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![arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日](/simg/b\ba7bbb0213cc4fedecf3901be3dccd7c46ee96ad.webp)
arxiv：2312.12468v2 [cs.cv] 2024年4月2日
生成AI的最新进展具有显着的图像和视频编辑，尤其是在文本及时控制的背景下。最新的方法主要依赖于扩散模型来完成这些任务。但是，基于扩散的方法的计算需求是实质的，通常需要大规模配对数据集进行培训，因此挑战了实际应用程序中的部署。为了解决这些问题，本文将基于文本的视频编辑任务分为两个阶段。首先，我们利用预先训练的文本到图像扩散模型以零击的方式同时编辑一些密钥帧。第二，我们引入了一个名为MaskInt的高效模型，该模型是建立在非自动性掩蔽的生成变压器上的，并使用中等框架的结构指导专门研究了编辑的密钥帧之间的框架。实验性恢复表明，我们的面具具有基于扩散的方法的可比性，而显着改善了推理时间。这项研究为基于文本的视频编辑提供了实用的解决方案，并显示了该域中非自动掩盖的生成变压器的潜力。
双蚀刻方法用于制造纳米光子...
将范德华（VDW）材料集成到光子设备中，为许多新的量子和光电应用奠定了基础。尽管在VDW晶体的光子构建块的纳米化过程中取得了巨大进展，但仍然存在局限性，特别是在大面积设备和掩蔽中。在这里，我们将重点放在六角硼（HBN）作为VDW材料上，并提出了一种双蚀刻方法，该方法克服了与使用金属膜和基于抗拒膜的方法相关的问题。通过设计和制造一组功能性光子组件（包括波导，环谐振器和光子晶体腔）来证明开发方案的效率。通过在几个关键频谱范围内的光学表征来证明制造结构的功能。这些包括近红外和蓝色范围，其中HBN硼空缺（V b-）旋转缺陷分别和相干B中心量子发射器发射。双蚀刻方法可实现高质量因子光腔的制造，并构成了VDW材料片上整合的有希望的途径。
TO 11A-1-20，航空弹药总则 (1966)
第 VIII 页 化学药剂。8-1 8-1 简介。8-1 一般安全要求 1-1 8-3 分类。8-1 8-9 水泡气体（伤亡）。8-1 II 术语定义 2-1 8-14 窒息气体。8-3 2-1 简介 2-1 8-16 血液和神经毒剂。8-3 2-3 定义 2-1 8-21 训练和防暴气体 8-6 III 物品分类 3-1 8-29 失能性化学品 3-1 简介 3 -1 药剂。8-6 3-3 类型 3-1 8-33 掩蔽烟雾弹。8-7 3-14 标准化、使用和 8-39 燃烧弹 8-7 形式 3-1 8-50 标记和识别 8-8 3 -16 储存 3 -1 3-18 储存兼容性 3 -1 IX 小型武器弹药 9-1 3-20 装运规定。3 -1 9-1 简介。9-1 3-25 燃烧或爆炸 9-3 定义 9-1 特性。3-2 9-23 分类。9-9 3-29 安全 3-3 9-40 配件 9-14 3-31 标识 3-3 9-42 保养和注意事项 3-51 涂漆和标记 3-4 搬运 9-16 3-59 包装和标记。3-5 9-46 包装和标记。9-17 3 -61 使用注意事项 3-5
揭穿 Deepfakes：利用增强和特征可变性进行 Deepfakes 语音检测
随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造语音的检测变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于深度伪造语音检测的混合架构，将用于特征提取的自监督学习框架与分类器头相结合，形成端到端模型。我们的方法结合了音频级和特征级增强技术。具体而言，我们介绍并分析了用于增强原始音频频谱图和在训练期间增强特征表示的各种掩蔽策略。我们在特征提取器的预训练阶段加入了压缩增强，以解决小型单语言数据集的局限性。我们在 ASVSpoof5（ASVSpoof 2024）挑战赛上对该模型进行了评估，在封闭条件下在 Track 1 中取得了最佳结果，等错误率为 4.37%。通过使用不同的预训练特征提取器，该模型实现了 3.39% 的增强 EER。我们的模型表现出了抵御未知深度伪造攻击的强大性能，并在不同的编解码器中表现出了强大的泛化能力。
BrainLM：大脑活动记录的基础模型
我们引入了大脑语言模型 (BrainLM)，这是基于 6,700 小时 fMRI 记录进行训练的大脑活动动力学基础模型。利用自监督掩蔽预测训练，BrainLM 在微调和零样本推理任务中表现出色。微调可以准确预测年龄、焦虑和 PTSD 等临床变量以及预测未来的大脑状态。至关重要的是，该模型可以很好地推广到训练期间未见过的全新外部队列。在零样本推理模式下，BrainLM 可以直接从原始 fMRI 数据中识别内在功能网络，而无需在训练期间进行任何基于网络的监督。该模型还生成可解释的潜在表示，揭示大脑活动模式与认知状态之间的关系。总体而言，BrainLM 提供了一个多功能且可解释的框架，用于阐明人类大脑活动的复杂时空动态。它就像一个强大的“镜头”，通过它可以以新的方式分析大量 fMRI 数据，从而实现更有效的解释和大规模利用。这项工作证明了基础模型推动计算神经科学研究的潜力。
virtualdsa ++：自动分割，船只标签，遮挡检测和图形搜索CT-Angiography数据
抽象计算机层析成像血管造影（CTA）是诊断脑血管疾病（如缺血性中风）中最常用的方式之一。通常，缺血性卒中病例的感兴趣解剖结构是威利斯及其外围的圆圈，即大脑动脉，因为这些血管是闭塞的最突出的候选者。这些血管中闭塞的诊断仍然具有挑战性，这不仅是由于周围的容器大量，而且还因为大量的解剖变异。我们提出了一个完全自动化的图像处理和可视化管道，该管道为CTA数据提供了脑动脉树的完整分割和建模。该模型本身可以实现不重要的容器结构的交互式掩蔽。静脉，例如鼻窦的静脉，以及最短路径的互动规划，旨在用于准备进一步治疗，例如机械血栓切除术。此外，该算法会自动标记脑动脉（左右脑动脉，左右动脉，前大脑前动脉短，左右动脉左右动脉）检测这些血管中的闭塞或中断。所提出的管道不需要先前的非对比度CT扫描，并且可以像数字减法血管造影（DSA）一样实现可比较的分割外观。
双层升降机抵抗过程优化绝缘体...
摘要 - 双层升降方法在商业上用于制造许多MEM和半导体器件结构，并部署用于金属化过程以制造神经探针电极。该过程利用LOR/PMGI加上成像抗性来创建双层掩蔽结构。唯一地，可以自定义此结构，因为它的组成和尺寸可以针对给定的材料 - 沉积设计特征目标量身定制。考虑了材料和制造选择的必要进步，以实现神经植入器设备和微电极阵列（MES）进行本研究，以评估使用绝缘体材料SIO 2的双层加工的使用。提出了基于施加的沉积膜应力的结构优化的预测模型，用于相关的厚度，以制造导体线绝缘和微电极阵列。此外，它还使用能够在较高温度绝缘体沉积过程中保持稳定性的负成像抗性引入了新的高温双层过程。这项研究确定了用溅射绝缘子制造成功的双层目标的尺寸目标，以优化用于测量，密歇根州类型探针和相关神经界面微观结构的有用结构。新的处理能力可以启用新的神经探针界面设计和功能，以扩大人工智能和机器交叉点。
![[LP 0819] 2019年8月。代码：2344单身汉...](/simg/2\2a17df63ef9af03911c664cee7a074ab9c9cd8b6.webp)
[LP 0819] 2019年8月。代码：2344单身汉...
时间：最多三小时：75分回答所有问题I.详细说明：（2 x 10 = 20）1。AC和BC掩蔽。用目的，理由，刺激和程序解释。2。Weber和Schwabach Tuning Fork测试的原理，程序和解释。II。 写笔记：（8 x 5 = 40）1。 临床掩盖的目的和基本原理。 2。 Bing测试的听力测量版及其解释。 3。 影响空气传导阈值的因素。 4。 响度尺度。 5。 语音听力计的程序和应用。 6。 每天听取检查和主观校准。 7。 听力图的各种配置。 8。 定义音高并写下沥青尺度。 iii。 简短答案：（5 x 3 = 15）1。 紫put子平均值。 2。 PIPB功能。 3。 出现听力损失的原因。 4。 语音听力计的重要性。 5。 梅尔。 ********II。写笔记：（8 x 5 = 40）1。临床掩盖的目的和基本原理。2。Bing测试的听力测量版及其解释。3。影响空气传导阈值的因素。4。响度尺度。5。语音听力计的程序和应用。6。每天听取检查和主观校准。7。听力图的各种配置。8。定义音高并写下沥青尺度。iii。简短答案：（5 x 3 = 15）1。紫put子平均值。2。PIPB功能。3。出现听力损失的原因。4。语音听力计的重要性。5。梅尔。********
问答
•在呼吸道疾病季节继续保护人们，在医疗保健设施，计划和服务中，需要在患者/客户/客户/居民护理领域进行医疗保健工作者，访客，承包商和志愿者的持续医疗掩蔽。•患者护理区是医疗机构（包括合同设施）中的任何区域，患者，居民或客户正在积极接受护理。这包括提供护理的任何其他地方，例如在家和社区护理地点（包括客户的家），候诊室和提供紧急卫生服务的任何地点。•它不包括诸如行政区域或私人办公室之类的位置，这些位置通常无法由患者，居民或客户访问。自助餐厅，午餐和休息室，研究区，工程空间，演讲厅或未提供护理的地区，例如门厅，走廊，自助餐厅，教堂和家庭房。•长期护理和辅助生活环境中的居民必须在鼻子和口腔上戴口罩，以及在提供直接患者护理期间的医疗保健工作者指示的情况下，如果有医疗耐受的话，则必须戴口罩。•建议居民在参加室内团体活动，庆祝活动，聚会和活动时戴上医疗面具，除非在进食和/或喝酒时，这是个人选择。2。本赛季的指导与去年有何不同？
基于样本的数据增强基于脑电图内在特征
摘要 - 由于耗时且昂贵的数据收集程序，基于脑电图的深度学习面临数据稀缺。数据增强已被证明是提高数据效率的有效方法。此外，最近已经证明，对比性学习在没有人类监督的情况下在学习有效表示方面具有巨大的希望，这有可能通过有限的标记数据来改善基于脑电图的识别性能。但是，大量数据增强是对比度学习的关键要素。鉴于脑电图处理中的基于样本的数据增强数量有限，三种方法，基于性能测量的时间扭曲，频率噪声添加和频率掩蔽，是根据脑电图信号的特征提出的。这些方法是免费的，易于实现的参数学习，并且可以应用于单个样本。在实验中，对三个基于脑电图的分类任务进行了评估所提出的数据增强方法，包括情况意识识别，运动图像分类和脑兼容器界面稳态稳态视觉唤起潜在的拼写器系统。的结果表明，使用拟议的数据增强方法训练的卷积模型产生了比基线的显着提高的性能。总体而言，这项工作提供了更多潜在的方法来应对有限的数据问题并提高脑电图处理中的分类性能。