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使用图像渐变方法
1，国立科学与技术大学机械与制造工程学院，伊斯兰堡45200，巴基斯坦； sanwer.bmes19smme@student.nust.edu.pk（s.a.）; hsultan.bmes19smme@student.nust.edu.pk（H.S.）; drshahid@smme.nust.edu.pk（s.i.b.）2巴基斯坦Faisalabad 38000的工程与技术大学电气工程系； hamzazafar214@gmail.com 3巴基斯坦Faisalabad 38000计算机科学系； moazejaaz@gmail.com 4新西兰脊医学院脊椎治疗中心，新西兰0600年； imran.niazi@nzchiro.co.nz 5卫生科学技术系，丹麦市阿尔堡大学9000 Alborg的感官运动互动中心，6丹麦6号Alborg 6卫生与环境科学学院，健康与康复研究所，Aut University，Aut University，Aut University，Aut University，Aut University，Aut University，Aut University，New Zealand New Zealand 7 627，ISLAH，ISLAH，ISLAH，ISLAH，ISLAB，ISLAB，ISLAB，INSLAB，INSLAB，INSLAB，INSLAB，INSLAB，INSLAB，INSLAB 4号。巴基斯坦； muhammad.shafique@riphah.edu.pk 8工程技术学院，赫特福德郡大学，HATFORMED ALD AL10 9AB，英国； amit.pujari@ieee.org 9工程学院，阿伯丁大学，阿伯丁AB24英国3FX，英国 *通信：asim.waris@smme.nust.nust.edu.pk
定量评估可转化的图像登记 -
结果：考虑到几何幻影，所获得的统计结果在下面列出。关于MIRADA和速度获得的DSC，平均值和SD值分别为0.955±0.348和0.965±0.418，p值为0.013，表明有显着差异。考虑到MDA，MIRADA和速度之间的p值为0.001的显着差异，前者的p值为0.668±0.684，而后者的p值为0.668±0.684。对于HD，Mirada与速度的2.202±1.215相比，平均值为3.464±2.091。对于TRE，考虑了幻影内的三个基准，Mirada的平均值为1.037 mm，而速度的平均值为1.338 mm。在分析解剖幻影时，MIRADA和速度的DSC值分别为0.946±0.031和0.944±0.313，表明没有显着性。同样，考虑到MDA（MIRADA：0.435±0.235，速度：0.449±0.242），也没有发现显着性。关于HD，Mirada获得了4.216毫米，而速度为4.233 mm，显示出非凡的依从性。发现三个基金会的TRE的平均值小于1 mm，存在显着差异。
图像去除算法的概述
摘要。在本文中，我们介绍了对所有最先进的算法进行的广泛研究，这些算法已在图像中发表的所有最新算法使用深度学习以消除合成和现实世界的图像。我们进一步根据所有论文和这些论文中报道的数据取得的各种参数来评估所有这些算法。本文旨在比较所有这些算法，并阐明本研究范围中所有算法的局限性。在2000年代初期到2021年的审查范围内包含的论文。每篇论文中的方法从生成的逆向网络的使用到零拍摄成像以及使用卷积神经网络到采用传统的使用暗通道先验来改善所获得的结果的传统方法。我们已经列出了在本研究中包括的所有论文中记录的结果。论文已根据公共图像参数进行评估，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。最后，我们查看在所有这些领域中都能单独执行最好的算法以及最佳表现算法。
图像字幕的深度学习方法
。 2 3计算与信息研究所2922，巴基斯坦； （khalid@gu.edu.pk）4欧罗比亚大学。萨贝尔·托雷斯（Sabel Torres）21，39011西班牙桑坦德（Santander）； Prolacio。Cauanza是一所国际大学。Cuito，Bé，Angola8 La Romana大学。 多米尼加，通信和远程信息处理工程。 valladolid的Unviersity，PaseodeBelén，15。 47011 Valladold - 西班牙； 108 La Romana大学。多米尼加，通信和远程信息处理工程。valladolid的Unviersity，PaseodeBelén，15。47011 Valladold - 西班牙； 10
特定恐惧症的神经图像
摘要多年来，图像技术已被广泛用于研究和评估与焦虑症有关的生理学和神经生物学。这项研究对有关神经影像和特定恐惧症的文献进行了系统的综述。审查了100多种文章，以得出有关神经影像和疾病的结论。根据各种图像技术，讨论了杏仁核，岛状和扣带皮质的作用。这些大脑区域是理解该疾病责任的基础。尽管该领域的研究正在发展，但有必要扩大研究以巩固已经发现的结果。关键字：神经生物学，焦虑，恐惧症，神经图像，皮层。摘要评估研究心理疾病神经生物学的成像方法和实践的研究，例如焦虑症和特定恐惧症，该疾病的亚型。文献综述了与使用互补考试有关特定恐惧症的主题，包括PET，磁共振成像，SPECT，MRI和DIPT。研究强调了结论中的局限性，表明结果尚未确定。虽然目前的研究融合了其结果，但对特异性恐惧症患者的岛菌，杏仁核，皮层和额叶区域的更大激活的评估却得到了很好的确定。关键字：神经生物学，焦虑，特定恐惧症，神经影像学，皮层。这个工作室对神经膜和特定恐惧症trasdors进行了系统评价。总结多年来，图像技术已被广泛用于研究和评估与焦虑症有关的生理和神经生物学。 div>审查了100多种文章，以得出有关神经影像和疾病的结论。 div>通过各种图像技术分析了杏仁核，绝缘体和螺丝皮层的功能。 div>大脑的这些领域对于了解该疾病的责任至关重要。 div>尽管该领域的研究进展，但有必要扩大研究以巩固已经发现的结果。 div>关键字：神经生物学，焦虑，恐惧症，神经膜，皮质。 div>
生成图像作为动作模型
摘要：图像生成扩散模型已经过微调，以解锁新功能，例如图像编辑和新型视图合成。我们可以类似地解锁视力控制的图像生成模型吗？我们提出了G Enima，这是一种行为粘合剂，将稳定扩散到“绘制关节运动”作为RGB图像的目标。这些图像被馈入一个控制器，将视觉目标映射到一系列关节位。我们在25个rlbench和9个现实的操纵任务上研究G尼马。我们发现，通过将动作提升到图像空间中，Internet预训练的扩散模型可以生成优于状态的视觉运动方法的策略，尤其是在对场景扰动的鲁棒性和对新颖对象的推广方面。尽管缺乏深度，关键点或运动规划剂等先验，我们的方法也与3D代理具有竞争力。
文本到图像中的进步
文本对图像和图像对文本创建[1，2]由于其广泛使用而变得非常流行。这种比较分析的目的是确定各种文本到图像创建技术的优势和缺点[3]。我们可以通过研究其建筑设计来了解促进其图片综合技能的基本机制。Cogview (ELBO), discrete variational auto-encoders (dVAE), multi-stage AttnGAN, generative adversarial networks (GANs), LSTM+GAN, CycleGAN+BERT, DF-GAN, MirrorGAN, VQ-SEG (a modified VQ-VAE), StackGAN+fine-tuned BERT text encoding models, and DALL-E-2 are among the models investigated.除了建筑比较外，我们还要查看这些模型用于培训和评估的数据集。这包括众所周知的基准，例如可可和幼崽，以及针对文本到图像创建的定制数据集[4]。这些数据集的多样性和数量以及所使用的任何预处理技术都对模型性能产生重大影响。在现场使用了各种性能指标来分析生产照片的质量。我们的研究包含
编纂的图像 - Interspectifs＆Chema Palacios
图像已接管了这个词。 div>现在，动词是语言，在屏幕上显示为编码表示。 div>神经元网络，LLM（大型语言模型）和生成网络的最新发展改变了数字创建过程，而Milestone Steyerl提到的图像不再是指事实或有形的现实，而是指概率。 div>因此，这些程序的学习过程是由代码，消息，测试和错误喂养的，导致我们集体无意识的平均图像或融合的产生。 div>因此，编码的图像，有症状的图像使您可以解决对社会技术网络（例如可能的行为，信息和关系）的不同反思。 div>
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
用于分层 IC 图像分析的无监督域自适应与直方图门控图像转换
摘要 — 深度学习通过使用卷积神经网络 (CNN) 对电路结构进行分割，在具有挑战性的电路注释任务中取得了巨大成功。深度学习方法需要大量手动注释的训练数据才能获得良好的性能，如果将在给定数据集上训练的深度学习模型应用于不同的数据集，则可能会导致性能下降。这通常被称为电路注释的域转移问题，其源于不同图像数据集之间的分布可能存在很大差异。不同的图像数据集可以从不同的设备或单个设备内的不同层获得。为了解决域转移问题，我们提出了直方图门控图像转换 (HGIT)，这是一种无监督域自适应框架，它将图像从给定的源数据集转换到目标数据集的域，并利用转换后的图像来训练分割网络。具体而言，我们的 HGIT 执行基于生成对抗网络 (GAN) 的图像转换并利用直方图统计数据进行数据管理。实验是在适应三个不同目标数据集（无训练标签）的单个标记源数据集上进行的，并评估了每个目标数据集的分割性能。我们已经证明，与已报道的域自适应技术相比，我们的方法实现了最佳性能，并且也相当接近完全监督的基准。索引术语——深度学习、集成电路图像分析、无监督域自适应、图像到图像转换