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没有随机传递性的成对比较
成对比较数据在统计学和机器学习中受到了广泛关注，并在各个领域有着广泛的应用。这类数据通常来自锦标赛，其中每个成对比较结果都来自两个选手或队伍之间的比赛，或来自众包环境，其中个人负责比较两个项目，例如图像、电影或产品。具体而言，著名的瑟斯顿 (Thurstone, 1927) 和布拉德利-特里 (BT; Bradley and Terry, 1952) 模型为该领域奠定了基石，随后进行了许多扩展，包括 Shah 等人 (2016a) 提出的参数序数模型，拓宽了参数模型的类别。Oliveira 等人 (2018) 放宽了已知链接函数的假设，并提出了允许链接函数属于广泛函数家族的模型。非参数方法也已出现，例如 Shah 和 Wainwright (2018) 中基于 Borda 计数算法介绍的工作，以及 Chatterjee (2015) 和 Chatterjee 和 Mukherjee (2019) 研究的非参数 Bradley-Terry 模型。此外，还开发了用于众包环境的成对比较模型，如 Chen 等人 (2013) 和 Chen 等人 (2016) 等所讨论的。成对比较模型已获得广泛的应用，包括排名聚合（Chen and Suh，2015；Chen 等人，2019；Heckel 等人，2019；Chen 等人，2022b）、预测比赛 / 锦标赛（Cattelan 等人，2013；Tsokos 等人，2019；Macr`ı Demartino 等人，2024）、测试博彩市场的效率（McHale and Morton，2011；Ly´ocsa and V`yrost，2018；Ramirez 等人，2023）以及基于人工评估改进大型语言模型（Christiano 等人，2017；Ouyang 等人，2022；Zhu 等人，2023）。虽然上述模型对该领域做出了重大贡献，但它们依赖于随机传递性的假设，这意味着球员/球队/项目之间存在严格的排名。然而，这种假设可能不切实际，特别是在涉及多种技能或策略的环境中，不传递性自然会出现。尽管它具有实际重要性，但对允许不传递性的模型的研究仍然有限。一些值得注意的例外包括 Chen 和 Joachims (2016) 和 Spearing 等人 (2023) 的工作，他们通过引入额外参数来描述不传递性以及基于 Bradley-Terry 概率指定绝对优势的参数，扩展了 Bradley-Terry 模型。Spearing 等人 (2023) 提出了一种在完整贝叶斯框架下进行参数估计的马尔可夫链蒙特卡罗算法。然而，他们的贝叶斯程序计算量大，对于涉及许多球员或相对较高潜在维度的高维设置不切实际。 Chen 和 Joachims (2016) 将参数视为固定量，并通过优化正则化目标函数来估计它们。然而，它们的目标函数是非凸的，并且它们的模型高度过度
通过差分相对比茎的时间反转操作驱散纳米级电场和磁场
差异相对比对比（DPC）扫描透射电子显微镜（STEM）最近引起了显着的兴趣，可以在高空间分辨率下绘制静电和磁场的映射。然而，由于其对静电和磁场的同时敏感性，磁性样品上DPC测量的解释并不直接。在这项工作中，我们证明了对洛伦兹力的两个贡献可以通过电子束的时间反转操作分离。在实践中，通过重复将样品升至180后，可以通过重复DPC-STEM测量来轻松实现这种情况。两种贡献的分离允许区分静电电势的影响，例如，具有均匀成分的样品中的厚度变化与实际磁信号。这种方法与DPC-stem或更普遍地通过4D词干对磁纳米结构的研究特别相关。
无人机三维建筑模型对比评估
随着建筑、工程和施工 (AEC) 行业越来越重视可持续性和资源效率，无人机 (UAV) 和地面激光扫描仪 (TLS) 已成为使用 3D 建模监测和检查建筑结构的不可或缺的工具。本研究致力于评估无人机摄影测量和 TLS 技术在建筑物及其结构部件的 3D 建模中获得的质量和准确性。调查涉及无人机在目标结构周围进行天底和倾斜飞行任务以采集数据，利用六 (6) 个地面控制点 (GCP)，而 TLS 数据收集采用通过遍历方法的直接地理参考。结果表明，TLS 由于其点云密度更高而产生了卓越的表面重建质量，而无人机数据满足众多应用的要求，提供了一种方便且经济可行的数据采集解决方案。至于准确性，从两种仪器上都可以辨别出建筑物物体，差异很小，达到厘米级的精度。这些发现不仅凸显了无人机和 TLS 在优化 3D 建模过程中的潜力，而且还为从事城市规划、建筑设计和结构分析工作的专业人士提供了实用的见解。
Robert（Rupert）Wu cl-dps：一种通过扩散后采样解决盲逆问题的对比学习方法
CSC488/2107H1 Compilers & Interpreters Fan Long Winter 2022 MAT496H1 Reading: Mathematics of Deep Learning Vardan Papyan Winter 2022 VIC493H1 Vic Capstone Research Colloquium Emanuel Istrate Year 2021-2022 CSC485/2501H1 Computational Linguistics Gerald Penn Autumn 2021 CSC495H1 Project: Continual Learning Florian Shkurti Autumn 2021 CSC498/475H5 Topics: Introduction to Reinforcement Learning Animesh Garg Autumn 2021 CSC384H1 Introduction to Artificial Intelligence Sonya Allin Summer 2021 CSC412/2506H1 Probabilistic Learning & Reasoning Jesse Bettencourt Winter 2021 CSC413/2516H1 Neural Networks & Deep Learning Jimmy L. Ba，Bo Wang Winter 2021 CSCD70H3编译器优化Gennady Pekhimenko Autumn 2020 CSC494H1项目：多模式夹应用程序Sanja Fidler Sanja Fidler，Amlan Kar Winter 2021 CSCC11 CCCC11 H.车队，布莱恩·陈（Bryan Chan）秋季2020 CSC369H1操作系统Karen Reid Aut 2020 CSC420H1图像理解理解Babak Taati，Morteza Rezanejad Aut 2020 hps391H1 1700年的数学历史，从1700年到现在的Sylvia Nickers thine 2020 CSC32224 HINCOMANG 1.算法设计，分析和复杂性Koushik PAL 2019 CSC300H1计算机与社会Mathew Zaleski，Ishtiaque Ahmed Ahmed Winter 2019 CSC336H1数值方法Kenneth R. Jackson R. Jackson R. Jackson Autumn 2018
瑞芬太尼与硝酸甘油治疗低血压的疗效对比
背景：在围手术期，尤其是面部整形手术中，通常使用控制性降压麻醉来减少失血并提供理想的手术视野。目的：评估硝酸甘油和瑞芬太尼在原发性开放式鼻整形术控制性降压麻醉中的降压作用。方法：2021 年 6 月至 10 月在伊拉克埃尔比勒的 Rizgary 教学医院进行了一项前瞻性、比较、随机、双盲研究。80 名患者随机分为两组，分别给予硝酸甘油或瑞芬太尼，以将平均动脉压保持在 50 至 60 mmHg 之间。测量并比较心率、收缩压和舒张压、术中失血量、手术视野质量和手术持续时间。结果：硝酸甘油组和瑞芬太尼组的患者均达到了收缩压、舒张压和平均动脉压目标，结果相似。但瑞芬太尼组和硝酸甘油组手术时间有统计学差异（分别为135.3和145.3分钟）。两组心率有明显差异。瑞芬太尼组术中失血量减少，术野质量更高，外科医生满意度明显更高。结论：硝酸甘油和瑞芬太尼持续输注是一种可靠有效的方法，可通过达到目标平均动脉压来实现控制性降压。瑞芬太尼在限制失血、减少手术时间和维持良好血流动力学（尤其是心率）方面优于硝酸甘油。
Contramae：癌症生存预测的对比度对齐掩盖自动编码器框架
摘要 - 随着多模式融合技术的快速发展，病理图像与基因组学数据的整合已在癌症生存预测中取得了令人鼓舞的结果。但是，大多数现有的多模型模型不是通过结合病理学和基因组学模态来预训练的，而忽略了不同模态之间固有的任务无关联的关联。尽管某些自我监督的方法通过预训练的目标（例如相关性和均方误差）来对齐多模式信息，但它们缺乏深入的多模式相互作用。为了解决这些问题，我们提出了Contramae，这是一种对比度对齐的掩盖自动编码器框架，以融合病理学图像和基因组学数据，以进行癌症存活预测。具体而言，我们引入了一个对比目标，以使多形态保持一致并构建其内在的一致性。此外，我们设计了两个重建目标，以通过互补偿双方所缺乏的信息来捕获多模式之间的复杂关系。在生存预测中，将Contramae编码器的病理和基因组学编码串联为产生生存风险评分的最终表示。实验结果表明，在五个癌症基因组图集（TCGA）中，CONTORAMA的表现优于五个癌症数据集的现有最新方法。该代码可从https://github.com/suixuewang/contramae获得。
心血管患者的全身免疫炎症指数与对比度诱导的急性肾损伤之间的关系：系统评价和MET
1心脏病学系，心血管研究中心，伯里兹医学科学大学，伊朗伯利撒2号，伊朗2伊朗北部霍拉桑医学科学大学护理和助产士学院6泌尿外科，伊朗伊朗医学科学大学Hasheminejad肾脏中心，伊朗7号心脏病学系，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院。科学，伊朗乌尔米亚科学9个心脏病学系，Seyed-Al-Shohada心脏病学医院，乌尔米亚乌尔米亚乌尔米亚大学医学院
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
Bryan He |研究声明 Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
鉴于此，我建立了将Echonet动力学集成到标准临床工作流程中所需的工具和基础设施。这使我们能够进行3,769个超声心动图研究的盲，随机临床试验，以将模型的性能与超声检查员评估进行比较[6]。首先，试验发现该模型的预测已充分融合到工作流程中，心脏病专家审查了初步评估，无法可靠地确定模型或超声检查员是否进行了初步评估。该试验还发现，心脏病专家对模型的初始评估进行了重大变化（对Sonogra-Pher的27.2％而言，16.8％），并且使用该模型的初始评估节省了心脏病专家和超声学家的时间。该模型已经完成了FDA 510（k）清除过程，以确保其符合安全和功效标准。
通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。