XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对比度
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
辐射效率、对比度和...的测定
未来几年，我们将掌握临界尺寸在 30 纳米 - 150 纳米数量级的纳米电子和光子微结构。电子和离子光刻技术可以满足进一步电子设备小型化挑战的要求。定量估计光刻胶改性参数 [I] 是优化电子和离子光刻曝光以及相关的显影过程的重要一步。由于光刻胶层的聚合物分子发生交联或断裂，溶解率在辐照后会发生变化。经过适当溶剂（显影剂）的适当显影过程后，可以观察到光刻胶层中的浮雕微结构。在显影过程中，正光刻胶的辐照区域和负光刻胶的相反区域（未辐照区域）被去除。辐照点的溶解率变化取决于所使用的曝光剂量。聚合物光刻胶对辐射（电子束和离子束）的敏感度是通过曝光图像显影过程中的最小剂量 Do 来衡量的。光刻胶的敏感度由辐射粒子的辐射效率决定，辐射效率可以用吸收能量每单位（即电子伏特）的平均化学事件数（断链或破坏）来表征。在高分辨率电子束和离子束光刻领域，非常重要的一点是
对比度，直方图和混合方法
摘要。这项研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络（CNN）基于脑肿瘤分离的影响，重点是直方图均衡（HE），对比度有限的适应性直方图均衡（CLAHE）及其杂化变量。在3064个大脑MRI图像的数据集中采用U-NET体系结构，研究深入研究了预处理步骤，包括调整和增强大小，以优化细分精度。提供了基于CNN的U-NET体系结构，培训和验证过程的详细分析。利用诸如准确性，损失，MSE，IOU和DSC等指标的比较分析表明，混合方法Clahe始终优于其他方法。结果强调了其优异的准确性（分别用于培训，测试和验证的0.9982、0.9939、0.9936）和鲁棒分割重叠，JACCARD值为0.9862、0.9847和0.9864，以及0.9864，以及0.993，0.993，0.9923，0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999993.9999999999999999999999993号。申请。该研究以分割方法进行完善，以进一步增强神经肿瘤学中的诊断精度和治疗计划。
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。
使用光谱椭圆形对比度
＃＃电子邮件：sh315@cam.ac.uk，jaa59@cam.ac.uk抽象扭曲的双层石墨烯提供了一个理想的固态模型，可探索相关的材料属性和机会，用于各种光电应用程序，但可靠，可靠的快速，快速的扭曲角度表征仍然是一个挑战。在这里，我们引入光谱椭圆测量对比度显微镜（SECM），作为在光学共振的扭曲双层石墨烯中绘制扭曲角度障碍的工具。我们优化了椭圆角，以根据入射光的测量和计算的反射系数增强图像对比度。与Van Hove奇异性相关的光谐振与拉曼和角度分辨光电发射光谱良好相关，证实了SECM的准确性。结果强调了SECM的优势，这被证明是在大面积上表征扭曲的双层石墨烯，解锁过程，材料和设备筛选以及双层和多层材料的交叉相关测量潜力的快速，无破坏性方法。
深度预测的对比度学习-IRIS
深度预测是几种计算机视觉应用程序的核心，例如自动驾驶和机器人技术。通常将其作为回归任务进行表达，其中通过网络层估算深度阀。不幸的是，很少探索深度图上值的分布。因此，本文提出了一个新颖的框架，结合了对比度学习和深度预测，使我们能够更加关注深度分布，从而对整体估计过程进行改进。有意地提出了一个基于窗口的对比学习模块，该模块将特征映射划分为非重叠的窗口，并在每个窗口内构造对比损失。形成和排序正面和负对，然后在代表空间中扩大两者之间的间隙，约束深度分布以适合深度图的特征。对Kitti和NYU数据集的实验证明了我们框架的有效性。
使用术中对比度的定量分析 -
目的：对比增强的超声（CEU）血液动力学与成人型弥漫性神经胶质瘤的分子生物标志物，特别是异氯酸酯脱氢酶（IDH）之间的关系，尚不清楚。进行了这项研究，以使用定量指标对成人型弥漫性神经胶质瘤的血管化进行全面描述。此外，它旨在识别任何具有术中预测IDH突变状态的变量。方法：这项前瞻性研究招募了2021年11月至2022年9月之间成人型弥漫性神经胶质瘤的患者。进行了术中CEU，并记录了90秒的CEUS视频。血液动力学参数，包括峰值增强（PE）差异，是根据感兴趣区域的时间强度曲线计算的。对CEUS参数进行了差异分析，相对于分子生物标志物和等级。分析了各种参数的接收器操作特征曲线，以评估这些参数预测IDH突变状态的能力。结果：评估了60例成人型弥漫性神经胶质瘤的患者。所有血液动力学参数除了增加时间外，都表现出IDH突变剂和IDH-WildType成人型弥漫性神经胶质瘤之间的显着差异。PE差异作为区分IDH-WildType和IDH突变的神经胶质瘤的最佳指标，曲线下的面积为0.958（95％置信区间，0.406至0.785）。此外，血液动力学参数揭示了成年型弥漫性神经胶质瘤的级别和类型的显着差异。结论：术中可以使用血液动力学参数来有效区分IDH-野生型和IDH突变的成人型弥漫性胶质瘤。此外，定量CEU还为神经外科医生提供了动态灌注信息，以提供各种类型和等级的成人型弥漫性神经胶质瘤。
tdcl：视觉的密集语义对比度学习 -
摘要。传统的单对象跟踪任务正在经历新的转型浪潮，尤其是随着语义缺乏的出现，这导致了视觉跟踪任务的兴起。但是，将Vi-Sual Tracker与自然语言描述相结合的先前方法倾向于依靠文本描述的全局表示，而较少考虑文本描述和Vi-Sual外观之间的精细连接。本文提议利用双向交叉注意模块来捕获语言和视觉特征之间的连接，这些连接进一步投影为密集的语义反映以保持对齐方式。为了保持搜索区域与耦合的自然语言之间的语义同意，并使融合功能保持一致，本文提出了一种新颖的密集性对比度学习损失，以弥合文本和视觉方式之间的语义差距，并以密集的形式对齐。所提出的框架在跟踪包含自然语言描述的数据集（例如TNL2K和OTB99-LANG）方面实现了有希望的结果。我们的方法提供了一种新颖的解决方案，用于代表和对齐单个对象跟踪任务的跨模式信息，并可能激发该领域的进一步研究。
使用对比度增强乳房摄影（CEM）
摘要：我们试图开发新的量化方法来表征乳房X线摄影密度的空间分布以及可疑对比增强乳房X线摄影（CEM）的对比度增强，以改善乳房病变的良性分类。我们回顾性地分析了从2014 - 2020年在IRB批准的研究中从我们机构进行CEM成像和组织采样的所有乳房病变。惩罚线性判别分析用于基于乳房X线摄影密度和对比度增强的径向分布的平均直方图对病变进行分类。t检验用于比较密度，对比度和串联密度和对比直方图的分类精度。逻辑回归和AUC-ROC分析用于评估添加人口统计学和临床数据是否提高了模型准确性。总共评估了159个可疑发现。密度直方图比随机分类（62.37％vs. 48％; p <0.001）更准确地将病变分类为恶性或良性，但是与单独的密度合影相比，串联的密度和对比度表现出更高的精度（71.25％; p <0.001）。包括我们模型中的人口统计学和临床数据，导致AUC-ROC高于串联密度和对比度图像（0.81 vs. 0.70； P <0.001）。在侵入性与非侵入性恶性肿瘤的分类中，串联密度和对比直方图在单独的密度直方图（77.63％vs. 78.59％vs. 78.59％; p = 0.504）中没有显着提高的准确性。添加患者人口和临床信息进一步提高了分类精度。我们的发现表明，乳房X线摄影密度的径向分布的定量差异可用于区分恶性肿瘤与良性的乳房发现。但是，通过从CEM中添加对比度增强成像数据，分类精度得到了显着提高。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。