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生成对抗网络在建筑设计中的应用：系统评价
摘要：目的：审查和分析生成对抗网络（GAN）在建筑设计领域中的应用的研究状态。方法：这项研究遵循了最新的PRISMA指南，并从国内和国际来源系统地收集了相关的研究文献。对95篇代表中文和英语文章进行了深入分析。在分析过程中，对智能建筑生成方法的三个维度进行了全面和深入的探索：数据应用程序量表，算法类型和建筑设计过程。结果：（1）GAN已应用于建筑设计实践的各种过程，从设计生成，开发和评估到最终解决方案表达； （2）可以在不同的建筑尺度上应用gan，从大规模的复杂功能建筑到住宅单元的精致布局设计； （3）GAN的外观使设计人员能够在各个阶段快速提出设计结果，从而大大提高了工作效率； （4）目前，GAN也有许多缺点，主要反映在数据的准确性和工具的可用性中。结论：计算机性能的改进和数据资源的丰富促进了智能建筑生成方法的广泛应用。gan在建筑设计领域具有巨大的潜力，并且可以提供更有效，灵活和多样化的设计过程。但是，需要进一步的研究和开发来应对在该领域使用gan的挑战和局限性。
成对序列对准技术的方法 - 评论
根据序列比对技术分析生物数据。序列比对对于检测病原体，鉴定常见基因以及药物发现很重要。基本上，两种方法用于序列比对，它们是成对序列比对和多个序列比对。成对序列比对是一种基本和有效的方法，用于识别两个生物数据序列之间的相似性和差异程度。本文分析了成对序列比对技术的类型，即点矩阵方法，动态编程和用于序列对齐的单词方法与插图进行序列对齐并讨论其优点和局限性。通过此分析发现，成对序列比对是确定两个基因组之间关系的最佳方法之一。
IPSC衍生的视网膜色素上皮... 亚硝胺效力预测 使用生成对抗网络在药物发现中提高毒理学 - 第二部分 2024-学术学院的企业和工业 - ... 整合机器学习和定量
25个健康克隆28患病（> 30 AMD，4白白，1 Joubert，2 STAT3，2 Stargardt，2 L-ord）由> 2个实验室和½打公司复制
Microsoft Word - 尝试从生成对抗网络的潜在空间生成新的桥梁类型-2024.01.01.docx
摘要：尝试利用生成式人工智能技术生成新型桥梁类型。采用三跨梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥的对称结构化图像数据集。基于Python编程语言、TensorFlow和Keras深度学习平台框架，以及Wasserstein损失函数和Lipschitz约束，构建并训练生成式对抗网络。从获得的低维桥型潜空间采样，可以生成具有非对称结构的新桥梁类型。生成式对抗网络可以在人类原有桥梁类型的基础上，通过有机地组合不同的结构构件来创建新的桥梁类型。具有一定的人类原创能力。生成式人工智能技术可以开拓想象空间，启发人类。
与生成对抗网络密度估计的收敛速率
在这项工作中，我们对香草生成对抗网络（GAN）的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比，我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon（JS）差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明，GAN估计值和P ∗之间的JS差异与（log n/ n）2β/（2β + d）的速度快速衰减，其中n是样本大小，β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合（至对数因素）与最佳的密度相一致。关键字：生成模型，甲骨文不平等，詹森 - 香农风险，最小值率，非参数密度估计。
基于生成对抗的艺术风格转换
摘要。由于人工智能（AI）的持续增长，艺术风格的转型已成为一个高度关注的研究领域。它旨在将一种艺术风格应用于另一种艺术风格，并以新风格产生艺术品。目前，生成对抗网络（GAN）和计算机辅助设计（CAD）技术已成为艺术风格转换研究的两种重要方法。本文旨在探讨GAN和CAD技术在艺术风格转型研究中的应用。在文章中，选择了一系列不同类型的艺术作品，包括绘画，雕塑和建筑，使用GAN和CAD技术进行样式转换。通过对结果的分析和比较，发现GAN模型的成立得分（IS）基本上稳定在90％以上，而艺术图像之间的结构相似性指数（SSIM）约为0.957。此外，艺术家对产生艺术作品的评级很高，并且通过使用GAN模型通过样式转换产生的图像在视觉效果，创造力和艺术价值方面已得到了艺术家的认可和赞赏。这进一步证明了GAN模型在艺术风格转型中的有效性和优势。
心血管研究中的生成对抗网络
1 1牛津大学牛津大学牛津大学医学系，英国牛津大学2大数据研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，第3个电气与电子工程系，比尔肯特大学，安卡拉大学，安卡拉，安卡拉，安卡拉，türkiye，türkiye，4个国家磁性研究中心（umrame of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent）特拉维夫大学，特拉维夫，以色列6放射学系，伊坎恩医学院6号放射学系的生物医学工程工程与成像科学，国王学院伦敦，伦敦，英国1牛津大学牛津大学牛津大学医学系，英国牛津大学2大数据研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，第3个电气与电子工程系，比尔肯特大学，安卡拉大学，安卡拉，安卡拉，安卡拉，türkiye，türkiye，4个国家磁性研究中心（umrame of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent of bilkent）特拉维夫大学，特拉维夫，以色列6放射学系，伊坎恩医学院6号放射学系的生物医学工程工程与成像科学，国王学院伦敦，伦敦，英国
生成对抗网络的有效动力学
生成对抗网络（GAN）是一类机器学习模型，它们使用对抗性训练来生成具有与培训样本相同（可能非常复杂的）统计数据的新样本。一种主要的训练失败，称为模式崩溃，涉及发电机未能重现目标概率分布中模式的全部多样性。在这里，我们提出了一个有效的GAN训练模型，该模型通过用输出空间中的颗粒集代替发电机神经网络来捕获学习动力学；颗粒由通用内核对某些宽神经网络和高维输入有效。我们简化模型的一般性使我们能够研究发生模式崩溃的条件。的确，改变发生器有效核的实验揭示了模式塌陷过渡，其形状可以通过频率原理与鉴别器的类型有关。此外，我们发现中间强度的梯度正则化可以通过发电机动力学的严重阻尼来最佳地产生收敛。因此，我们有效的GAN模型为理解和改善对抗性训练提供了可解释的物理框架。
DOI：https://doi.org/10.48009/1_iis_2023_110 人工智能及其通过使用生成对抗网络图像的潜在危害
简介 2007 年，“智能手机”诞生；它就是苹果的 iPhone。它被介绍为“带触摸控制的宽屏 iPod，是一部电话和互联网通讯器”（Merchant，2017）。甚至没有可供下载的外部应用程序。其他公司及其智能手机版本很快也将效仿。从一开始，智能手机就引起轰动，成为 21 世纪生活中不可或缺的一部分。但是，智能手机的所有实用性都有其代价。通常，这种代价是以有害的、有时是无法预见的破坏性情况的形式出现的。由于智能手机已成为几乎所有现代任务的核心，因此它也常常体现了一个人的自我意识。当我们放错智能手机并且失去网络角色的技术吸引力时，我们当中谁没有感到惊慌失措？这种分离的身份意识也可以包含各种其他个人身份标记。例如，虽然面对面的欺凌自人类诞生之日起就一直存在，但另一种形式——网络欺凌——最近进入了人们的词汇表，成为许多人日常遭受的破坏性问题。自我价值和身体形象问题也常常与这种网络形象联系在一起。（Pendergrass & Payne，2018）多年来，智能手机引入了众多互联网社交媒体网站的应用程序：Instagram、Facebook、Snapchat 等。2017 年，即 iPhone 推出十年后，中资 IT 公司字节跳动推出了短视频服务应用程序 TikTok。（Zeng，et al.，2021）2020 年 COVID-19 疫情爆发后，这款应用很快在青少年中找到了小众受众，并且用户数量不断增长。（Klug，et al.，2023）很快，TikTok 就成为了社交媒体的谢林点，使用视觉滤镜、舞蹈视频以及不断发展的新闻和社会评论。 （Allyn，2023b）TikTok 滤镜设计者在推出后不久就开始尝试使用人工智能 (AI)。（Weatherbed & Sato，2023）一种方法是使用生成对抗网络 (GAN) 设计，这种设计创造出的滤镜非常真实和令人信服，用户的屏幕移动之间没有延迟时间，因此它们引起了用户的强烈和即时反应，而这些反应并不总是