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World File Search System先验
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
nerp：与先验...
图像重建是一个基于采样传感器测量的计算图像的反问题。稀疏采样的图像重建构成了由于测量有限而引起的挑战。在这项工作中，我们提出了一种隐含的神经表示学习方法，并具有先验嵌入（NERP），以从稀疏采样测量值中重建计算图像。该方法与以前的基于深度学习的图像重建方法从根本上有所不同，因为NERP利用了图像先验中的内部信息，以及稀疏采样测量的物理学来产生未知主题的表示。除了先前的图像和稀疏采样测量值外，训练NERP无需大规模数据。此外，我们证明了NERP是一种通用的方法，它概括为不同的成像方式，例如CT和MRI。我们还表明，NERP可以坚固地捕获评估肿瘤进展所需的微妙而显着的图像变化。
意识的先验基础
考虑以下场景：你是一位身无分文的哲学家，遇到了一位奇怪的超人类主义脑科学家。他愿意为你提供一大笔金钱奖励，让你参与他的实验，该实验使用了一种新型的脑部扫描仪。同意参与后，你签署了一份声明，允许他拥有从扫描中获得的所有信息。他让你进入一个特殊的房间，而他则在另一个房间等候。你注意到你所在的房间只有一扇红门和一扇蓝门。然后你接到了超人类主义者的视频电话。他向你解释说扫描已成功完成，他刚刚使用了有关你脑细胞的所有详细信息来创建一个相当精确的大脑模拟，该模拟目前正在一台强大的超级计算机上实时运行。这个模拟器是一个复杂的软件，可以模拟你脑细胞的精确虚拟 3-D 模型的膜电位。不仅是你的大脑，事实上你的整个身体和房间都在用它模拟。由于你不相信他，他重新连接了视频通话，这样你就可以和模拟的自己交谈了。然后，你与这个模拟的自己交谈了很长时间，直到你确定这个模拟确实在功能上与你相同，并且拥有与你相同的记忆。模拟的自己相信自己是真实的，并相信你是模拟的。你们不同意，并就这个问题进行了长时间的争论。最后，你们俩都不得不承认，目前你们俩都不确定谁是原版，谁是复制品。在你了解到这一点后，超人类主义者重新加入视频通话，并解释说，承诺的金钱奖励可以通过离开红门获得；但如果你从蓝门离开，你就会身无分文。当你开始走向红门时，他继续解释说，模拟的设置是这样的，当你从蓝门离开时，模拟的你将被无痛地、甚至没有注意到地终结。然而，如果它从红门离开，它将遭遇痛苦的死亡。由于你并不真正知道你是否被模拟了，你从那扇红门退了回来。
基于暗通道先验
摘要。极化滤光片阵列（PFA）摄像机是一种成像装置，能够以快照方式分析光的极化状态。这些摄像机在纳米构造过程中引入的光学缺陷而表现出空间变化，即非均匀性。校准是通过计算成像算法来校正辐射和极化误差的数据的。我们回顾了现有的校准方法，并使用实用的光学采集设置和市售的PFA摄像头应用了它们。评估的目标首先比较了算法在极化误差方面的性能更好，然后研究训练数据的动态范围和极化角刺激的数量的影响。据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。 ©作者。 由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。 全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。 [doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]
北卡罗来纳州先验授权计划
早期和周期性筛查，诊断和治疗（EPSDT）是一项联邦医疗补助要求，要求州医疗补助机构涵盖21岁以下的医疗补助受益人的服务，产品或程序，如果该服务在医学上是必要的医疗保健以正确或改善A型或精神疾病或通过筛查的临床识别或通过筛查任何筛查的情况（包括任何筛查）（包括任何筛查）（包括任何筛查）（包括任何一个筛查）（包括任何筛查）（包括任何一个筛查）（包括任何一个筛查）。这意味着EPSDT涵盖了儿童在可能的最佳状况下改善或维持其健康所需的大多数医疗或补救护理，弥补了健康问题，防止其恶化或防止出现其他健康问题的发展。医学上必要的服务将提供最经济的服务；确定过程不会延迟所需服务的交付；而且，该决定并不限制受益人的权利自由选择提供者。EPSDT不需要州医疗补助机构提供任何服务，产品或程序
使用深层生成先验
摘要 - 同时进行多层（SMS）成像是加速磁共振成像（MRI）采集的强大技术。但是，由于激发切片之间和内部的复杂信号相互作用，SMS重建仍然具有挑战性。这项研究提出了使用深处先验的强大的SMS MRI重建方法。从高斯噪声开始，我们利用扩散概率模型（DDPM）的脱糖性，通过反向扩散迭代逐步恢复单个切片，同时从读取串联框架下的MEA k-Space施加数据一致性。设计后采样过程使DDPM训练可以在单板图像上执行，而无需对SMS任务进行特殊调整。此外，我们的方法集成了低频增强（LFE）模块，以解决一个实用问题，即SMS加速快速自旋Echo（FSE）和回声平面成像（EPI）semitions无法轻易嵌入自动启动信号。的实验实验表明，我们的方法一致地超过了现有方法，并且可以很好地概括到看不见的数据集。该代码可从https：//github.com/solor-pikachu/roger获得评论Pro-Cess之后。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
CPT代码的先验验证更改
81513感染性疾病，细菌性阴道病，RNA标记的定量实时扩增对肥大的阴道，阴道gardnerella and gardnerella and ractobacillus物种，使用阴道流体标本，算法，算法是使用算法的，用于使用量子或阴性阴道的阳性或阴性阴道的阳性或负面的阴道症状，并实例性地实例性地实例性地实例性地实例化， DNA阴道，阴道上的DNA标志物，1型巨大阴道，细菌性阴道病相关细菌-2（BVAB-2）和乳酸菌种类（L. crispatus和L. jensenii）（L. crispatus and L. jensenii），用于使用阴道的较高的阴道，较高的阳性，质量为Ataginimenty，质量为Ataginimenty，质量较高的阳性，报道说，阴道和/或念珠菌物种（C. blopicalis，C。tropicalis，C。parapasilosis，C。dubliniensis），Candidaglabrata，Candida krusei。