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脑电图（EEG）在记录大脑活动中起着至关重要的作用，并且是脑部计算机界面（BCI）技术的发展。但是，EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的解决方案，了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络（WGAN）。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训，其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号，得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离（FID）测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565，分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项，我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度（PSD）图中，wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明，通过增强小型数据集以提高分类器的概括性，WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
pembrolizumab用于治疗3年及以上的人的复发或难治性的经典霍奇金淋巴瘤
3.1治疗决策对患有至少2种治疗的复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤取决于他们是否可以具有自体干细胞移植（ASCT）。对于那些患有brentuximab vedotin且不能拥有ASCT的人，不建议常规使用免疫疗法。本评估回顾了pembrolizumab在患有brentuximab vedotin且不能具有ASCT的人中的证据（pembrolizumab的Nice Technology Technology Technology Asseral Gunerance in Permbrolizumab用于治疗复发或难治性的经典Hodgkin Lymphoma，此处称为TA540）。临床专家解释说，布伦替昔单抗vedotin后治疗的目的是实现足够的疾病反应，以进行潜在的治愈性干细胞移植（自体或同种源）。他们指出，复发或难治性的经典霍奇金淋巴瘤的治疗途径正在改变。专家
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
2024 年秋季班级参观.pdf
1. 请在 cab.brown.edu 上仔细检查您的课程时间和地点，因为自发布此列表以来，课程可能已更改其上课时间或地点。2. 请提前几分钟到达课堂并告知教授您将旁听（除非该课程是大型讲座，例如 ECON0110，在这种情况下，无需自我介绍）。3. 请在课堂上待到最后（除非有休息时间，在这种情况下您可以在休息期间离开）。4. 除非得到教授的明确许可，否则请不要参加课程。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。