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CL-MRI：自我监督对比学习，以改善
d 澳大利亚莫纳什大学心理科学学院 摘要 在磁共振成像 (MRI) 中，图像采集通常在测量域中欠采样以加速扫描过程，但会牺牲图像质量。然而，图像质量是影响临床诊断准确性的关键因素；因此，从欠采样测量中进行高质量的图像重建一直是一个关键的研究领域。最近，深度学习 (DL) 方法已成为 MRI 重建的最新技术，通常涉及深度神经网络通过数据驱动的过程将欠采样的 MRI 图像转换为高质量的 MRI 图像。尽管如此，在消除混叠伪影和降低图像噪声方面，欠采样 DL MRI 重建仍有明显且巨大的改进空间，以满足临床诊断所需的高标准。在本文中，我们引入了一种使用对比学习的自监督预训练程序来提高欠采样 DL MRI 重建的准确性。我们使用对比学习将 MRI 图像表示转换为潜在空间，该潜在空间最大化不同欠采样表示之间的相互信息，并优化下游 DL 重建模型输入处的信息内容。我们的实验表明，在一系列加速因子和数据集上，重建精度都有所提高，无论是定量还是定性。此外，我们的扩展实验验证了所提出的框架在对抗条件下的稳健性，例如测量噪声、不同的 k 空间采样模式和病理异常，并证明了在具有完全不同解剖结构的 MRI 数据集上的迁移学习能力。此外，我们还进行了实验来可视化和分析所提出的 MRI 对比学习潜在空间的属性。代码可在此处获得。关键词：对比学习潜在空间、相互信息最大化、欠采样 MRI 重建、深度学习模型、重建精度
生物医学应用XV（BO604）的记者，对比剂和分子探针
本次会议的目的是提供一个论坛，以介绍和整理涉及化学或生物学开发的分子探针（光学，MRI，核，多模式）的重要和令人兴奋的研究，可用于生物医学研究和临床实践。适合这种征集的论文包括但不限于对成像剂，成像酶，内源性对比剂，光遗传学结构，能够激活的探针，受体，组织，组织或功能特异性探针，纳米粒子和临床分子的临床探针的临床和临床分子的临床探针和临床分子的临床探针和物理学的临床，代理，可视化生物系统探针的仪器，用于图像分析的新算法以及生物标志物和传感器在医学和生物学中的应用。本次会议将针对最先进的研究，以突出体外或体内这些领域的进步，并包括各种应用。为会议的多学科性质，请要求各种主题领域的论文，包括以下主题：
2024 年无形风险与有形风险对比报告 - Aon
和费用（保险购买者往往过于关注保费，而对全面定制和“情境化”承保范围以及审查可靠的保险公司关注不够），其中风险融资成本包括所有保险费和相关成本；直接损失成本包括组织风险融资计划（例如自保、免赔额或自保计划）内预期和资助的免赔额和索赔；间接损失成本是相应的无资金支出，在某些情况下是未预料到的支出；管理费用包括索赔管理、风险控制和所有其他项目成本，如数据分析；税费是与保险投保相关的各种州税，支付给政府和监管机构（例如州盈余线或入场费）。
使用生成对抗网络和对比度学习
摘要 - 巨型镜像通常会遭受高水平的噪声，这可能会阻碍进一步的分析和解释。已经提出了解决此问题的内容感知图像恢复（CARE）方法，但是它们通常需要大量的培训数据并遭受过度填充。为了提出这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，用于几个射击显微镜图像denoising。我们的方法结合了通过对比度学习（CL）训练的生成对抗网络（GAN）与两个结构保留损失项（结构相似性指数和总变异损失），以进一步使用很少的数据进一步提高DeNO.图像的质量。我们证明了我们的方法在三个知名的显微镜成像数据集上的有效性，并表明我们可以在保留脱索质量的同时大大减少训练数据的量，从而减轻获取配对数据的负担并实现几乎没有射击学习。提出的框架可以轻松扩展到其他图像恢复任务，并有可能显着推进显微镜图像分析的领域。
使用机器学习对比我们和摩洛哥公司的汽车保险欺诈检测
保险欺诈，尤其是汽车保险欺诈，是一个常见的欺诈话题，对保险公司造成了重大财务损失。不诚实的索赔对影响整个行业的保险公司施加了巨大的财务压力。因此，保险公司一直在寻求更有效的检测系统，以超越传统技术的局限性；因此，建立可靠有效的欺诈检测模型对于维持保险提供商的财务稳定性和声誉至关重要。我们的研究论文主要目的是使用机器学习技术来开发可靠的系统来检测汽车保险欺诈。本研究打算使用分类方法检查多个监督的机器学习算法，并评估其功效，以最终以确定欺诈性保险索赔的高度准确选择最准确的模型。
Pro的多模式对比度学习
蛋白质通常表示为1D序列和2D/3D结构的多模式数据，为机器学习和计算生物学社区提供了一个激励示例，以推进多模式表示学习。蛋白质语言模型对结构的序列和几何深度学习学习了下游任务的出色单模式表示。因此，希望融合单模模型以更好地表示学习。，但仍然是一个公开的问题，即如何将它们有效地融合到多模式表示学习中，尤其是在适度的计算成本却具有显着的下游性能增益。要回答这个问题，我们建议利用单独验证的单模式模型，将它们集成到并行连接中，并在多模式的共同学习的框架下端到端端到端终极地预处理它们。技术挑战是在解决各种方式的异质性，尤其是各种语义鲁棒性的异质性的同时，构建内部和模式间对比的观点。我们通过对蛋白质同源性的领域知识来解决挑战，以告知积极观点的设计，特别是家庭的蛋白质分类（基于序列中的相似性）和超家族（基于结构的相似性）。我们还评估了与其他积极观点（例如身份和种植）相比，与其他积极观点相比，我们还评估了这种观点的使用。关于酶分类和蛋白函数预测基准的广泛实验证明了域信息构造构建和组合在多模式对比度学习中的潜力。
通过脉冲时间对比度在二氧化硅玻璃中控制超快激光
我们证明，飞秒光脉冲的时间对比度是透明介电内部激光写作的关键参数，允许不同的材料修饰。特别是，二氧化硅玻璃中的各向异性纳米孔由10 7飞秒YB的高对比度产生：kgw激光脉冲，而不是低对比度的10 3 yb纤维激光脉冲。差异起源于纤维激光器，该纤维激光器将其三分之一的能量的能量存储在最高200 ps的脉冲后。通过激光诱导的瞬时缺陷吸收脉冲的这种低强度分数，其寿命相对较长，激发能量（例如自捕获的孔）极大地改变了能量沉积的动力学和材料修饰的类型。我们还证明，低对比度脉冲可以有效地创建层状双重结构，该结构可能是由四极杆非线性库驱动的。
地中海沿海环境中的可生物降解塑料具有对比微生物继承
海洋的塑料污染是最大的环境问题。可生物降解的塑料在打击塑料污染的积累中具有潜在的“溶解性”，其产量目前正在增加。尽管这些聚合物将有助于未来的塑料海洋碎片预算，但关于在不同自然环境中可生物降解塑料的行为知之甚少。在这项研究中，我们在实验室上对整个微生物群落进行了分子，确认可生物降解的聚丁乙烯甲酸甲酸酯 - 甲甲酸盐（PBSET）和多羟基丁酸（PHB）（PHB）膜（PHB）膜，以及非生物降落的常规沿环境层次的层次，这些层次是层次的层次，这些层次是均不同的，这些层次是差异的。 海。在22个月的孵育期间，在五个时间点中取出了骨，底栖和效等栖息地的样品。我们评估了潜在的生物降解细菌和真菌类群的存在，并将它们与这些聚合物的原位瓦解数据进行了对比。扫描电子显微镜成像构成了我们的分子数据。假定的塑料降解器发生在所有环境中，但没有明显的
的本体论建模和对机器人计划的比较和对比叙述的推理
这个扩展的摘要着重于建模和推理竞争计划的方法的方法，以便机器人以后可以解释不同的结果。首先，确定了一个新颖的本体论模型，该模型赋予了机器人形式化和有关计划差异的原因的需求。然后，提出了一个新的本体论，以促进计划的分类（例如，最短，最安全，最接近人类偏好等）。最后，检查了基于本体的解释叙事的基线算法的局限性，并引入了一种新颖的算法来利用计划之间的不同知识，从而实现了对比的叙述。进行了经验评估，以评估拟议算法提供的解释的质量，该算法的表现优于基线方法。