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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
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。
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。
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。
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
MAS：使用2D扩散
我们使用2D扩散模型引入了多视图祖传采样（MAS），这是一种3D运动生成的方法，这些方法是根据从野外视频中获得的动作进行训练的。因此，MAS为以前探索了3D数据而稀缺且难以收集的机会为令人兴奋和多样化的运动领域打开了机会。MAS通过同时降低多个2D运动序列来起作用，代表了同一3D运动的不同视图。它通过将单个世代组合到统一的3D序列中，并将其投影回原始视图，从而确保每个扩散步骤中所有视图的共识。我们在2D姿势数据上展示了MAS，从描述了演习篮球运动的视频中获取的数据，节奏的体操在带有球设备的节奏和赛马。在这些域中的每个域中，3D运动捕获都很艰难，但是，MAS生成了多样化和现实的3D序列。不喜欢分数蒸馏方法，该方法通过反复应用小固定来优化每个样品，我们的方法使用了为扩散框架构建的采样过程。正如我们所证明的那样，MAS避免了常见的措施，例如室外采样和模式折叠。https://guytevet.github.io/mas-page/
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
诊所心力衰竭的干细胞疗法
尽管在理解肿瘤的病因和生物学以及增强免疫学控制和引入晚期治疗方式的作用方面取得了重大进展，但肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因（1，2）。 非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，占所有肺癌诊断的84％（3，4）。 尽管化疗仍然是一种常见的治疗方法（3，5），但可靶向的驱动基因突变彻底改变了晚期NSCLC患者的治疗景观。 转染期间重新排列（RET）原始癌基因编码参与正常胚胎发育的跨膜受体酪氨酸激酶。 ret基因融合或重排发生在1％ - 2％的NSCLC病例（6）中，尤其是在年轻人（≤60岁）中，不吸烟患有腺癌患者。 这些重排可能会使癌症对某些化学疗法药物的反应更敏感，例如Pemetrexed（7）。 肺腺癌中的恶性胸膜积液（MPE）经常重排（8）。 建议检测RET改变，以识别可能有资格获得RET抑制剂的NSCLC患者。 可用于检测RET重排的分子测试技术包括下一代测序（NGS），逆转录聚合酶链反应（RT-PCR），原位杂交（FISH）和免疫组织化学（9）以及分析循环肿瘤DNA（CTDNA）（CTDNA）（CTDNA）（10）（10）（10）。 selpercatinib是一种新型的酪氨酸激酶抑制剂，它是RET蛋白及其变体活性的选择性阻滞剂。肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因（1，2）。非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，占所有肺癌诊断的84％（3，4）。尽管化疗仍然是一种常见的治疗方法（3，5），但可靶向的驱动基因突变彻底改变了晚期NSCLC患者的治疗景观。转染期间重新排列（RET）原始癌基因编码参与正常胚胎发育的跨膜受体酪氨酸激酶。ret基因融合或重排发生在1％ - 2％的NSCLC病例（6）中，尤其是在年轻人（≤60岁）中，不吸烟患有腺癌患者。这些重排可能会使癌症对某些化学疗法药物的反应更敏感，例如Pemetrexed（7）。肺腺癌中的恶性胸膜积液（MPE）经常重排（8）。建议检测RET改变，以识别可能有资格获得RET抑制剂的NSCLC患者。可用于检测RET重排的分子测试技术包括下一代测序（NGS），逆转录聚合酶链反应（RT-PCR），原位杂交（FISH）和免疫组织化学（9）以及分析循环肿瘤DNA（CTDNA）（CTDNA）（CTDNA）（10）（10）（10）。selpercatinib是一种新型的酪氨酸激酶抑制剂，它是RET蛋白及其变体活性的选择性阻滞剂。通过抑制RET，selpercatinib有助于破坏促进存在RET改变的细胞中癌症生长和存活的信号传导途径（11）。我们报告了一个具有挑战性的病例，即在接受化学免疫疗法治疗失败后，在第二行治疗的患者在第二行治疗。