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蚀变制图的主成分分析* - ASPRS
摘要：减少主成分分析 (PCA) 输入的图像波段数量可确保某些材料不会被映射，并增加其他材料被明确映射到其中一个主成分图像中的可能性。在干旱地形中，如果只有一个输入波段来自可见光谱，则四个 TM 波段的 PCA 将避免氧化铁，从而更可靠地检测含羟基矿物。如果仅使用其中一个 S m 波段，则用于氧化铁映射的 Pw\ 将避免羟基。然后可以创建一个简单的主成分彩色合成图像，其中羟基、羟基加氧化铁和氧化铁的异常浓度在红绿蓝 (RGB) 颜色空间中明亮地显示。该合成允许对蚀变类型和强度进行定性推断，可以广泛应用。
用于医学影像分析和应用的生成式人工智能
生成式人工智能在医学影像分析中发挥着关键作用，可实现精准诊断、治疗计划和疾病监测。生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等技术通过生成合成图像、改进重建和分割以及促进疾病诊断和治疗计划来增强医学影像。尽管如此，关于患者隐私、数据保护和公平性的伦理、法律和监管问题仍然存在。本文概述了医学影像分析中的生成式人工智能，重点介绍了应用、挑战和案例研究。它将结果与传统方法进行了比较，并研究了对医疗保健政策的潜在影响。本文最后提出了负责任的实施建议，并提出了未来的研究和发展方向。
使用deno的扩散概率模型
设计自由形式的光子设备是一个充满挑战的主题，因为结构性自由的高度。在这里，我们提出了一种新算法，该算法使用伴随灵敏度分析和扩散模型对光子结构进行操作。我们证明，将伴随梯度值整合到非授权过程中，可以生成高性能设备结构。我们的方法可以通过合并在遵循制造约束的合成图像上训练的扩散模型来优化少量模拟的结构。与常规算法相比，我们的方法消除了对复杂的二进制化和圆锥过滤器的需求，克服了本地Optima的问题，并提供了多种设计选项。尽管具有固有的随机性，但我们的算法稳健地设计了高性能设备，并且优于最先进的非线性算法。
参议院账单清单2/20/2025
S.B. 编号 2（COMM）一般法。 'AN ACT CONCERNING ARTIFICIAL INTELLIGENCE' , to (1) establish various requirements concerning artificial intelligence systems, (2) require the Department of Economic and Community Development to (A) establish an artificial intelligence regulatory sandbox program, (B) plan to establish a technology transfer program, (C) establish a confidential computing cluster, (D) conduct a "CT AI Symposium", and (E) design an algorithmic computer model, (3) require the高等教育董事会建立“康涅狄格州AI学院”，要求劳工部和由幼儿专员监督的家庭访问计划，以提供有关上述学院的信息，（4）建立一个康涅狄格技术咨询委员会，（5）修改“计算机科学教育和劳动力发展账户”（6）修改技术专业委员会的智能委员会（6）Antrestory Intermenty and Innerof Fulterress and Innertrestry Fultrestry Fultoration Fulstory Fulstory Fulstory Fulstory Fulstory Fultory（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）建立人工智能工作队，（9）要求国家机构对生成人工智能采取各种行动，（10）禁止传播某些合成图像。S.B.编号2（COMM）一般法。 'AN ACT CONCERNING ARTIFICIAL INTELLIGENCE' , to (1) establish various requirements concerning artificial intelligence systems, (2) require the Department of Economic and Community Development to (A) establish an artificial intelligence regulatory sandbox program, (B) plan to establish a technology transfer program, (C) establish a confidential computing cluster, (D) conduct a "CT AI Symposium", and (E) design an algorithmic computer model, (3) require the高等教育董事会建立“康涅狄格州AI学院”，要求劳工部和由幼儿专员监督的家庭访问计划，以提供有关上述学院的信息，（4）建立一个康涅狄格技术咨询委员会，（5）修改“计算机科学教育和劳动力发展账户”（6）修改技术专业委员会的智能委员会（6）Antrestory Intermenty and Innerof Fulterress and Innertrestry Fultrestry Fultoration Fulstory Fulstory Fulstory Fulstory Fulstory Fultory（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）建立人工智能工作队，（9）要求国家机构对生成人工智能采取各种行动，（10）禁止传播某些合成图像。2（COMM）一般法。'AN ACT CONCERNING ARTIFICIAL INTELLIGENCE' , to (1) establish various requirements concerning artificial intelligence systems, (2) require the Department of Economic and Community Development to (A) establish an artificial intelligence regulatory sandbox program, (B) plan to establish a technology transfer program, (C) establish a confidential computing cluster, (D) conduct a "CT AI Symposium", and (E) design an algorithmic computer model, (3) require the高等教育董事会建立“康涅狄格州AI学院”，要求劳工部和由幼儿专员监督的家庭访问计划，以提供有关上述学院的信息，（4）建立一个康涅狄格技术咨询委员会，（5）修改“计算机科学教育和劳动力发展账户”（6）修改技术专业委员会的智能委员会（6）Antrestory Intermenty and Innerof Fulterress and Innertrestry Fultrestry Fultoration Fulstory Fulstory Fulstory Fulstory Fulstory Fultory（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）（7）建立人工智能工作队，（9）要求国家机构对生成人工智能采取各种行动，（10）禁止传播某些合成图像。
人工智能图像和生成媒体：正在进行的革命笔记
我们似乎正处于媒体创作领域一场真正革命的开端：“生成媒体”的兴起。自 1984 年以来，我一直在使用计算机工具进行艺术和设计，我见证了一些重大的媒体革命，包括用于媒体创作和编辑的 Mac 电脑和桌面应用程序的推出、照片级逼真的 3D 计算机图形和动画的发展、1993 年后网络的兴起以及 2006 年后社交媒体网络的兴起。新的人工智能“生成媒体”革命似乎与其中任何一个一样重要。事实上，它的重要性可能与 19 世纪摄影术的发明或 16 世纪西方艺术中线性透视的采用一样大。 （如果您不熟悉这个主题，这里有一个非常简短的历史。生成媒体革命已经发展了 20 多年。第一篇人工智能论文提出，庞大的非结构化网络世界（包括文本、图像和其他文化产物）可用于训练计算机执行各种任务，该论文出现在 1999-2001 年。2015 年，谷歌的“深度梦境”和“风格迁移”方法引起了广泛关注：突然间，计算机可以创造出模仿许多著名艺术家风格的新艺术图像。2021 年 1 月发布的 DALL-E 是另一个里程碑：现在计算机可以根据文本描述合成图像。Midjourney、Stable Diffusion 和 DALL-E 2 都为 2022 年这一演变的加速做出了贡献。现在，合成图像可以具有多种美感，从照片写实主义到任何类型的物理或数字媒体，包括马赛克、油画、街头摄影或 3D CG 渲染。用于生成此类图像的代码在人工智能领域被称为“模型”，于 2021 年公开。 2022 年 8 月，引发了一系列实验并加速了发展。）
基于AI的图像生成
基于机器学习的图像生成模型（例如稳定扩散）现在能够生成很难与真实图像区分开的合成图像，这引起了许多法律和道德问题。作为缓解措施的潜在度量，可以训练神经网络检测许多生成模型合成的图像中存在的数字伪像。但是，由于所讨论的伪影通常是特定于模型的伪像，因此这些所谓的探测器通常会出现来自模型的图像时的性能差，因此尚未接受过培训。在本论文中，我们研究了Dreambooth和Lora，最近出现了两种精细方法，以及它们对假图像探测器的性能的影响。Dreambooth和Lora可用于微调一个稳定的扩散基础模型，该模型具有创建基本模型更改版本的效果。可以这样做的便捷性导致了社区产生的合成图像的扩散。然而，模型微调对图像可检测性的影响尚未在科学背景下研究。因此，我们提出以下研究问题：使用Dreambooth或Lora对稳定的扩散基本模型进行微调会影响仅在基本模型图像上训练的探测器的性能指标吗？我们采用了一种实验方法，使用验证的VGG16架构将二进制分类作为检测器。我们在来自Imagenet数据集的真实图像上训练检测器，以及由三个不同稳定扩散基础模型合成的图像，从而产生了三个训练有素的检测器。然后，我们在这些模型的微调版本生成的图像上测试他们的性能。我们发现，在使用微调模型发生的图像上测试检测器的准确性低于对训练的基础模型生成的图像进行测试的准确性。在前者类别中，与洛拉生成的图像相比，Dreambooth生成的图像对检测器的影响更大。我们的研究表明，在伪造图像探测器培训的背景下，有必要在Dreambooth微调模型中考虑到不同的实体。
评估 AI 工具时要问的首要问题
管理人员明白，仅凭一次乳房 X 光检查就做出诊断决定是荒谬的 — — 而且很危险。如果无法进行活检或活检不明智，则审查此类病例的可接受专业标准需要进行更彻底的分析。这种做法包括不记录多次后续预约的变化、审查和比较大量图像（例如 3D 断层合成图像和超声波）、进行体检并评估个人的风险因素（例如年龄、家族史和手术史），甚至要求进行额外的针对性成像。在发现他们的标准与用于确定 AI 工具的基本事实的标准之间存在巨大差异后，我们研究中的管理人员决定与内部数据科学家合作，使用更好的基本事实标签设计新工具。
英特尔实验室将基础多模式模型中的 AI 偏见降低了 20% 1
英特尔实验室的研究人员开发了一种创新方法，利用社会反事实来减少人工智能基础模型中的偏见。他们创建了一个合成图像数据集，其中包含各种交叉社交属性，使他们能够分离和研究每个属性的影响。使用这种方法，他们可以探测六个基础模型并将偏见减少高达 20%。1 该团队利用配备第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® Gaudi® 2 人工智能加速器的大型人工智能集群来训练基础多模式模型，并利用数据、文本、图像和视频的结果。这项工作是英特尔对负责任的人工智能承诺的一部分，旨在确保人工智能模型准确、基于权威来源并且没有有害偏见。此外，研究人员还开源了他们的数据集，以帮助提高整个行业的人工智能公平性。
用于医学图像分析的 GAN
生成对抗网络 (GAN) 及其扩展开辟了许多令人兴奋的方法来解决众所周知且具有挑战性的医学图像分析问题，例如医学图像去噪、重建、分割、数据模拟、检测或分类。此外，它们以前所未有的真实感合成图像的能力也使人们希望借助这些生成模型解决医学领域长期缺乏标记数据的问题。在这篇评论论文中，对 GAN 在医学应用方面的最新文献进行了广泛的概述，彻底讨论了所提出方法的缺点和机会，并阐述了未来的潜在工作。我们回顾了截至提交日期发表的最相关的论文。为了快速访问，我们将基本细节（例如底层方法、数据集和性能）制成表格。http://livingreview.in.tum.de/GANs_for_Medical_Applications/ 提供了一个交互式可视化界面，对所有论文进行了分类以保持评论的活力。
生成ai
I。在短短几年的时间里，引起媒体的产生就取得了巨大的进步。一方面，随着生成对抗网络（GAN）和最近的扩散模型（DM）的出现，光真相得到了迅速改善。另一方面，媒体发电的便捷性和灵活性达到了前所未有的水平。由大型语言模型（LLMS）提供动力，文本到图像合成工具允许用户通过简单的文本说明随意从头开始创建图像（见图1）。生成的AI为从娱乐，医疗保健到资助和制造的许多行业提供了许多机会[1]。但是，它可用于各种非法目的，尤其是为了加强虚假宣传和政治宣传[2]，[3]。现在可以比以往任何时候都更快地实现此类目标，并以最少的人为干预，并且结果极为现实，并且与特定的叙述相符。这对我们的社会构成了严重威胁，并证明了对自动化工具的越来越多的关注，这些工具将合成图像与自然图像区分开来。在这种情况下，可以实现两个略有不同的目标：i）检测提供了一个全球分数，评估正在测试的图像是合成的概率； ii）归因进一步走了一步，旨在追踪用于合成图像的特定生成模型。通过提供有关生成过程的更多具体信息，归因于验证检测输出并提高其解释性。早期生成的AI方法可能会引入某些视觉上不一致，例如阴影和反射图像中的不对称性。然而，最近的可以实现一个未经证实的现实主义水平，这些水平是基于视觉伪像的检测方法，并推动发现无形的痕迹。 一种可能性是依靠生成过程留下的微妙的法医痕迹。 实际上，每个生成模型都会留下一种人工指纹，该指纹取决于模型架构，合成过程的细节，甚至在训练数据集上。可以实现一个未经证实的现实主义水平，这些水平是基于视觉伪像的检测方法，并推动发现无形的痕迹。一种可能性是依靠生成过程留下的微妙的法医痕迹。实际上，每个生成模型都会留下一种人工指纹，该指纹取决于模型架构，合成过程的细节，甚至在训练数据集上。