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使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
对基于分数生成模型的噪声时间表的分析
基于得分的生成模型（SGM）旨在通过仅使用来自目标的噪声扰动样本来学习得分功能来估算目标数据分布。最近的文献广泛地集中在评估目标和估计分布之间的误差上，从而通过Kullback-Leibler（KL）Divergence和Wasserstein距离来测量生成质量。在对数据分布的轻度假设下，我们为目标和估计分布之间的KL差异建立了上限，这取决于任何依赖时间依赖的噪声时间表。在额外的规律性假设下，利用了有利的潜在收缩机制，与最新结果相比，我们提供了瓦斯坦斯坦距离的更严格的误差。除了具有易处理外，该上限还结合了在训练过程中需要调整的目标分布和SGM超参数的特性。最后，我们使用模拟和CIFAR-10数据集1通过数值实验来说明这些边界，并在参数族中识别最佳的噪声时间表范围。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
总tau和神经丝的结合区分了神经退行性和原发性精神疾病
背景和目的：神经精神症状通常在神经退行性疾病中观察到。目前没有生物标志物可用于诊断精神病。因此，在日常实践中，精神病和神经退行性疾病之间的区别可能具有挑战性。方法：这项回顾性研究包括64名原发性精神病患者（PSY）和162名与各种神经退行性迷失（NDG）相关的患者。在Cere- Brospilinal流体中分析了总TAU（T-TAU），磷酸化的Tau（P-TAU（P-TAU），A B 1-42肽（A B 1-42）和神经纤维纤维链轻链蛋白（NFL）。使用单个和脑脊液流体标记的个人和组合分析来评估PSY和NDG患者之间的歧视。结果：脑脊液T-TAU和NFL表现出最佳的诊断表现：它们能够区分PSY和每个NDG患者的每个亚组。t-tau的敏感性最高（93.8％），但特定较差（67.3％）。的确，一些NDG亚组表现出与PSY患者相当的T-TAU水平较低。连续的组合T-Tau + NFL提高了患者的特征，尤其是在这些特定亚组中，将特殊的五城市提高了89.6％，而不会改变灵敏度。最后，这种标记的组合导致整个患者队列的高分类率为90.7％。结论：顺序组合T-TAU + NFL可以在具有精神病患者的患者中对神经退行性的生物学检测。这种标记物的提及似乎是原发性精神病和神经疾病疾病之间临床实践中差异诊断的有前途的策略，从而改善了患者的医疗护理。
Beckman Coulter RUO分析神经退行性疾病
2025年2月 - 贝克曼·库尔特（Beckman Coulter）诊断宣布，仅使用基于血液的生物标志物免疫测定法，旨在评估磷酸化的TAU217，神经胶质酸性蛋白质，神经纤维纤维纤维蛋白，神经纤维蛋白光链和载脂蛋白ε4生物标志物。这些神经生成RUO分析可用于DXI 9000免疫测定分析仪。GFAP，NFL和APOEε4分析也可用于Access 2 Immunoasle Analyzer。
脑科学 - 神经退行性疾病中的星形胶质细胞
“神经退行性疾病”通常是指诸如阿尔茨海默氏病，亨廷顿氏病，各种共济失调和大量罕见的遗传疾病等疾病，这些疾病会导致神经元的逐渐丧失，认知和运动功能的丧失以及某些情况下，死亡。然而，神经退行性的迹象在癫痫和抑郁等疾病中也很明显。尽管“神经变性”一词显然意味着神经元的生存能力丧失，但现在普遍承认星形胶质细胞与这种过程密切相关。星形胶质细胞通过各种方式帮助神经元的弹性。一些研究表明，它们实际上可能是某些条件下病理机制的一部分。我们试图在所有病理状态中的星形胶质细胞与神经元之间的相互作用进行研究。星形胶质细胞保护神经元免受损害的机制，与小胶质细胞在处理退化神经元方面的合作以及疾病中星形胶质细胞的可塑性是本卷中潜在的主题。
儿童和生物AI-欧洲议会
儿童是数字工具的密集使用者，例如人工智能（AI）。生成的AI - 可以创建新内容（例如文本，图像，视频和音乐）的AI，正变得越来越复杂，因此很难将用户生成的内容与AI生成的（合成）内容区分开。如果不正确监督，这些工具可能会对他们的认知能力仍在发展的儿童承担风险。因此，需要增强儿童，教育工作者和父母的生成AI素养，同时越来越重要，同时行业的努力和加强AI立法的实施，包括监测指标。与AI儿童和青少年一起成长的第一代数字本地人是狂热的互联网用户。欧盟中的大多数孩子每天都使用智能手机，并且从十年前就这样做的年龄要年轻。通常，在线环境儿童访问最初并不是为他们设计的。澳大利亚等一些国家通过法律，以防止16岁以下的儿童使用社交媒体平台。同时，绕过社交媒体等服务设定的年龄要求也没有问题。同样，孩子们已经在使用应用程序，玩具，虚拟助手，游戏和/或学习软件中嵌入的AI。在英国（英国）进行的一项2024年的调查显示，13至18岁的年轻人中有77.1％使用了生成的AI，发现他们使用它的可能性是成年人的两倍。最常见的用途是帮助家庭作业和寻求娱乐。英国根据其AI机会行动计划，有利于在学校使用AI在学校的实施。与其他数字技术一样，除最低使用年龄外，最受欢迎的AI工具没有采取特定措施来使其功能适应不足年龄的用户。Claude的拟人化不允许18岁以下的用户使用其服务。ChatGpt要求对13至18岁用户的父母同意。Google最近通过将最低年龄需求从18岁降低到13岁（仅针对学生帐户），并采取了其他保护措施，例如将这些年轻用户的数据从其AI模型培训中排除，从而对其Gemini AI Chatbot进行了调整。巴西通过禁止社交媒体平台X使用儿童的个人数据来培训其AI，采取了类似的保护措施。
改进了基于扩散的生成模型
扩散概率模型（DPM）在发电任务中取得了显着成功。但是，他们的培训和抽样过程遇到了分配不匹配的问题。在降级过程中，培训和推理阶段之间的输入数据分布有所不同，可能导致数据生成不准确。为了消除这一点，我们分析了DPM的训练目标，并在看来可以通过分布强劲的优化（DRO）来缓解这种不匹配，这等同于在DPMS上进行稳健性驱动的对抗性训练（在）。此外，对于最近提出的一致性模型（CM），它提炼了DPM的推理过程，我们证明其训练目标还遇到了不匹配问题。幸运的是，此问题也可以通过AT减轻。基于这些见解，我们建议在DPM和CM上进行有效的效率。最后，广泛的经验研究验证了基于扩散模型的AT有效性。代码可在https://github.com/kugwzk/at_diff上找到。
世界模型：关于生成ai
大语言模型（LLM）或生成AI的计算逻辑 - 从剪辑和BERT的早期模型到通过CHATGPT和DALL-E-的文本和图像生成的爆炸，越来越多地渗透到社会和政治世界中。不仅是直接的意义，即生成的AI模型被部署以控制困难的问题，无论是战场上的决定还是对大流行的反应，还因为生成的AI正在塑造和划定世界上可以知道和行动的政治参数。conta是计算机科学中可推广的“世界模型”的希望，本文介绍了生成AI的方式以及为什么引起世界模型，并具有一套政治逻辑和管理理性的理性，这些理性对我们今天的生活产生了深远而持久的影响。本文追踪了生成AI模型的谱系，它们的形成方式以及为何使这些模型动画的某些概念和技巧变成了耐用的知识形式，即使是在特定的材料商业GPT模型转移到新迭代之后的很久之后。尽管生成的AI保留了以前的科学和计算制度的重要痕迹 - 在统计实践，概率知识等方面，它也在使认识论安排脱离，并将其开放为新颖的感知，表征，分类和了解世界的新颖方式。在四个方面中的每个方面中的各个方面，文章都绘制了新兴的生成AI的当代政治逻辑。生成AI的政治逻辑的四个定义方面是详细阐述的：i）生成性不仅仅是产生图像或文本输出的能力，因此生成的逻辑对世界被理解为对数据中的“基本分布”的估计； ii）潜伏期是压缩的政治逻辑，在这种逻辑上（与减少或扭曲的声称相比）隐藏，未知或潜在的事物变得浮出水面，并且可以被统治； iii）破碎和并行的序列是生成AI的政治逻辑的订购手段，在那里，注意框架从根本上改变了管理非线性问题的可能性； iv）预先培训和微调作为生成AI的计算逻辑，该计算逻辑同时塑造了针对未遇到的数据和新任务的“零射击政治”。
组合优化问题的变量量子算法简介
c specific heat, J.kg -1 .K -1 in input E energy, Wh j time step H enthalpy, J out output h specific enthalpy, J.kg -1 PV photovoltaic K global thermal coefficient, W.m -2 .K -1 ṁ mass flow rate, kg.s -1 p constant pressure m mass, kg RE renewable energy Q heat transfer, J res reservoir q heat transfer rate, J.s -1 ret return t time, s ST storage T temperature, K t turbine u specific internal energy, J.kg -1 v constant volume w specific work, J.kg -1 w wind Subscripts Superscript amb ambient w water c compressor co cold Greek letters EBD electrical building demand Δ and delta GR grid γ heat capacity ratio HE heat exchanger boolean coefficient ho hot compression/ expansion ratio i stage number exergy efficiency Abbreviation