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扩散模型符合图像反法实糖
从在摄像机传感器中的采集到其存储空间中，进行了不同的操作以生成最终进度。此管道将特定的痕迹印记到图像中以形成自然水印。用图像删除这些痕迹；这些干扰是大多数方法用于检测和定位伪造的线索。在此策略中，我们评估了扩散模型的能力，以消除宽恕和欺骗取证方法留下的痕迹。最近引入了这种方法，以进行对抗纯化，从而实现了重要的表现。我们表明，扩散纯化方法非常适合反法法医学任务。这种方法在欺骗取证方法和保留纯化图像的自然外观方面都超过现有的反构法技术。源代码可在https://github.com/mtailanian/ diff-cf上公开获得。
书评 - 医学图书馆协会杂志
Hausman 的书中用两章介绍了面向大众的关于疫苗接种怀疑论的非虚构书籍。第三章“你信任谁？”探讨了两部“支持”疫苗接种并批评反疫苗者的作品：Paul Offit 的《致命选择：反疫苗运动如何威胁我们所有人》和 Seth Mnookin 的《恐慌病毒：一个关于医学、科学和恐惧的真实故事》。这些作品和其他著作促成了人们对反疫苗者看法的转变，正如 Ginia Bellafante 在 2015 年《纽约时报》上发表的一篇文章所说明的那样。Bellafante 的文章提到了纽约立法机构提出的一项法案，该法案允许父母选择不让孩子接种疫苗，并暗示父母“可以仅仅因为在哲学上反对疫苗接种而拒绝为孩子接种疫苗，就像人们反对奥利奥或迪斯尼频道一样” [2]。
使用 AI 文本生成器撰写学术文章是否构成抄袭？
话虽如此，这篇文章的引用比传统文章少得多，而且大多数都与文本中的相关“命题”无关。正如 ChatGPT 在下面描述其自身操作时所述，它基本上将所有内容用作来源；如果一切都是来源，那么如何引用任何东西呢？因此，许多引用不一定指向对任何给定“命题”的支持，而是指向 Frye 教授关于类似主题的著作——毕竟，他的查询产生了回应——或其他可以进一步告知读者所提出问题的评论来源。是否值得问一问，这些是否是“命题”，或者仅仅是一些具有某种有意排序的符号的组合，几乎就像成功完成的数独的英语版本？可能吧。文章后半部分的引用也减少了；此时，ChatGPT 似乎开始蚕食和/或重复使用自己的答案，因此提供引用似乎 ...不合适。
影响力的msphere：用单位蛋白质组学扩展CRISPR领域
摘要露西·格洛弗（Lucy Glover）的研究着重于DNA修复和重新组合在寄生虫锥虫瘤抗原变异中的作用，寄生虫锥虫是人类和非洲非洲锥虫病的致病药物。在这种影响力的这种情况下，她反映了Z. J. Waldrip，S。D. Byrum，A。J. Storey，J。Gao等人如何对“基于CRISPR的蛋白质组学分析方法进行蛋白质组学分析”。（Epigenet-ICS 9：1207–1211，2014，https：//doi.org/10.4161/epi.29919）通过获得CRISPR-CAS9的精确性并重新陈述它来查看单位基因局蛋白质组学，从而对她的研究产生了影响。通过在锥虫中使用这项技术，Glover博士和她的同事可以研究修复蛋白的动态积累，并在特定的损害后，并深入了解了双链断裂（DSB）的位置如何决定修复途径的选择以及这可能会在这些寄生虫中影响免疫免疫。
S-JEPA：通过动态空间注意力实现无缝跨数据集传输
摘要：受脑电图信号处理中跨数据集无缝传输的挑战的启发，本文对联合嵌入预测架构 (JEPA) 的使用进行了探索性研究。近年来，自监督学习已经成为一种在各个领域进行迁移学习的有前途的方法。然而，它在脑电图信号中的应用仍未得到充分探索。在本文中，我们介绍了用于表示脑电图记录的 Signal-JEPA，其中包括一种新颖的领域特定空间块掩蔽策略和三种用于下游分类的新型架构。该研究针对 54 个受试者的数据集进行，并在三种不同的 BCI 范式上评估模型的下游性能：运动意象、ERP 和 SSVEP。我们的研究为 JEPA 在脑电图信号编码中的潜力提供了初步证据。值得注意的是，我们的结果强调了空间滤波对于准确下游分类的重要性，并揭示了预训练示例的长度对下游性能的影响，而不是掩码大小的影响。
蒙特卡洛事件的基于样式的量子生成对抗网络
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代性量子发生器结构，用于模拟大型强子对撞机（LHC）的分类物理过程。我们通过在已知的非衍生分布生成的人工数据上实现量子网络来验证这种方法。然后将网络应用于特定LHC散射过程的蒙特卡洛生成的数据集。新的量子发生器体系结构可导致最先进的实现的一般化，即使使用浅深度网络，也可以实现较小的kullback-leibler dibergence。此外，即使接受了小型培训样本集训练，量子发生器也成功地学习了基础分布功能。这对于数据八月应用特别有趣。我们将这种新颖的方法部署在两个不同的量子硬件体系结构，被困的离子和超构造技术上，以测试其硬件独立的生存能力。
离散时间量子行走中的 Borromean 状态
在适当的条件下，从多部分束缚态中移除一个粒子会使其崩溃。这一特性被称为“Borromean 特性”，最近已在 Efi-mov 态中通过实验得到证实。人们可以预期，这种奇特的行为应该与强粒子间相关性的存在有关。然而，任何对这种联系的探索都受到表现出 Borromean 特性的物理系统的复杂性的阻碍。为了克服这个问题，我们引入了一个基于许多相互作用粒子的离散时间量子行走的简单动力学玩具模型。我们表明，它描述的粒子需要表现出 Greenberger-Horne-Zeillinger (GHZ) 纠缠才能形成 Borromean 束缚态。由于这种类型的纠缠很容易导致粒子丢失，我们的工作证明了相关性和系统的 Borromean 特性之间的直观联系。此外，我们在复合颗粒形成的背景下讨论了我们的发现。
利用维格纳-泊松耦合研究库仑相互作用的计算方法
摘要 纠缠量子粒子是纳米尺度上携带量子信息的一种有吸引力的选择，对其中某个粒子的操作会瞬间影响另一个纠缠粒子的状态。然而，在传统的时间相关量子传输模拟方法中，完整描述纠缠需要大量的计算工作，几乎是无法承受的。考虑到电子，分析其纠缠的一种方法是通过 Wigner 形式对库仑相互作用进行建模。在本文中，我们通过采用合理的近似来降低两个相互作用电子时间演化的计算复杂度。具体而言，我们用局部静电场代替电子-电子相互作用的 Wigner 势，该势是通过势的谱分解引入的。证明了对于电子-电子系统的某些特定配置，引入的近似是可行的。我们还分析了纯度，即量子态的最大相干性，相应的分析表明，引入的局部近似可以很好地解释由库仑相互作用引起的纠缠。
在多...
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