如几十年前所指出的那样（Mills (1959)），当面临需求不确定性时，企业的价格和数量选择变得具有挑战性，并且不会像教科书那样陷入单一维度。此外，不同的公司面临的信息环境也不同，这取决于相对于需求揭示的决策时机以及需求预测的时间范围。这引发了许多案例和场景，必须对其进行分析，才能全面了解人工智能的采用对公司选择的影响。
SAG-GAN：用于医学图像数据增强的半监督注意力引导 GAN
摘要 — 最近，深度学习方法，特别是卷积神经网络 (CNN)，在计算机视觉领域取得了巨大突破。此外，大规模注释数据集是成功训练过程的关键。然而，在医学领域获取这样的数据集是一个巨大的挑战。为此，我们提出了一种使用循环一致性生成对抗网络 (GAN) 生成合成医学图像的数据增强方法。我们添加半监督注意模块来生成具有令人信服的细节的图像。我们将肿瘤图像和正常图像视为两个领域。所提出的基于 GAN 的模型可以从正常图像生成肿瘤图像，反过来，它也可以从肿瘤图像生成正常图像。此外，我们表明生成的医学图像可用于提高 ResNet18 在医学图像分类中的性能。我们的模型应用于三个有限的肿瘤 MRI 图像数据集。我们首先在有限的数据集上生成 MRI 图像，然后训练三种流行的分类模型以获得最佳的肿瘤分类模型。最后，我们使用经典的数据增强方法使用真实图像训练分类模型，使用合成图像训练分类模型。这些训练模型之间的分类结果表明，与经典的数据增强方法相比，所提出的 SAG-GAN 数据增强方法可以提高准确率和 AUC。我们相信所提出的数据增强方法可以应用于其他医学图像领域，并提高计算机辅助诊断的准确性。索引词——生成对抗网络 (GAN)、数据增强、注意模块、医学图像处理
NAVMC 5239.1（有担保）
b。根据DON关于Genai（Ref P）的开发和使用的指导，“人工智能”（AI）是指基于机器的系统，能够根据人为定义的目标做出预测，建议或决策，以影响实际或虚拟环境。这些系统将机器和人类生成的输入都集成到感知环境，通过自动分析将这些感知抽象成模型，并利用模型推断来生成信息或操作的选项。“生成人工智能”的定义与包含一类AI模型的顺序相同，旨在模拟输入数据的结构和特征，以创建合成内容，包括但不限于图像，视频，音频和文本。genai由独立生成新内容的许多不同类别，模型和产品组成。这些先进的AI算法具有向用户提示提供人类响应的非凡能力，利用了培训的大量数据集。出于本备忘录的目的，genai包括参考“国防部（DOD）指南（DOD）指南和护栏的风险，以告知生成性人工智能的治理”，其中包括单模式或多模式的llms，llms，生成的敌方网络（gans），神经范围（gans）的变化（gans）（gans）的变化（gans）（gans）的变化。自动编码器（VAE）。