XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemois
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
2022 年 5 月 12 日_新闻稿_三名博士生获得奖项……
杰雷米·安格尔 (Jérémy Anger) 的论文题为“图像和视频去模糊的探索：造成差异的细节”，论文在巴黎萨克雷大学的 Borelli 中心完成。该论文的目的是找到一种方法来纠正标准相机或卫星拍摄的图像的模糊，以提高其细节水平。该论文的研究成果使得通过自监督学习实现多图像超分辨率的新技术方法的开发成为可能。进一步的工作使得欧洲航天局哨兵二号地球观测卫星的图像具有超分辨率。该方法恢复的细节的贡献使得在各种应用（3D重建，物体识别）中提取更精确的信息成为可能。
附录 4.10.1 直升机噪声详细计算
2013 年 6 月 14 日 FCR(2013-14)17 讨论项目 财务委员会项目 166 – 政府飞行服务队 分目 603 机器、车辆及设备 新项目 “为政府飞行服务队采购七架直升机及相关任务设备” 请委员批准 2,187,500,000 元的新承担额，为政府飞行服务队采购七架直升机及相关任务设备。问题 我们需要更换和提升政府飞行服务队现有的三架大型直升机（超级美洲豹直升机）和四架小型直升机（海豚直升机）以及相关任务设备，以满足政府飞行服务队最新的运作需要。建议2。在保安局局长的支持下，政府飞行服务队总监建议新增21.875亿元的承担额，用于采购七架直升机及相关任务设备。理由 需要更换 3。现有的三架超级美洲豹直升机和四架海豚直升机分别自2001年和2002年起投入使用。截至目前，这两款直升机的飞行时数已分别超过18 000和17 400小时。根据目前的使用模式和频率，这些直升机的使用寿命通常约为13至15年。2011 年年底，香港政府飞行服务队彻底检查了其直升机的性能和安全状况……
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
IDOA董事在伊利诺伊州大会主题听证会上关于联邦资金削减和关税的主题听证会，伊利诺伊州 - 伊利诺伊州部门
IDOA董事在伊利诺伊州大会上作证，主题是关于削减联邦资金的主题听证会，伊利诺伊州斯普林菲尔德 - 伊利诺伊州农业部（IDOA）董事杰里·科斯特洛二世（Jerry Costello II）董事杰里·科斯特洛二世（Jerry Costello II）以及代表农民，研究机构和食品银行的关键利益相关者以及对联邦委员会的范围和食品委员会进行了讨论，这些委员会在大会上的顾问委员会和习惯委员会的宗教委员会进行了讨论。农民。Costello在Springfield的证词集中在USDA和IDOA之间的几项协议上，包括当地的食品购买援助计划（LFPA）和弹性食品系统基础设施计划（RFSI）。伊利诺伊州是美国唯一优先考虑社会弱势农民的州。这些相同的农民将为他们目前正在筹集的农作物和牲畜的公平市场价值支付损失以上超过数千万美元的损失，以及投资于增长和可持续性的基础设施的能力。LFPA计划的目的是“维持和改善食品和农业供应链的弹性”。美国农业部与各州之间的合作协议允许各州“采购和分发健康，营养……并满足人口需求的地方和区域食品和饮料”。该计划旨在为“到达服务不足的社区的食品银行和组织”提供服务，并将帮助“为地方和服务不足的生产商建立和扩大经济机会”。 1该计划的目的是针对社会不利的农民。2“ LFPA旨在支持食物链的两端 - 农民及其饲养的人美国农业部最近宣布了资金终止。削减资金使农民挂在钩子上，他们认为他们会得到报销，并使我们最脆弱的食品无果会，没有肉类，新鲜农产品和其他营养捐赠。”“联邦政府违反了承诺，伊利诺伊州人民正在付出代价。” IDOA于2025年1月17日宣布，联邦政府为该计划授予了另外1470万美元的奖金。RFSI计划的目的是“在食品供应链的中间建立弹性，为小型农场和食品企业提供更多的市场RFSI计划要求农民对投入成本进行预先投资，并承诺将赠款偿还。没有这些联邦资金，该计划将无法运作。
包含的工程通过全面的噪声管理策略为北部提供支持
●生态保障：对敏感栖息地（包括受保护的蝙蝠栖息地）进行了评估，以优先考虑环境保护，并在社区考虑之外。●连续监视框架：该策略结合了长期监控解决方案，使北部能够随着时间的推移评估和重新降低噪声措施。●利益相关者的合作：通过与地方当局，环保团体和更广泛的社区互动，确保了与监管要求和公众期望保持一致的策略。
资源名称：伊利诺伊大学芝加哥研究信息学核心设施
描述：伊利诺伊州 - 芝加哥大学的研究信息学核心提供生物信息学服务，包括基因组学，转录组学，表观基因组学，宏基因组学，代谢组学和蛋白质组学分析，以及在统计分析，系统生物学和机器学习中的应用。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
在嘈杂条件下，稀疏的非线性动力学稀少
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学（SINDY）的稀疏识别，以高度准确，可靠的预测，并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统，这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法，但仍然存在一些问题：由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加，因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题，我们提出了基于整体学习，精英收集和分类技术的改进的信明，同时保持凸计算。在拟议的方法中，进行了图书馆的行李，并且收集了R平方的精英大于90％。然后，在幸存的精英上执行聚类，因为并非总是可用的，并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后，通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后，选择了最佳模型。仿真结果表明，所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测，该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。