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稀有疾病项目
日记Artclattle Bhopot，Kymp Math，Ray，Joshen，Grand Duke，Raysel，Ruique，Stephen，Stephen，入口，Culthal，Fedsie，Feldsie，Emptill，Esivill，Esivill，Centalillo。 Greatill Xavier，金表，Joh，Wontice，Cathereine，Pezha Suggesh，Kuke，Huke，Huenijs，称为Oucène，Hosh。 Same Facal, Justin, Philipakis, Anthoy, Hamer Luns, Dalaan, Banktany, Rannalo, Valentine's Jamer, Banna, Banna, Bank, Bannai, Bank, Bank ,plod, Palace, Ban, Da endon, Rannage, Ranna, Bannage, Flanhal, Stele, Pannany, Valavo, balad, Valentine, Flanhage, Stel., presental,禁令，。 div>国际合作，以诊断所有罕见的Geetic疾病。 div>美国人类遗传学杂志。 div>2017; 100（5）：695-705。 div>可从：https：//linkinghub.levier.com/retrieve/pii/s00029291717171717170获得。 div>
社交媒体数据挖掘助力主动网络防御
作者：A Rodriguez · 2020 · 被引用 14 次 — 考虑到这一点，我们提出了一个端到端的实时网络态势感知系统，旨在从社交中检索与安全相关的信息...
具有对比学习和扩散先验的 fMRI 到图像
我们提出了 MindEye，一种新颖的 fMRI 到图像方法，用于从大脑活动中检索和重建所看到的图像。我们的模型包含两个并行子模块，专门用于检索（使用对比学习）和重建（使用扩散先验）。MindEye 可以将 fMRI 大脑活动映射到任何高维多模态潜在空间，如 CLIP 图像空间，从而能够使用接受来自该潜在空间的嵌入的生成模型进行图像重建。我们使用定性的并排比较和定量评估，将我们的方法与其他现有方法进行了全面比较，并表明 MindEye 在重建和检索任务中都达到了最先进的性能。特别是，即使在高度相似的候选图像中，MindEye 也可以检索出精确的原始图像，这表明它的大脑嵌入保留了细粒度的图像特定信息。这使我们能够准确地从 LAION-5B 等大型数据库中检索图像。我们通过消融证明，Mind-Eye 的性能优于以前的方法，这得益于专门用于检索和重建的子模块、改进的训练技术以及具有更多数量级参数的训练模型。此外，我们还表明，通过使用 img2img，MindEye 可以更好地保留重建中的低级图像特征，并使用单独的自动编码器进行输出。所有代码均可在 GitHub 上找到。
管理接口 QDMI – 量子设备
/* 获取所有设备站点的列表 */ size_t sites_num = 0; int ret = QDMI_query_get_sites(device, 0, nullptr , &sites_num); throw_if_error(ret, "无法检索站点数量。" ); std::vector< QDMI_Site > sites(sites_num); ret = QDMI_query_get_sites(device, sites_num, sites.data(), nullptr ); throw_if_error(ret, "无法检索站点。" ); /* 查询设备的耦合图 */ size_t map_size = 0; ret = QDMI_query_device_property(device, QDMI_DEVICE_PROPERTY_COUPLINGMAP , 0, nullptr , &map_size); throw_if_error(ret, "无法查询耦合图的大小。"); const auto pair_num = map_size / sizeof( QDMI_Site ) / 2; std::vector> couple_pairs(pairs_num); ret = QDMI_query_device_property(device, QDMI_DEVICE_PROPERTY_COUPLINGMAP , size, static_cast < void *>(coupling_pairs.data()), nullptr ); throw_if_error(ret, "查询耦合图失败。" );
