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detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
问题扩散选项卡2021-2027 27
代表有效且可持续的反应。从两个霞多丽原型开始，经过遗传修改以抵抗这些疾病，该项目着重于对发表的植物的分析。使用CRISPR/CAS9技术进行了变化，这是植物遗传改善的最有希望的一种。到目前为止获得的结果令人鼓舞：这些植物对病原体的抗药性有显着改善，感染症状显着减轻。遗传分析已经确认了目标基因的精确变化，而没有证据表明效果。这种创新的方法有助于减少化学农药的使用，从而响应更可持续的农业的需求。获得的结果是Edivite S.R.L.是现代葡萄栽培部门的领导者，对生产力，酿酒师的成本以及葡萄酒的整体质量产生了积极影响。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
实体肺灌注：最新进步和未来方向
EX-VIVO肺部灌注（EVLP）已成为肺移植中的一种变革性技术，提供了评估和修复供体肺部的解决方案，否则该供体肺部否则将被视为不适合。本评论文章探讨了EVLP技术的显着进步及其在临床实践中的应用。我们讨论了选择和修复供体肺部的标准，并强调了EVLP用于肺部肺部功能受损的肺部，这是由于诸如延长的缺血时间和供体吸烟史之类的因素。此外，我们详细介绍了改善肺功能评估的技术进步，包括开发更复杂的灌注解决方案以及对实时评估的人工智能的整合。此外，我们讨论了EVLP的未来前景，重点是灌注溶液中的潜在创新，再生医学和基因疗法的整合以提高同种异体移植质量。通过这项全面审查，我们旨在清楚地了解EVLP的当前状态及其有希望的未来方向，最终有助于改善肺移植的结果。
网络殖民：人工智能与独裁政权的危险融合
虽然人工智能 (AI) 基础设施的进步和发展通常被称赞为具有开启一个充满积极网络能力的美丽新世界的潜力，但目前这种潜力背后却隐藏着一个明显更黑暗的秘密。像中国这样的国家积极向全球推销先进人工智能技术的转让，特别是向中东和北非、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲的盟友。中国不仅参与全球经济或发展发展中国家的网络基础设施，而且还分享其审查、虚假信息和舆论塑造技术，这些技术可能成为未来政权保护的手段，并可能破坏基层民主活动。中国并不认为网络力量是通往开放和信息交流新时代的大门，而是将网络的真正力量视为传统上维护国家安全和国内政治利益的工具。更令人印象深刻的是，大多数研究表明，到 2030 年，中国应该首先赶上美国，然后超越美国成为人工智能全球领导者。这是否预示着人工智能从网络和平建设者转变为事实上的网络殖民者的范式转变？
selpercatinib用于先前治疗的RET融合阳性晚期非小细胞肺癌
•与其他治疗方法相比，它的工作效果如何？•风险或副作用是什么？它们的可能性有多大？•治疗将如何影响我的日常生活？•如果治疗不起作用会发生什么？•如果我不想接受治疗会发生什么？是否还有其他治疗
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
