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World File Search System扩散
扩散大B细胞淋巴瘤
▼该药物会受到其他监测。这将允许快速识别新的安全信息。医疗保健专业人员被要求报告任何可疑的不良反应。有关报告可疑反应的报告的信息，请参见SMPC的第4.8节，或向当地的Roche药物安全联系人报告：https：//www.roche.com/products/local_safety_reporting.htm。1L，第一线； 2L，二线； 3L，第三线；汽车，嵌合抗原受体； CHOP，利妥昔单抗，环磷酰胺，阿霉素，长春新碱和泼尼松； DLBCL，弥漫性大B细胞淋巴瘤； HDCT-ASCT，高剂量化疗和自体干细胞移植； OS，整体生存； PFS，无进展的生存； Pola-R-CHP，Polatuzumab Vedotin和Rituximab加环磷酰胺，阿霉素和泼尼松； R，利妥昔单抗;; r/r，复发/难治； SOC，护理标准； SMPC，产品特征摘要。
同时的统一离散扩散...
最近开发的离散扩散模型在文本到图像任务中表现出色，显示出处理多形式信号的巨大希望。在这项工作中，我们利用这些特征，并提出一个可以使用单个模型，基于文本的，基于图像的，甚至具有远见性的同时生成的统一的模型模型，该模型可以执行“模态翻译”和“多模式生成”任务。具体而言，我们通过提出一个统一的过渡矩阵来统一多模式信号的离散扩散过程。此外，我们设计了一个具有融合嵌入层和统一的目标函数的相互注意模块，以强调模式间链接，这对于多模式生成至关重要。广泛的实验表明，我们提出的方法可以与各种一代任务中的最新解决方案相当地执行。
药物通过同伴网络扩散：...
在本节中，我们制定了一种替代性的经验策略来识别处方中的社会互动效果。遵循De Giorgi等人。（2010），我们使用同龄人的特征作为直接同龄人内源性行为的工具。由于共享患者的关系是非交往的，因此医生通常有同龄人也不是她的直接同龄人。存在这种“排除同龄人”的存在克服了曼斯基（Manski，1993）高点的反射问题，因为这一集合在连接的医师之间甚至有所不同。此外，在一定程度上，向医生的排除同伴支付的付款影响了直接同行的处方，此类付款可以提供一种工具，以识别直接PER处方对医生自身处方的影响。我们使用与第2节相同的符号。也就是说，医师的同龄人表示g i。我们进一步用E i表示，被排除在外的医师I的同龄人，被定义为所有与I共享同龄人但与I直接相关的医生。也就是说，e i = {k |∃j∈Gi g k和k̸∈Gi}。我们估计以下两阶段最小二乘模型：
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。
模拟空气流动和污染物扩散...
我要感谢我的导师 Roy Colvile 博士和 Helen ApSimon 博士对我的支持，尤其是在我第一年的时候。我尤其要感谢 Helen 说服我留下来攻读博士学位，还要感谢 Roy 积极主动、有效地争取资金。我还要对 Jon Hill 博士说一声“非常感谢”，感谢他在论文一开始就为我提供了深刻的建议和非常有帮助的 STAR-CD；还要感谢 Peter Wickett 先生和 Jason Bowsher 先生多年来提供的宝贵 IT 帮助。我还要感谢空气污染小组的其他同事，特别是 Rachel Warren 博士、Kiki Assimakopoulos 女士和 Linda Davies 女士、Leslie Cowie 女士和 Jennifer Eastwood 女士，感谢他们的善良和开朗，让我在困难时期继续前进。另外，还要感谢 IC 的所有音乐朋友，特别是 IC 人文系的 Ainslee Rutledge 女士：感谢你们让我在可爱的太阳能房里练习唱歌！
扩散模型的行为克隆
模仿学习通过观察专家的演示而无需访问环境奖励信号来解决学习的挑战。大多数现有的模仿学习方法不需要与环境进行交互，要么将专家分布建模为条件概率p（a | s）（e。g。，行为克隆，BC）或关节概率P（s，a）。尽管简单地用BC对条件概率进行建模，但它通常在概括方面挣扎。在建模关节概率可以提高概括性能时，推理过程通常是耗时的，并且模型可能会遭受过度拟合的歧视。这项工作提出了一个模仿学习框架，该框架从建模专家分布的条件和联合概率中受益。我们提出的扩散模型启动行为克隆（DBC）采用了一种扩散模型，该模型训练了建模专家行为，并学习了一项政策，以优化BC丢失（条件）和我们提出的扩散模型损失（关节）。DBC在导航，机器人臂操纵，灵活的操纵和运动中的各种连续控制任务中的表现优于基准。我们设计了其他实验，以验证对条件概率或专家分布的关节概率建模的局限性，并比较不同的生成模型。消融研究证明了我们的设计选择的有效性。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。