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人工智能引导的检测未认可的心肌疾病对心脏点心脏超声：一项多中心研究
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磁共振引导的集中超声的当前进展，以促进跨脑屏障的药物输送
血脑屏障（BBB）是血管与脑实质之间的半渗透屏障，包括内皮细胞和外排转运蛋白之间的紧密连接，可主动从中枢神经系统中清除物质。离子和小于400 da）（DA）的小脂溶性分子通常能够通过BBB，但是较大的分子无法获得[1]。虽然对于维持中枢神经系统组成和免疫特你的环境至关重要，但BBB还阻碍了潜在的转化疗法到达大脑中的预期靶标[2，3]。正在研究BBB通透性的许多策略。从广义上讲，这些策略可以归类为跨细胞和细胞细胞[4]。在经跨细胞a的抗体中，可以使分子更具亲脂性来促进跨BBB的通道，或者可以增强载体介导的转运，以绕过BBB完全绕过BBB [5]。跨细胞方法可以受到与这些类型的释放兼容的药物限制。细胞细胞的方法涉及紧密连接的破坏，这可以通过化学或物理手段进行。BBB透化的化学细胞细胞机制通常依赖于血管活性剂，高质量化合物（例如甘露醇）或对Claudin蛋白家族的抗体（与紧密
引导的植入物放置和修复
是一位经验丰富的临床机构和讲师，以其在数字化方面卓越而闻名。他已经完成了几门课程课程，拥有秘书长的硕士学位，目前正在英国利兹大学攻读博士学位。他的临床工作赢得了许多奖项，并且是英国伯明翰的Ulster University与Ulster University相关的医学和牙科学院副教授。Nulty博士是国际数字牙科学院的校长。
使用引导的Fluxon繁殖
我们在固态中提出了循环制冷，在II型超导体中采用了磁场涡流气体（也称为频线）作为冷却剂。通过设想由绝热和等温臂组成的赛马几何形状来实现的制冷周期，并刻在II型超导体中。通过在样品中施加外部电流（在Corbino几何形状中），可以实现赛马场中的隆克子的引导传播。磁场的梯度设置在赛道上，使一个人可以绝热冷却并加热伏克子，随后将热量与冷热储层交换。我们表征了S -Wave和D波配对对称性的热力学上的制冷周期的稳态状态，并呈现其功绩的形式，例如传递的冷却能力，以及性能的系数。我们的冷却原理可以通过在常规稀释冰箱中可实现的基础温度下方进行局部冷却来提供明显的冷却，以实现芯片微冰期目的。我们估算单位区域的冷却功率的NW / mm 2，假设隧道与〜m µm 2 < / div>
扩散模型第5章：文本引导的扩散模型
考虑图像𝑋。使用ℎℎ𝜃，或等效地𝜀 𝜀，𝑡，𝑡，𝑍image =𝑓𝑓𝐶=𝐶=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅=∅，及时运行ddim采样器，以生成𝑋𝑋𝑋𝑋，图图像。这个𝑋看起来像随机噪声，但它是一个非常特殊的噪声实例，因为从𝑋𝑋𝑇𝑇𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑇𝑇将生成𝑋。
机器学习引导的全彩色高...
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clip2protect：使用文本引导的化妆通过对抗性潜在搜索
包括安全性[63]，生物识别技术[38]和刑事侵犯[45]，在许多情况下表现优于人类[12，48，61]。尽管这种技术的积极方面，但FR系统严重威胁了数字世界中的个人安全和隐私，因为它们有可能使大规模监视能力[1，67]。进行审查，政府和私人实体可以使用FR系统来通过刮擦Twitter，LinkedIn和Facebook等社交媒体资料的面部来跟踪用户关系和活动[18，20]。这些实体通常使用特定的FR系统，其规格是公众未知的（黑匣子模型）。因此，迫切需要采取一种有效的方法来保护面部隐私免受这种未知的FR系统的影响。理想的面部隐私保护算法必须在自然和隐私范围之间取得正确的平衡[70，77]。在这种情况下，“自然性”被定义为没有人类观察者很容易掌握的任何噪声伪影和人类认识的身份。“隐私保护”是指受保护图像必须能够欺骗黑盒恶意FR系统的事实。换句话说，被指定的图像必须与给定的面部图像非常相似，并且对于人类观察者而言是无伪影的，而同时欺骗了一个未知的自动化FR系统。由于产生自然主义面孔的失败会严重影响在社交媒体平台上的用户体验，因此它是采用隐私增强算法的必要预先条件。1）[22，25，39，72]。最近的作品利用对抗性攻击[57]通过覆盖原始面部图像[6，53，74]上的噪声约束（有限的）广泛扰动来掩盖用户身份。由于通常在图像空间中优化了对抗示例，因此通常很难同时实现自然性和隐私[70]。与基于噪声的方法不同，不受限制的对抗示例并未因图像空间中扰动的大小而影响，并且在对敌方有效的同时，对人类观察者来说表现出更好的感知现实主义[3，55，68，76]。已经做出了几项努力，以生成误导FR系统的不受限制的对抗示例（请参阅Tab。在其中，基于对抗化妆的方法[22，72]随着
3DITSCENE：通过语言引导的Disentangled Gaussian Splatting
编辑场景图像在各个领域都非常重要，从娱乐，专业摄影和广告设计开始。内容编辑可以为观众创造沉浸式和迷人的体验，有效地传达艺术愿景并实现所需的美学结果。随着深层生成建模的快速发展，已经进行了许多尝试有效地编辑图像的尝试。但是，他们遇到了阻碍潜力的局限性。以前的方法主要集中在2D图像空间中的场景编辑上。他们通常依靠生成先验，例如gan和扩散模型（DM），并采用了诸如修改跨注意机制的技术[Hertz等。2022，2023]，以及网络参数的优化[Chen等。2023a; Gal等。2022; Kawar等。2023; Kim等。2022; Ruiz等。2023]在场景图像中编辑外观和对象身份。尽管已做出一些努力将这些方法扩展到3D编辑，但它们忽略了3D提示，并在保持3D一致性方面构成了挑战，尤其是在更改摄像头姿势时。此外，这些方法通常集中在全球场景上，并且缺乏准确地解开对象的能力，从而导致对3D级别对单个对象的控制有限。为了编辑任何场景图像并启用对场景及其单个对象的3D控制，我们提出了3DITSCENE，这是一个新颖的场景编辑框架，该框架利用了新的场景表示形式，语言指导的散布高斯散布。2022; Rombach等。具体而言，给定的图像首先投影到3D高斯人中，这些高斯人通过2D生成的先验进一步完善并富集[Poole等。2022]。因此，我们获得了一个综合的3D场景表示，该表示自然可以为给定图像提供新的视图综合。此外，剪辑中的语言特征被蒸馏到相应的3D高斯人中，将语义引入3D几何形状。这些语义3D高斯人有助于将单个对象从整个场景表示中删除，从而导致语言引导的散布的高斯人进行场景分解。他们还允许更具用户友好的交互作用，即用户可以通过文本查询特定的对象或兴趣。为此，我们的3DITSCENE可实现从2D到3D的无缝编辑，并允许在全球和个人层面上进行修改，使创建者能够精确控制场景组合和对象级的编辑。我们将管道称为3DITSCENE。与以前的工作不同，该作品着重于解决单一类型的编辑，3DITSCENE INTETE-GRETS编辑要求在统一框架内。我们的预告片数字通过展示其在不同场景图像中的应用来演示3DITSCENE的多功能性。我们在各种环境下对3DITSCENE进行了评估，结果证明了基线方法的显着改善。
使用交互式进化计算的个性化音乐综合的用户引导的生成框架
生成人工智能（AI）的发展在音乐综合领域取得了显着的进步。然而，在生成的内容中缺乏创造力，引起了公众的重大关注。为了解决这个问题，本文介绍了一种新颖的方法，以进行个性化音乐的合成，并结合了人类的一代。此方法利用以捕获用户的喜好和生成的对抗网络而闻名的交互式进化计算的双重强度，以其自主产生高质量音乐的能力而闻名。这种整合的主要目标是增强音乐合成中生成AI的可信度和多样性，在人类中的计算艺术创造力。此外，一个用户友好的交互式音乐播放器旨在促进音乐合成过程中的用户。所提出的方法表明了一个范式，其中用户通过人机互动来操纵潜在空间，从而强调了人类在综合多样化和创意音乐中的关键作用。
HKU工程团队通过MRI引导的多级机器人定位器增强了立体定向神经外科精度
礼貌：C.L。张，J.D.L。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。 kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。