XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练的
使用文本条件预训练的生成AI模型
合成孔径雷达（SAR）图像合成和模拟在传感器设计和辅助处理算法评估中具有不同的应用。传统上，这个领域依靠基于物理的模拟，使用车辆和场景的电磁建模。但是，深度神经网络技术的出现导致努力将这些方法应用于SAR图像的产生。早期网络体系结构主要利用会议网络和生成对抗网络（GAN）框架。这些网络（包括一代和歧视者）的规模受到限制，通常与小图像大小一起工作。它们通常是在成对的图像上操作的，例如光学和SAR图像或同一区域的不同频率SAR图像，旨在将一种图像类型转换为另一种图像类型，类似于样式的Transfer。这种方法需要从头开始培训，提出与模型深度和数据集大小相关的挑战。最近的研究引入了基础模型，由Meta的细分市场（SAM），Llama和Runway的稳定扩散所阐明。这些基于变压器的模型在大型开放数据集，数十亿个参数和出色的概括功能上进行了大量培训，尽管接受了互联网采购的数据培训。与以前的模型相比，基础模型提供了最小化的优势，利用其固有的功能。但是，它们需要强大的GPU，并在较小的数据集上进行仔细调整以防止过度插入。接下来，我们将讨论与我们的域相关的各种调整方法。我们详细介绍了我们的图像在本文中，我们介绍了使用Real Onera Sethi X Band Sar Images进行拟合的结果。我们从第2节开始，简要概述了该模型的体系结构，组件和Intial培训数据。
空中领域实时虚拟建设性训练的科学和技术推动者
在参加了大约 10 次以此类威胁为特征的任务后，其训练质量大幅提升。红旗演习旨在为操作员提供第一次真实战斗任务，训练环境相对安全，但也代表了真实世界的条件。自成立以来，红旗演习就被称为世界首屈一指的空战训练活动，红旗演习期间吸取的教训已在作战行动中得到体现。1 诸如红旗演习之类的实弹演习可以提供极好的学习机会。但是，它们成本高昂且在后勤方面具有挑战性。环境、监管和安全约束也限制了在实战训练期间可以提供的学习体验类型。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 20 世纪 90 年代以来，联盟国家开展的重要研究和开发项目表明，通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 大型模拟器网络现在经常用于提供复杂而逼真的空战训练。最近，人们开始关注将实机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实机-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益和基础科学技术的讨论。
在正常救护车轮班工作期间嵌入临床模拟训练的模型
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使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，可以在非编码基因组中学习各种顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM，以提高广泛的调节基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，当前的GLM与使用单热编码序列的常规机器学习方法没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要局限性，从而在非编码基因组的常规预训练策略中提出了潜在的问题。
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
深度学习的各种预训练的图像分类模型的探索性体系结构分析
摘要 - 图像分类是针对各个部门的深度学习领域（DL）领域的重要应用之一。可用于执行图像分类的不同类型的神经网络体系结构，每种神经网络体系结构都会产生不同的精度。数据集和所使用的功能是影响模型的结果。研究界至少针对特定领域的广义模型致力于广义模型。使用知识信息管理方法确定了对各种深度学习模型的当代调查，以进一步提供最佳的体系结构以及对广义深度学习模型，以将图像缩小到特定于部门的特定于部门。该研究系统地介绍了用于每个深度学习模型的不同类型的体系结构，其变体，层和参数。详细介绍了体系结构类型的特定应用程序和局限性。它可以帮助研究人员为特定部门选择适当的深度学习体系结构。关键字 - 图像分类，深度学习，神经网络
使用 X-Plane 进行 VTOL-UAV 飞行员训练的 HIL 飞行模拟器
摘要：随着垂直起降无人机（VTOL UAV）的日益普及，一个新的问题出现了：飞行员训练。大多数传统的飞行员训练模拟器都是为全尺寸飞机设计的，而大多数无人机模拟器仅专注于概念测试和设计验证。X-Plane飞行模拟器进行了扩展，包括复杂的风动力学、地面效应和准确的实时天气等新功能。商用HIL飞行控制器与VTOL垂直起降飞机无人机模型相结合，以提供逼真的飞行控制。在模拟中测试了一个真实的飞行案例场景，以显示包含精确的风模型的重要性。结果是一个完整的模拟环境，已成功部署用于FuVeX制造的Marvin飞机的飞行员训练。