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生成式人工智能 - 出版物
A. 图像生成：该模型可以根据环境、主题、风格或位置等详细描述生成原始图像集合。一些可用的工具包括 OpenAI 的 DALL-E 4 和 Stable Diffusion。5 在另一种图像生成情况下，生成对抗网络 (GAN) 方法可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。6 此应用程序可用于医疗保健领域的患者诊断以及安全和监视目的。例如，此方法有利于创建由于成本限制而无法以高分辨率格式存储的医疗资源的顶级版本。7 在编辑方面，Google Pixel 的 Magic Eraser 8 功能使用生成式 AI 自动删除不需要的照片元素并填充空间。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
重塑过去：利用生成式人工智能探索和恢复文化遗产
Midjourney 是一款文本转图像艺术生成工具，创建于 2022 年，可在 Discord 服务器上使用。Midjourney 技术使用了一种新型人工智能：扩散模型。这些模型在从互联网上抓取的数百万张图像上进行训练，它学习现有文本和图像之间的关系，并学习推断有关世界的概念信息。一旦它们接受了所有这些数据的训练，它就会创建一个低分辨率图像，然后继续重新生成并向图像添加细节，直到您收到最终结果。当您提示 Midjourney 的 Discord 服务器时，您可以看到这一点。除非模型完全过度拟合，否则它们不会修改已经存在的东西，而是根据您给它的单词创建全新的东西。根据模型理解的建筑物创建建筑物，
光学基于流的视觉系统，用于小型飞行器的自主 3D 定位和控制
本文考虑的问题涉及小型和微型无人机 (UAV) 的基于视觉的自动驾驶仪的设计。所提出的自动驾驶仪基于基于光流的视觉系统，用于自主定位和场景映射，以及用于飞行控制和制导的非线性控制系统。本文重点介绍使用低分辨率机载摄像头和低成本惯性测量单元 (IMU) 开发用于估计光流、飞机自运动和深度图的实时 3D 视觉算法。我们的实现基于 3 个嵌套卡尔曼滤波器 (3NKF)，可实现高效且稳健的估计过程。视觉和控制算法已在四旋翼无人机上实现，并在实时飞行测试中进行了演示。实验结果表明，所提出的基于视觉的自动驾驶仪能够利用从光流中提取的信息使小型旋翼机实现完全自主飞行。
医学成像分析：拥抱AI智能，...
他们的影响是双重的：提高诊断精度并实现个性化治疗计划。IDC的美国医疗保健提供商IT调查显示，从2024年到2025年，医疗保健提供者组织的医学成像分析支出的AI令人惊叹。这笔支出的细分特别有见地，因为将近一半（47.2％）专门针对传统的AI/ML应用，重点介绍了用例，例如医疗图像分类，标记和异常检测。但是，未来有更大的希望。更大的部分（63.9％）将针对生成AI（Genai）。genai有可能用于培训目的合成医学图像，创建可用于训练AI模型的逼真的图像。它还可以增强低分辨率扫描，提高图像的质量和分析的准确性。
Microsoft Word-利用深度学习气候变化预测模型
近年来，深度学习已成为统计缩减的有前途的方法，涉及从粗糙的低分辨率变量中产生高分辨率的气候数据。然而，关注这些模型将其推广到未来气候变化情景的能力，这主要是由于平稳性的假设。在这项研究中，我们建议将深层合奏用作一种直接的方法来增强统计降低模型的不确定性定量。通过改善不确定性的表示，这些模型可针对极端天气事件提供出色的计划能力，这可能会对社会和经济产生重大的负面影响。鉴于没有观察性的未来数据，我们依靠伪真实性实验来评估深层合奏在量化气候变化预测不确定性方面的有效性。深层合奏的采用促进了更强大的风险评估，以解决各个部门适应气候变化挑战的关键需求。
图像超分辨率的生成对抗网络
单图像超分辨率（SISR）在图像处理领域起着重要作用。最近的生成对抗网络（GAN）可以在具有小样本的低分辨率图像上取得出色的结果。但是，几乎没有一些文献总结了SISR中不同的剂量。在本文中，我们从不同的角度对gan进行了比较研究。我们首先看一下甘斯的发展。第二，我们为图像应用中的大型和小样本中提供了流行的植物体系结构。然后，我们分析了基于gan的优化方法的动机，实施和差异，以及对图像超分辨率的歧视性学习，以受监督，半监督和无监督的方式来进行，在这些方面，通过整合不同的网络体系结构，先验知识，损失功能和多个任务来分析这些gans。接下来，我们通过SISR中的定量和定性分析在公共数据集上比较了这些受欢迎的gan的性能。最后，我们重点介绍了gan的挑战和SISR的潜在研究点。
基础，格林的功能和非线性指纹
检测和归因（DA）研究是气候科学的基石，为政策决策提供了重要的证据。他们的目标是通过最佳指纹方法（OFM）将观察到的气候变化模式与人为和天然驱动器联系起来。我们表明，非平衡系统的响应理论为OFM提供了物理和动力学基础，包括用于归因的因果关系的概念。我们的框架阐明了该方法的假设，优势和潜在的弱点。我们使用我们的理论来执行DA，用于在能量平衡模型和低分辨率耦合气候模型上执行的典型气候变化实验。我们还解释了退化指纹的基础，该指纹识别提供了倾斜点的预警指标。最后，我们将OFM扩展到非线性响应制度。我们的分析表明，OFM在各种随机系统中具有广泛的适用性，这些随机系统受时间依赖性强迫的影响，与生态系统，定量社会科学和金融等潜在相关。