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通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
3D多帧融合视频稳定
在本文中，我们提出了RSTAB，这是视频稳定框架的新型框架，该框架通过音量渲染整合了3D多帧融合。与传统方法背道而驰，我们引入了一个3D多框架透视图，以进行稳定的图像，从而解决了全框架生成的挑战，同时保存结构。我们的RSTAB框架的核心在于S Tabilized R Endering（SR），该卷渲染模块，在3D空间中融合了多帧信息。具体来说，SR涉及通过投影从多个帧中旋转的特征和颜色，将它们融合到描述符中以呈现稳定的图像。然而，扭曲的信息的精度取决于降低的准确性，这是受染色体区域显着影响的因素。为了响应，我们介绍了a daptive r ay r ange（arr）模块以整合深度先验，并自适应地定义了投影过程的采样范围。在方面上，我们提出了以光流的光流限制的限制，以进行精确的颜色，以实现精确的颜色。多亏了这三个模块，我们的rstab示例表现出了卓越的性能，与以前的视野（FOV），图像质量和视频稳定性相比，各种数据集的稳定器相比。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
Brigatinib治疗患有XPO1-Alk Fusion的晚期NSCLC患者：病例报告
接受ALK酪氨酸激酶抑制剂（ALK TKIS）治疗的ALK重态非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后更好。在本案报告中，我们提供了一种新型的ALK融合，XPO1-ALK（基因间），并通过晚期肺癌患者的下一代DNA测序确定。在5个月进行了Brigatinib靶向治疗后，患者显然会出现肿瘤分解，这种治疗导致部分缓解。迄今为止，该患者在Brigatinib治疗后经历了5个月的无进展生存期。除了报告新型ALK融合，XPO1-ALK（基因间）以及Brigatinib治疗对肺癌的敏感性和安全性外，这项研究还增加了ALK阳性NSCLC中已知的ALK融合伙伴的列表。此病例报告具有显着的临床参考。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
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
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
大规模种族平等，多样性和包容策略
我们现在被要求采取行动！大流行在必须解决的工作，住房，健康和学校中裸露的种族不平等。因此，也对乔治·弗洛伊德（George Floyd），布兰娜·泰勒（Breanna Taylor）和无数其他有色人种的袭击也袭击。我们也面临着粗糙和不尊重的公共话语，对民主的深刻两极分化和攻击。作为教育工作者，我们通过学生和家庭的视角看到了这些挑战。我们知道我们必须受到自己的道德指南针的指导。我们知道没有简单的答案。我们知道，每个地区的工作都会不同，因为每个地区的背景都不同。我们也知道，每个地区的工作都是紧迫的。最后，我们知道我们需要受信任同事的支持和指导，以驾驶在我们地区争取种族平等，多样性和包容的斗争。
在卡塔尔锻造精密医学的道路
同种异体造血干细胞移植（HSCT）是许多血液学恶性肿瘤和非恶性状况的潜在治疗疗法。血液系统恶性肿瘤基础基础HSCT的一部分依赖于诱导移植物与白血病（GVL）效应，在该作用中，供体免疫细胞识别并消除受体中残留的恶性细胞，从而维持缓解。GVL是一种临床上明显的现象；然而，负责诱导这种作用的特定细胞类型，涉及的分子机制在很大程度上仍然没有确定。在供体淋巴细胞输注（DLI）后，观察到GVL的最佳实例之一，这是一种已建立的复发性疾病或初期/预期复发的疗法。dli涉及从原始HSCT供体注入外周血淋巴细胞中。在20-80％的DLI患者中，可以观察到持续缓解，具体取决于潜在的疾病和靶向细胞的内在负担。在这篇综述中，我们将讨论有关DLI后GVL机制的当前知识，通过操纵DLI来增强GVL的实验策略（例如新抗原疫苗接种，特定细胞类型选择/耗尽）以及通过更好的分子定义GVL效应来改善DLI和细胞免疫疗法来改善血液学恶性肿瘤的研究前景。