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剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
生成或复制：听觉音频潜伏...
摘要引入了具有文本描述的逼真的声音剪辑能力的音频潜在不同模型，该模型有可能彻底改变我们与音频的合作方式。在这项工作中，我们初步尝试通过调查其音频输出与培训数据的比较方式来了解音频潜在不同使用模型的内部工作，这与医生如何通过听取器官的声音来听诊患者。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。 我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。 在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。
CRISPR/CAS OFF靶向乳化的新型数据库平台...
随着CRISPR / CAS核酸酶系统的持续发展，在体内治疗基因编辑区域中的应用无关紧要。 但是，不可忽略的非目标效应仍然是临床应用的主要关注点。 即使已经发布了众多的非目标分解数据集，但尚未建立全面，透明的概述工具。 在这里，我们提出了CRISPRSQL（http://www.crisprsql.com），这是一种互动性和生物素的crispr/cas9 crast/cas9的收集，旨在丰富剪辑效果的范围，以培养剪辑效果，以基因编辑安全模拟模拟模拟和转录模型。 CRISPRSQL的当前版本包含来自144个指南RNA的裂解数据，该指南与人类和啮齿动物细胞系的25,632个指南对 - 键盘对，并具有相互作用的特定于表观遗传标记和基因名称的参考。 该标准的第一个构成数据库，它有望实现安全量化研究，为实验设计和燃料开发计算非目标预测算法的开发。随着CRISPR / CAS核酸酶系统的持续发展，在体内治疗基因编辑区域中的应用无关紧要。但是，不可忽略的非目标效应仍然是临床应用的主要关注点。即使已经发布了众多的非目标分解数据集，但尚未建立全面，透明的概述工具。在这里，我们提出了CRISPRSQL（http://www.crisprsql.com），这是一种互动性和生物素的crispr/cas9 crast/cas9的收集，旨在丰富剪辑效果的范围，以培养剪辑效果，以基因编辑安全模拟模拟模拟和转录模型。CRISPRSQL的当前版本包含来自144个指南RNA的裂解数据，该指南与人类和啮齿动物细胞系的25,632个指南对 - 键盘对，并具有相互作用的特定于表观遗传标记和基因名称的参考。该标准的第一个构成数据库，它有望实现安全量化研究，为实验设计和燃料开发计算非目标预测算法的开发。
活动 4.2：神经可塑性和正念
注意：教师需要订阅 EdPuzzle 才能分享此链接。如果您选择不订阅，您可以搜索 BBC Two 纪录片《另类疗法》，并使用第一集“冥想的力量”（Barrett & Walker，2007）。EdPuzzle 的剪辑大约在 52:00 分钟。
![arxiv：2407.12164v3 [cs.cv] 2024年12月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\813f3bacc259669e712b36b9ce38869fd6ffe0df.webp)
arxiv：2407.12164v3 [cs.cv] 2024年12月22日
文本到图像生成模型最近引起了极大的兴趣，从而从文本提示中综合了高质量的图像。但是，这些模型通常缺乏从给定的参考图像中产生特定主题或在不同条件下合成新型演绎的能力。诸如Dreambooth和主题驱动的文本对图像（SUTI）之类的方法在这一领域取得了重大进展。然而，两种方法主要侧重于增强与参考图像的相似性，并需要昂贵的设置，通常忽略了有效训练的需求，并避免过度适合参考图像。在这项工作中，我们介绍了λ-谐波奖励功能，该功能提供了可靠的奖励信号，并使得可以尽早停止以进行更快的训练和有效的正则化。通过结合Bradley-Terry偏好模型，λ-谐波奖励功能还为受试者驱动的生成任务提供了偏好标签。我们提出了奖励偏好优化（RPO），该优化提供了更简单的设置（Dreambooth使用的负面样本的3％）和更少的渐变步骤进行微调。与大多数现有方法不同，我们的方法不需要训练文本编码器或优化文本嵌入式，并仅通过微调U-NET组件来实现文本图像对齐。从经验上，λ-谐波被证明是在主题驱动的生成任务中选择模型选择的可靠方法。基于首选项标签和λ-谐波奖励功能的早期停止验证，我们的算法在Dreambench上获得了最先进的剪辑剪辑得分为0.833，剪辑-T得分为0.314。我们的pytorch实现可在https://github.com/andrew-miao/rpo上获得。
课程计划：规划你的开始
Khan Academy，还有新闻剪辑（将主题与现实生活联系起来）等。从主图书馆页面，选择收藏，然后选择音乐+媒体，然后选择媒体在线。建议为 STEM 领域选择两个收藏：电影点播和 NBC Learn Higher Ed
mammo-clip：一种视觉语言基础模型，以提高乳房X线摄影的数据效率和鲁棒性
摘要。缺乏有关乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）的大量培训数据一直是阻碍系统采用的问题之一。最近，通过视觉模型（VLM）（例如，剪辑）对大规模图像文本数据集进行预训练，部分解决了计算机视觉（CV）中鲁棒性和数据效率的问题。本文提出了Mammo-CLIP，这是第一个通过大量筛选乳房X线图 - 报告对的VLM，以解决数据集多样性和大小的挑战。我们在两个公共数据集上进行的实验表明，在对乳腺癌检测至关重要的各种乳腺X线学属性时表现出强烈的表现，表明数据效率和鲁棒性与CV中的剪辑相似。我们还提出了一种新型特征归因方法Mammo-Factor，以在乳房X线摄影报告中使用句子级粒度来提供表示表示的空间解释。代码可公开使用：https：//github.com/batmanlab/mammo-clip。
2023年大肠癌的基因组景观
18补充图1。通过半对准读数的软剪切引入的偏差。显示了六个读取与包含A/T变体的参考序列的比对。Bold Black T和Red A分别表示参考和替代等位基因。软剪裁由罢工表示。无软剪切，三个读数将支持参考（t）和替代（a）等位基因，从而导致无偏变体等位基因频率（VAF）为3/6 = 0.5。（a）读取R3被软剪切，直到获得参考的连续五次匹配为止。剪辑后，只有两个读数支持备用等位基因（a），而三个读取支持参考等位基因（t），导致偏置2/5 = 0.4的偏置VAF。（b）FIXVAF剪辑所有读数均按五个基础读取，无论它们是否包含变体位点还是支持参考或替代等位基因。读取支持参考等位基因和备用等位基因的读取现在被五个基部夹住。在此示例中，FIXVAF将计算2/4 = 0.5的VAF，因此消除了偏差。