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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。
癌症拷贝数演化的零不可知模型
[4] Schwarz，Roland F.等。“截然异质性的系统发育定量”。PLOS计算生物学10.4（2014）：E1003535。[5] El-Kebir，Mohammed等。“复制数字进化问题的复杂性和算法。”分子生物学算法12（2017）：1-11。 [6] Zeira，Ron和Benjamin J. Raphael。 “拷贝数演化，癌症中的加权畸变。” 生物信息学36.Supplement_1（2020）：I344-I352。 [7] Shamir，Ron，Meirav Zehavi和Ron Zeira。 “用于复制号转换问题的线性时间算法。” 组合模式匹配的第27届年度研讨会（CPM 2016）。 Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik，2016年。 [8] Kaufmann，Tom L.等。 “ Medicc2：全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。” 基因组生物学23.1（2022）：241。分子生物学算法12（2017）：1-11。[6] Zeira，Ron和Benjamin J. Raphael。“拷贝数演化，癌症中的加权畸变。”生物信息学36.Supplement_1（2020）：I344-I352。[7] Shamir，Ron，Meirav Zehavi和Ron Zeira。“用于复制号转换问题的线性时间算法。”组合模式匹配的第27届年度研讨会（CPM 2016）。Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik，2016年。[8] Kaufmann，Tom L.等。“ Medicc2：全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。”基因组生物学23.1（2022）：241。
a-enerative-Model for-the-ny-semultipe-multipe-
[4] Besl＆McKay：一种注册3D形状的方法。PAMI（1992）[15] Horaud等。 ：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。 PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。 PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。 CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）PAMI（1992）[15] Horaud等。：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。pami（2011）
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
摘要：本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上，引入GSConv模块和ECA注意力机制，提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地聚焦重要通道，从而显著提高分割效果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线，我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点，随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势，特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进模型能够提供更为准确的分割结果，这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像事业的发展。
基于微生物组调节肠道生态学和免疫系统的干预措施
肠道微生物组在环境与宿主之间的交集，能够改变对疾病相关的暴露和刺激的宿主反应。这在肠道微生物与免疫系统相互作用的方式中很明显，例如，通过调节免疫反应或影响免疫细胞群体及其介体的影响，支持早期的免疫成熟，影响药物效率。许多因素在日常生活中调节肠道生态系统动力学，我们才刚刚开始实现基于微生物组干预措施的治疗和预防潜力。这些方法的应用，目标和作用机制各不相同。有些人修改了整个社区，例如营养方法或粪便菌群移植，而另一些人，例如噬菌体疗法，益生菌和益生元，诸如靶标特异性类群或菌株。在这篇综述中，我们评估了基于微生物组的干预措施的实验证据，特别关注其临床相关性，生态效应和免疫系统的调节。
引用Caño´n Buitrago SC，PE´REZ AGUDELO JM，NARVA´EZ MARı´n M，Montoya Hurtado OL和Bermu´Dez Jaimes Gi（2024）Su
在2017年，作为可持续发展目标的一部分，对全球心理健康议程进行了重新评估，旨在扩大对受精神障碍影响的个人的服务（1）。这种重新评估引起了十多年的研究证据，强调了各种环境的跨学科实践，重点是防止和治疗精神障碍并促进心理健康。尽管研究取得了重大进展，但对日常生活的实际影响仍然很慢。心理健康服务通常就质量而言落后于物理卫生服务。集体无法解决这一危机的情况导致人类潜力和不必要的痛苦丧失（2）。此外，自杀率逐年逐年稳步上升，全球一百人死亡中有1个归因于此原因（3）。在2023年的第一个月中，哥伦比亚报告了11,411例自杀病例，大多数发生在男性中（9,933）。这与2022年同期相比增加，总共有11,055例，其中9,564例涉及男性。在这些病例中，在20至39岁的年龄范围内发生了51.9％（5,920），在Manizales中报告了17例病例（4）。根据公共卫生部门的报告，2021年有30起自杀案件，比2020年少4例。与全球趋势一致，大多数这些病例（93％）在男性中（5）。15至44岁的个体自杀行为的增长与大学生年龄范围内有关。近年来，这种人群面临着自杀的复杂挑战，需要进行全面的干预（6）。因此，必须确定使该人群更加脆弱并致力于预防的风险因素。许多研究都指出了与自杀念头，自杀未遂和已完成的自杀相关的多种危险因素。这些因素包括家庭瓦解，居住的变化，尤其是搬迁到家上大学（7）自杀企图的频率以及自杀企图和完成自杀的家族史（8-10）。作者强调了认识到自杀行为的家族史可能会通过模仿而导致学习形式的重要意义。他们强调，尽管自杀行为本身并不是遗传性的，但仍然存在某些精神疾病（例如抑郁症）的遗传倾向，而抑郁症反过来又是与这种行为相关的重要危险因素。
![[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础](/simg/a/af59caffa095f288f9d03f71229bacdcfb6e35d8.webp)
[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础
● gz-physics physics engines ( Bullet , DART , TPE ) ● gz-rendering rendering ( OGRE ) ● gz-sensors sensor simulation ● gz-gui GUI ● Many existing systems and example worlds ● Custom systems (plugins) ● Fuel simulation models
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。