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World File Search System合成训练
dexgraspnet 2.0：在大规模合成的杂物场景中学习生成灵巧的抓握
摘要 - 由于数据稀缺，在混乱的场景中挖掘仍然是灵巧的手。为了解决这个问题，我们提出了一个大规模的合成数据集，包括1319个对象，8270个场景和4.26亿个格拉斯普斯。除了基准测试之外，我们还从掌握数据中探索了数据有效的学习策略。我们揭示了以局部特征为条件的生成模型和强调复杂场景变化的GRASP数据集的组合是实现有效概括的关键。我们提出的生成方法在模拟实验中优于所有基准。更重要的是，它通过测试时间深度恢复表明了零拍的SIM到现实转移，获得了90.70％的现实世界灵巧抓地力成功率，展示了利用完全合成训练数据的强大潜力。
全面的机器学习增强了基于结构的PARP1抑制剂的虚拟筛查
聚ADP-核糖聚合酶1（PARP1）是癌症治疗的有吸引力的治疗靶标。机器学习评分功能构成了发现新型PARP1抑制剂的有前途方法。使用来自对接活性标记的分子的半合成训练数据研究了尖端PARP1特异性的机器学习评分功能：已知的PARP1抑制剂，与生成图神经网络并确认的Intactives consective contp1抑制剂，难以抗解的诱饵。我们仅包括与训练集中的分子不同，进一步使测试集更加困难。使用五种监督学习算法以及从对接姿势和配体中提取的蛋白质指纹对这些数据集的全面分析，只有两个高度预测性的评分功能。使用PARP1特异性支撑矢量的回归剂，使用PLEC指纹时，在最困难的测试集（NEF1％= 0.588，10个重复的中位数）中获得了高归一化富集因子，并且比其他任何研究的评分函数，尤其是类似的尺寸尺寸的尺寸。科学贡献
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
一种提高两光子血管成像速度的深度学习方法
摘要：在临床前模型中跟踪神经血管疾病进展的潜在方法是多光子荧光显微镜（MPM），它可以用毛细血管级别的分辨率对脑脉管系统进行成像。但是，获得具有传统点扫描MPM的高质量的三维图像是耗时的，并且限制了用于慢性研究的样本量。在这里，我们提出了一种基于卷积神经网络（PSSR RES-U-NET结构）算法，用于快速对低分辨率或稀疏采样图像进行快速升级，并将其与无分段的无分段矢量化过程相结合，用于3D重建和血管网络结构的统计分析。这样做，我们还证明了半合成训练数据的使用可以取代获得低分辨率和高分辨率训练对而不损害矢量化结果的昂贵且艰巨的过程，从而为收集培训数据的其他MPM任务带来了这些方法的可能性。我们将方法应用于来自小鼠模型的大量视野的图像，并表明我们的方法在成像深度，疾病状态和神经血管内的其他差异中概括了。我们验证的模型和轻量级体系结构可用于将MPM成像时间最多减少四倍，而无需对基础硬件进行任何更改，从而可以在各种设置中可部署性。
国际当前科学研究与评论杂志
Santosh Kumar Hcltech，美国公司，摘要：小儿肺炎是全球发病率和死亡率的主要原因，需要准确及时诊断。 本研究探讨了使用胸部X光片对生成AI的应用对小儿肺炎进行分类。 利用深度学习技术，包括生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），我们增强了图像质量，生成合成训练数据并提高模型的通用性。 所提出的框架集成了AI驱动的特征提取，卷积神经网络（CNN）和注意机制，以提高诊断精度。 与传统方法相比，结果表现出分类性能的显着改善，重点是解释性和临床可用性。 关键字：生成AI，小儿肺炎，胸部X光片，卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），数据增强，医学图像分类，肺炎诊断，深度学习，合成数据。 引言肺炎仍然是全球儿童死亡率的主要原因，并且必须通过胸部X光片进行准确的诊断。 但是，放射线解释的可变性和对专家放射科医生的访问有限的挑战。 生成的AI通过生成高质量的合成图像来提供一种变革性的方法，以用于模型训练和增强图像清晰度。 本研究研究了AI在肺炎分类中的作用，解决数据稀缺，改善模型概括并降低误诊率。Santosh Kumar Hcltech，美国公司，摘要：小儿肺炎是全球发病率和死亡率的主要原因，需要准确及时诊断。本研究探讨了使用胸部X光片对生成AI的应用对小儿肺炎进行分类。利用深度学习技术，包括生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），我们增强了图像质量，生成合成训练数据并提高模型的通用性。所提出的框架集成了AI驱动的特征提取，卷积神经网络（CNN）和注意机制，以提高诊断精度。与传统方法相比，结果表现出分类性能的显着改善，重点是解释性和临床可用性。关键字：生成AI，小儿肺炎，胸部X光片，卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），数据增强，医学图像分类，肺炎诊断，深度学习，合成数据。引言肺炎仍然是全球儿童死亡率的主要原因，并且必须通过胸部X光片进行准确的诊断。但是，放射线解释的可变性和对专家放射科医生的访问有限的挑战。生成的AI通过生成高质量的合成图像来提供一种变革性的方法，以用于模型训练和增强图像清晰度。本研究研究了AI在肺炎分类中的作用，解决数据稀缺，改善模型概括并降低误诊率。生成模型与深度学习分类器的整合确保了小儿肺炎检测的稳健性和可靠性。方法论，本研究采用了混合AI框架，该框架结合了生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），以进行数据增强，然后进行卷积神经网络（CNN）和基于变压器的分类器进行肺炎分类。
1 需求说明标题：综合训练环境...
作为陆军下一代训练环境合成训练环境 (STE) 初步开发的一部分，训练与条令司令部 (TRADOC) 联合兵种训练中心 (CAC-T) 正在寻求一种全面的技术解决方案，用于在通用全球地形能力上运行的可重构虚拟集体训练器。当前的虚拟联合兵种战术训练器需要高昂的开销；主要基于设施；并且全球地形能力非常有限。当前的能力不允许部队在需求点 (PoN) 进行训练 - 他们在将要战斗的地形上进行训练。问题陈述：综合训练环境 (ITE) 训练辅助、设备、模拟器和模拟 (TADSS) 目前无法让部队和士兵在世界任何地方进行逼真的多级集体训练，无缝衔接从小队到陆军服务组成司令部 (ASCC) 梯队，并且需要大量的训练开销（时间、金钱、人员）。需求和策略描述：根据他们的梯队和训练目标，士兵需要多种方式参与 STE 演习，这些演习在由全球地形或单一世界地形 (OWT) 功能支持的训练模拟软件上运行。CAC-T 的总体战略是通过迭代技术演示方法加速这些 STE 功能的开发，利用其他交易机构 (OTA) 来快速创建原型。这些原型将交到作战单位手中，以获得用户反馈并确保我们的开发工作满足用户需求。这项工作将遵循开发运营 (DEVOPS) 方法，该方法被定义为作战人员和开发人员共同努力，以便快速、频繁地向作战人员提供能力，以告知潜在的记录计划。
生成人工智能：揭示潜力与挑战
摘要：生成式人工智能 (AI) 是人工智能的一个子集，它已成为一种变革性技术，有可能彻底改变艺术、娱乐、研究、医疗保健和金融等各个领域。生成式 AI 模型可以生成答案、文章、诗歌、故事、产品描述和各种文本。它们还可以生成图像、音乐、音频、视频和合成训练数据。受益者包括数据科学家、应用程序开发人员、营销人员、销售团队、数字艺术家、媒体设计师、教育工作者和研究人员。另一方面，生成式 AI 也增加了潜在的版权侵权、数据隐私侵犯、歧视、深度伪造和其他欺骗行为的风险。本文深入探讨了生成式 AI 的基础、其潜在应用以及开发和部署生成式 AI 模型所面临的挑战。关键词：扩散模型、嵌入、生成对抗网络、生成人工智能、即时工程、Transformers、变分自编码器 1. 简介 生成人工智能使用户能够根据各种输入生成新的、逼真的高质量内容，包括文本、图像、声音、动画、3D 模型等。近年来，由于研究、算法、计算资源和应用的进步，生成人工智能领域取得了迅猛发展。从图 1 所示的近年来该主题专利申请数量的激增可以看出这一点。Lens 报告了超过 20,000 条生成人工智能专利记录 [1]。图 2 列出了该领域的一些顶级专利所有者。
受神经质量模型约束的深神经网络改善了时空脑动力学的电生理源成像
为成像大脑的时空电活动做出了许多努力，目的是绘制其功能和功能障碍以及帮助管理脑疾病的管理。在这里，我们提出了一个非惯性深度学习 - 基于源成像框架（DEEPSIF），该框架提供了来自非侵入性高密度脑电图（EEG）记录的强大而精确的时空估计值。deepSIF采用了能够建模中尺度脑动力学的生物物质模型产生的合成训练数据。潜在的大脑来源的丰富特征嵌入了现实的训练数据中，并被深sif网络隐含地学习，避免了与明确配置和调整先验有关的并发症在优化问题中，就像常规源成像方法中一样。通过1）通过1）评估一系列数值实验，2）在三个公共数据集中总共20个健康受试者中的感官和认知大脑反应，以及3）严格验证DeepSif在20个识别20型药物抑制患者中的癫痫效果区域的capa的能力，从而对ePiLsists epilessys的同伴进行了比较，结果。deepSif表现出良好的表现，产生的结果与有关感觉和认知信息处理的常见神经科学知识一致，以及有关癫痫组织的位置和范围的临床发现以及超过常规源成像方法。作为数据驱动的成像框架的DeepSIF方法，可以使时空脑动力学的有效且有效的高分辨率功能成像，这表明其对神经科学研究和临床应用的广泛适用性和价值。
是时候采取行动了 - AFLCMC
欢迎参加 I/ITSEC 2022。今年的主题是“通过转型培训加速变革；是时候行动了”。模拟器部门继续确保战士的矛随时可用、致命且锋利。通过模拟器通用架构和要求标准 (SCARS)，我们确保整个企业的训练设备价格合理、网络安全并与武器系统保持同步。这些特性确保训练设备有助于“提高战士的咬合力”。通过这样做，我们正在通过尖端训练系统和技术扩大战士学习和训练的能力。我们最近开设了 Sims 创新实验室，这是一个使用和评估未分类的商业设备的设施，探索将其纳入培训系统的潜力。该实验室允许我们的行业合作伙伴在政府地点合作并展示新的创新技术。模拟器部门隶属于空军物资司令部的空军生命周期管理中心，并属于空军敏捷作战支援项目执行官组合。我们的愿景是：“成为首屈一指的作战数字孪生——真实、准备就绪、致命；以相关的速度交付能力。” 我们的使命是：“通过培养一支积极进取、致力于提高作战能力的多元化劳动力队伍，获得并现代化训练系统，以提高杀伤力和战备能力。” 我们的分布式作战网络继续在整个空军中证明其价值，在过去一年中进行了 8300 多次训练活动，总计近 25,000 小时的训练。 SCARS 计划证明远程网络安全扫描已成为现实。远程扫描将帮助空军在未来五年内节省近 3800 万美元的成本。 SCARS 不仅仅是网络！该计划为传统模拟器和下一代训练设备定义了通用接口标准。 SCARS 引入的通用标准和开放式架构支持跨训练设备共享合成环境。 自从我们上次发表这本期刊以来，我们的团队建立了安全运营中心 (SOC)，然后将 8 个站点连接到 SOC。随着我们逐步将联合合成环境 (JSE) 用作作战训练的标准共享合成训练环境，SCARS 将被证明具有无价的价值。JSE 将通过模拟高密度和高保真度的威胁环境，实现第五代及更高能力的测试和联合高端先进战术和训练。
计算机视觉简介 - Columbia CAVE
诗人约瑟夫·艾迪生曾经说过：“我们的视觉是我们所有感官中最完美、最令人愉悦的。”计算机视觉的目标是制造能够看见的机器。我们已经见证了一些成功的视觉应用，例如人脸识别和无人驾驶汽车。未来还有更多。在未来十年，我们可以期待计算机视觉对我们的生活方式产生深远的影响。本系列讲座的目标是涵盖计算机视觉的数学和物理基础。视觉处理图像。我们将研究图像的形成方式，然后开发各种从图像中恢复有关物理世界的信息的方法。在此过程中，我们将展示视觉的几个现实世界应用。由于深度学习如今很流行，您可能想知道是否值得了解视觉的第一原理，或者就此而言，了解任何领域的第一原理。给定一个任务，为什么不直接用大量数据训练神经网络来解决任务呢？事实上，有些应用这种方法可能就足够了，但有几个理由让我们接受基础知识。首先，训练网络来学习可以用第一原理简明而准确地描述的现象是费力且不必要的。其次，当网络表现不佳时，第一原理是您了解原因的唯一希望。第三，旨在学习复杂映射的网络通常需要收集大量训练数据。这可能很乏味，有时甚至不切实际。在这种情况下，基于第一原理的模型可用于合成训练数据而不是收集数据。最后，学习任何领域第一原理的最令人信服的理由是好奇心。人类的独特之处在于我们天生渴望知道事物为什么以它们的方式运作。我将本系列讲座分为 5 个模块，每个模块涵盖计算机视觉的一个重要方面。模块 1 是关于成像。模块 2 是关于检测特征和边界。模块 3 是关于从单一视点进行 3D 重建。模块 4 是关于使用多个视点进行 3D 重建。模块 5 涵盖感知。要学习这些模块中的任何一个，您不需要任何计算机视觉方面的先验知识。你只需要了解线性代数和微积分的基础知识。如果你恰好懂一门编程语言，它就能让你想象我所描述的方法如何在软件中实现。简而言之，任何理科或工科二年级学生都应该能够轻松掌握这些内容。