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摘要：“生成神经网络新颖的图像生成”项目旨在将神经网络的创造性和生成能力扩展到传统的歧视模型之外。在以前的上下文中，主要是用于涉及输入输出映射的任务，例如图像分类和文本生成。但是，该项目深入研究了生成模型的领域，其中重点从做出决策转变为创建全新独特的创意内容。在其核心上，该项目装备了神经网络，这些神经网络有能力制作图像，以封装现有培训数据的样式和本质。这种新的但熟悉的视觉内容的综合引入了多样性和创造力。超过艺术价值，该项目在数据增强方面具有实用价值，通过产生可以增强机器学习模型性能的合成内容来解决数据稀缺的解决方案。该项目的影响跨越行业。在医疗保健中，它通过生成算法培训的现实数据来帮助医学图像分析。在时尚中，它通过创建新的模式和样式来帮助设计。此外，该项目还解决了数据隐私问题，从而在不损害敏感细节的情况下可以共享信息。通过在技术和创造力之间锻造桥梁，“创建创新图像生成的生成神经网络”项目创新丰富了数据科学。此外，该项目强调了综合数据在解决数据稀缺和隐私问题方面的重要性。综合数据有可能在访问真实数据受到限制或受保护的情况下补充实际数据集。关键字 - 生成神经网络，新颖的图像产生，创意，数据增强，合成内容，数据安全，医疗保健，时尚。
使用卫星图像预测贫困
摘要：贫困是一个复杂的社会经济问题，影响了全世界数百万的人。分配和导致贫困的因素对于有效的决策，资源分配和有针对性的干预措施至关重要。卫星成像技术和深度学习技术的出现在该领域开辟了新的可能性。本研究旨在探索使用深度学习和卫星图像来预测地区贫困水平的潜力。这项研究的主要重点是培训RNN模型，以学习卫星图像与财富指数之间的复杂关系。该系统成功证明了利用卫星图像来预测各个地区城市财富指数的能力。数据可用性和质量，计算资源和监管约束仔细管理，以确保系统的可靠性和有效性。这项研究证明了利用卫星图像和深度学习技术的可行性和有效性。它有助于数据驱动的贫困分析领域，并为在区域和全球规模上理解和解决贫困提供了有价值的工具。
2024撤退报告新图像
最大化对国家癌症战略Mulroe女士的贡献强调了战略目标，最关键的是最大化对国家癌症战略的贡献。成立于2017年，该策略旨在让6％的癌症患者在临床试验中，这一目标尚未实现。第二个战略目标表明了爱尔兰癌症试验社区，中央办公室的员工和现场人员的势力。第三种战略OBJEC TIVE是为政府，利益相关者，HSE和卫生部提供社区的倡导，强调了临床研究的重要性及其在为患者提供高标准临床护理方面的重要作用。全岛癌症试验命题正在形成，并且在过去几年中取得了重大进展，尤其是在做过斯特林工作的AICRI中。
与...
摘要：生成对抗网络（GAN）已转换了图像合成的领域，尤其是在引入条件gan（CGAN）（CGAN）的引入中，通过在整个生成过程中整合额外信息，从而允许更自定义的方法。模糊图像的存在可能会对图像质量产生不利影响，并可能阻碍随后的图像处理活动。为了对抗图像模糊，我们引入了一种新型的单像模糊去除技术，该技术依赖于条件生成的对抗网络（CGAN）。在这种方法中，CGAN充当基本框架，将模糊的图像作为补充条件数据并实施Lipschitz的约束。通过有条件的对抗损失，内容损失和感知损失的组合来培训网络体系结构，以纠正模糊区域并重建图像。通过实验评估，很明显，所提出的方法在删除模糊方面优于现有算法，在保持图像清晰度的同时有效地减少了模糊性。
激光雷达图像中的军事目标检测
本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理，分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略； 1）中值过滤，2）级联反应中的两个1-D中值过滤器，3）辐条中值过滤器，4）甜甜圈过滤器，5）离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构（以及图像噪声）的同时删除了外部。关于分割算法，我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略；一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上，它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度，宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是，似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中，基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
人工智能驱动的 COVID-19 放射图像评估
人工智能 (AI) 方法在 COVID-19 感染的诊断和预后方面具有巨大潜力。快速识别 COVID-19 及其在个体患者中的严重程度有望更好地控制个体和整体疾病。科学界对使用影像生物标志物来改善 COVID-19 的检测和管理表现出浓厚兴趣。基于 AI 的模型等探索性工具可能有助于解释复杂的生物学机制，并更好地理解潜在的病理生理过程。本综述重点介绍基于 AI 的 COVID-19 研究，包括胸部 X 光 (CXR) 和计算机断层扫描 (CT) 成像模式及其相关挑战。显式放射组学、深度学习方法以及结合深度学习和显式放射组学的混合方法有可能增强放射图像在当前 COVID-19 大流行中协助临床医生的能力和实用性。本综述的目的是：首先，概述 COVID-19 AI 分析工作流程，包括数据采集、特征选择、分割方法、特征提取以及适用于基于 AI 的 COVID-19 研究的多变量模型开发和验证。其次，讨论了基于 AI 的 COVID-19 分析的现有局限性，强调了可以进行的潜在改进。最后，总结了 AI 和放射组学方法的影响及其相关的临床结果。在本综述中，详细阐述了包括基于 AI 的 COVID-19 特征识别关键步骤的流程。样本量、非标准成像协议、分割、公共 COVID-19 数据库的可用性、成像和临床信息的结合以及全面的临床验证仍然是主要的局限性和挑战。我们得出结论，基于 AI 的 CXR 和 CT 图像评估具有作为 COVID-19 诊断、随访和预后的可行途径的巨大潜力。
机器学习训练集中的图像政治
摘要 通过研究机器学习系统中的分类政治，本文说明了为什么图像的自动解释本质上是一个社会和政治项目。我们首先要问图像在计算机视觉系统中起什么作用，以及计算机可以“识别”图像的说法是什么意思？接下来，我们研究将图像引入计算机系统的方法，并研究分类法如何对决定系统如何解释世界的基础概念进行排序。然后我们转向标签问题：人类如何告诉计算机哪些词与给定图像相关。人工智能系统使用这些标签对人类进行分类的方式有什么利害关系，包括按种族、性别、情绪、能力、性取向和个性进行分类？最后，我们转向计算机视觉在我们的社会中服务的目的——为计算机提供这些能力的判断、选择和后果。从方法论上讲，我们称之为数据集考古学：研究训练图像和标签的物质层，编目构建分类法的原则和价值观，并分析这些分类法如何为人工智能系统创建可理解性参数。通过这样做，我们可以批判性地参与系统的潜在政治和价值观，并分析哪些规范的生活模式被假定、支持和再现。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
来自 Twitter 的带有元数据的 AI 生成图像数据集
生成式人工智能 (gen-AI) 的最新进展使得只需单击一下即可生成照片般逼真且具有艺术灵感的照片，满足数百万在线用户的需求。要探索人们如何使用 DALLE 和 StableDiffusion 等 gen-AI 模型，了解 AI 生成的照片中的主题、内容和变化至关重要。在这项工作中，我们介绍了 TWIGMA（带有 MetadatA 的 TWItter Generative-ai 图像），这是一个全面的数据集，涵盖了 2021 年 1 月至 2023 年 3 月在 Twitter 上收集的 800,000 多张 gen-AI 图像，以及相关元数据（例如推文文本、创建日期、点赞数），可在 https://zenodo.org/records/8031785 上找到。通过将 TWIGMA 与自然图像和人类艺术作品进行比较分析，我们发现与非 gen-AI 图像相比，gen-AI 图像具有独特的特征，并且平均而言表现出较低的可变性。此外，我们发现 gen-AI 图像与自然图像之间的相似性与点赞数量呈反比。最后，我们观察到 Twitter 上 AI 生成图像的主题发生了纵向变化，用户越来越多地分享艺术上复杂的内容，例如复杂的人类肖像，而他们对自然场景和动物等简单主题的兴趣有所下降。我们的研究结果强调了 TWIGMA 作为研究 AI 生成图像的独特数据资源的重要性。