XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System其解
使用主动学习和超参数优化的图像切解分解
图像切解分析检测数字图像中隐藏的数据，对于增强数字安全性至关重要。传统的切解方法通常依赖于大型预先标记的图像数据集，这些数据集很困难且昂贵。为了解决这个问题，本文介绍了一种创新的方法，该方法结合了积极的学习和非政策深度强化学习（DRL），以使用最小标记的数据来改善图像ste缩。主动学习允许模型智能选择应注释哪些未标记的图像，从而减少有效培训所需的标记数据量。传统的主动学习策略通常使用限制灵活性且不能很好地适应动态环境的静态选择方法。为了克服这一点，我们的方法结合了用于战略数据选择的非政策DRL。DRL中的非政策可以提高样本效率，并显着提高学习成果。我们还使用差分进化（DE）算法来微调模型的超参数，从而降低了其对不同设置的敏感性并确保更稳定的结果。我们对广泛的BossBase 1.01和BOWS-2数据集进行了测试，证明了该方法区分未更改和隐形图像的强大能力，在BossBase 1.01和BOSS-2数据集对BossBase 1.01和91.834％的平均F量表达到93.152％。总而言之，这项研究通过采用先进的图像切解分析来检测隐藏数据，从而增强了数字安全性，从而通过最小的标记数据显着提高了检测准确性。
使用解缠结潜伏扩散模型生成多模态脑肿瘤 MRI
基于深度学习的图像生成方法已被广泛用于克服数据不足。在医疗领域也是如此，数据短缺问题经常发生。在本研究中，我们提出了多模态脑肿瘤磁共振成像（MRI）生成框架，称为解缠结潜在扩散模型（DLDM），以解决医学成像中的数据不足问题。我们训练一个自动编码器，将多模态 MRI 图像的特征解缠结为模态共享和模态特定表示。通过利用从自动编码器学到的特征解缠结，我们能够训练一个可以生成模态共享和模态特定潜在向量的扩散模型。我们用 clean-FID 和改进的准确率和召回率评估了我们的方法。将结果与基于 GAN 的模型 StyleGAN2 进行了比较。关键词：生成、多模态、MRI、特征解缠结、扩散模型。
利用脑信号更好地理解人类的阅读理解
阅读理解是一个复杂的认知过程，涉及许多人的大脑活动。然而，人们对阅读理解过程中人脑中发生了什么以及这些认知活动如何影响信息检索过程知之甚少。此外，随着脑电图（EEG）等脑成像技术的进步，可以几乎实时地收集脑信号并探索是否可以将其用作反馈以促进信息获取。在本文中，我们精心设计了一项基于实验室的用户研究，以调查阅读理解过程中的大脑活动。我们的研究结果表明，神经反应因不同类型的阅读内容而异，即可以满足用户信息需求的内容和不能满足用户信息需求的内容。我们认为，在阅读理解的微观时间尺度上，各种认知活动（例如认知负荷、语义主题理解和推理处理）支撑着这些神经反应。从这些发现中，我们为信息检索任务阐明了一些见解，例如排名模型构建和界面设计。此外，随着便携式EEG应用的出现，我们提出了为主动现实世界系统检测阅读理解状态的可能性。为此，我们提出了一个基于EEG的阅读理解建模统一框架（UERCM）。为了验证其有效性，我们基于EEG特征对两个阅读理解任务进行了广泛的实验：答案句子分类和答案提取。结果表明，利用脑信号提高这两项任务的表现是可行的。这些发现意味着脑信号是增强阅读理解过程中人机交互的宝贵反馈。
多视角脑连接组的解缠和比例表示学习
摘要：弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而，构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法，这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中，我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言，我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性，即比例性。更具体地说，我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比，通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明，学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明，所提出的方法有效地保持了比例性。
普瑞巴林中毒性表皮坏死松解症
中毒性表皮坏死松解症 (TEN) 和 Stevens-Johnson 综合征 (SJS) 具有共同的生物学机制，可以看作是一个连续体，其中 TEN 处于严重性和致死性的极端位置。普瑞巴林是一种 γ-氨基丁酸 (GABA) 类似物，可与中枢神经系统中的辅助电压依赖性钙通道亚基结合。它于 2004 年首次在欧盟获得批准，目前以大量商标名称上市。普瑞巴林适用于治疗成人患者的中枢和周围神经性疼痛、癫痫（作为伴有或不伴有继发性全身性发作的部分危机的辅助治疗）以及广泛性焦虑症。SJS 于 2007 年被列入含有普瑞巴林的原始药品的 SmPC 中。从那时起，已经报告了严重皮肤不良反应 (SCAR) 病例，例如 TEN，包括危及生命和致命的情况。 TEN 是一种真正的医疗紧急情况；因此，应立即停用疑似药物并开始治疗。早期诊断对于预后至关重要。在 2022 年 1 月完成的欧洲范围的安全信号评估中，审查了临床前和临床研究、文献和欧洲药物不良反应数据库 EudraVigilance 的所有可用数据。此外，还对上市后的 TEN、SJS/TEN 和类似反应病例进行了累积分析。鉴于 TEN 的病理生理机制和临床特征，TEN 是一种比之前列出的 SJS 更严重的 SCAR，因此得出结论，需要更新含普瑞巴林药品的信息。欧洲药品管理局已决定修改 SmPC 文本以包括以下内容：
BETO 2021 同行评审：热解蒸汽催化升级 2.3.1.314
催化快速热解是一种通用的技术途径，用于直接液化生物质和废弃碳源 • 有可能为燃料混合原料提供高碳产量 • 能够通过气相催化升级控制产品结构 • 有机会利用现有的炼油厂基础设施进行协同处理
利用松木太阳能热解制备碳纳米纤维
摘要 可再生生物质的太阳能热解在活性炭材料的燃料或化学原料可持续生产方面具有巨大潜力。本文，我们报道了一种生产高质量碳纳米纤维 (CNF) 前体以及随后的 CNF 作为低成本且环保的储能材料的方法。具体而言，利用太阳能热解松木以生成富含苯酚的生物液体前体，该前体被发现为通过静电纺丝合成无粘合剂柔性电极材料的有力候选者。用 30% 太阳能驱动的生物液体和 70% 聚丙烯腈制备的 CNF 具有高比表面积和丰富的微观结构，这是其在比电容（电流密度为 0.5 A g 1 时为 349 F g 1）方面的电化学性能的关键，在 6 M KOH 水性电解质中具有显着的倍率性能、可逆性和循环稳定性。因此，太阳能生物液体是可行的CNF前体，并且此类衍生的CNF具有在储能装置中应用的潜力。
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。