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从视频中提取心率的隐式神经模型
患有幻觉，从而降低了普遍性。直接应用先前的 INR 无法弥补这种信号强度不足，因为它们既适合信号也适合干扰因素。在这项工作中，我们引入了一个 INR 框架来增加这种体积描记器信号强度。具体来说，我们利用架构来实现选择性表示能力。我们能够将面部视频分解为血液体积描记器组件和面部外观组件。通过从该血液成分推断体积描记器信号，我们在分布外样本上展示了最先进的性能，而不会牺牲分布内样本的性能。我们在定制的多分辨率哈希编码主干上实现了我们的框架，通过比传统 INR 快 50 倍的速度实现实用的数据集规模表示。我们还提供了一个光学上具有挑战性的分布外场景的数据集，以测试对真实场景的泛化。代码和数据可以在 https://implicitppg.github.io/ 找到。
量子隐式神经表征
摘要 隐式神经表征已成为表示图像和声音等信号的强大范例。这种方法旨在利用神经网络来参数化信号的隐式函数。然而，在表示隐式函数时，传统神经网络（例如基于 ReLU 的多层感知器）在准确建模信号的高频分量方面面临挑战。最近的研究开始探索使用傅里叶神经网络 (FNN) 来克服这一限制。在本文中，我们提出了量子隐式表示网络 (QIREN)，一种新的 FNN 量子泛化。此外，通过理论分析，我们证明了 QIREN 比经典 FNN 具有量子优势。最后，我们在信号表示、图像超分辨率和图像生成任务中进行了实验，以展示 QIREN 与最先进 (SOTA) 模型相比的卓越性能。我们的工作不仅将量子优势融入隐式神经表示中，而且还揭示了量子神经网络的一个有希望的应用方向。我们的代码可在 https://github.com/GGorMM1/QIREN 获得。
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
约束优化问题的有效隐式约束处理方法
许多现实世界的优化问题，尤其是工程优化问题，都涉及约束条件，这使得寻找可行解变得十分困难。许多研究人员已经针对受约束的单目标和多目标优化问题研究了这一挑战。具体而言，本研究扩展了 Gandomi 和 Deb（《计算机方法与应用机械工程》363:112917, 2020）提出的用于约束优化问题的边界更新 (BU) 方法。BU 是一种隐式约束处理技术，旨在通过迭代削减不可行搜索空间，从而更快地找到可行区域。这样做会扭曲搜索空间，使优化问题更具挑战性。为此，我们实施了两种切换机制，当找到可行区域时，将景观连同变量一起转换为原始问题。为了实现这一目标，我们考虑了两个阈值，分别代表不同的切换方法。在第一种方法中，当约束违规达到零时，优化过程将转换为不使用 BU 方法的状态。在第二种方法中，当目标空间不再发生变化时，优化过程将转入不使用 BU 方法的优化阶段。为了验证该方法的有效性，我们考虑使用著名的进化单目标和多目标优化算法来解决基准测试和工程问题。本文分别在整个搜索过程中使用和不使用 BU 方法对所提出的方法进行了基准测试。结果表明，该方法可以显著提高收敛速度，并能够更好地解决约束优化问题。
有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题
AST月，OpenAI首席执行官Sam Altman终于承认了研究人员多年来一直在说的话 - 人工智能（AI）行业正处于能源危机的方面。这是一个不可接受的入学。在世界经济论坛在瑞士达沃斯举行的年度会议上，奥特曼警告说，下一波生成的AI系统将消耗的力量要比预期的要大得多，并且能源系统将难以应付。“没有突破就无法到达那里，”他说。我很高兴他说了。自从我从2018年开始发布有关AI行业的环境成本以来，我已经看到一贯的低调和否认。Altman的承认使研究人员，监管机构和行业巨人谈论了生成AI的环境影响。那么，Altman Banking启动了什么能源突破？不是更可持续的AI系统的设计和部署，而是核融合。他在那场比赛中也有皮肤：2021年，阿尔特曼（Altman）开始投资华盛顿埃弗里特（Everett）的Fusion Company Helion Energy。大多数专家都同意，核融合不会显着构成在本世纪中叶脱碳以应对气候危机的关键目标。Helion最乐观的估计是，到2029年，它将产生足够的能量，为40,000个平均美国家庭供电；一项评估表明，由OpenAI在加利福尼亚州旧金山创建的聊天机器人Chatgpt已经消耗了33,000户房屋的能源。据估计，由生成AI驱动的搜索使用了传统网络搜索能量的四到五倍。，这不仅仅是能量。在几年内，大型AI系统可能需要与整个国家一样多的能量。生成的AI系统需要大量的淡水来冷却其处理器并发电。在爱荷华州西得梅因市，一个巨大的数据中心集群为OpenAI最先进的型号GPT-4提供。当地居民的诉讼显示，2022年7月，即Openai完成了培训模型的一个月，该集群使用了该地区约6％的水。根据公司的环境报告，当Google和Microsoft准备了大型语言模型时，两者都在用水方面有很大的峰值 - 在一年内分别增加了20％和34％。一个预印本1表明，在全球范围内，对AI的水需求可能是2027年的一半。在另外2个中，Facebook AI研究人员称工业的环境影响是追求规模的“房间里的大象”。而不是管道梦，我们需要务实的
含有隐式干细胞的骨膜
摘要：骨膜被称为覆盖大多数骨表面的薄结缔组织。从第一世纪的研究中证实了其膨胀的骨骼再生能力。最近，揭露了具有独特生理特性的骨膜中的多能干细胞。存在于动态环境中，受复杂的分子网络调节，骨膜干细胞出现是具有强大的增殖和多重分化能力。通过对研究的持续探索，我们现在开始更深入地了解骨膜在骨形成和原位或异位修复中的巨大潜力。不可否认的是，骨膜正在进一步发展为一种更有希望的策略，可以在骨组织再生中利用。在这里，我们总结了骨膜，细胞标记物以及骨膜干细胞的生物学特征的发育和结构。然后，我们审查了它们在骨修复和基本分子调节中的关键作用。对骨膜相关的细胞和分子含量的理解将有助于增强骨膜的未来研究工作和应用转化。
通过GAN反演的隐式嵌入式高分辨率胸部X光片
摘要。生成模型允许创建高度现实的人造样品，从而在医学成像中开放了有希望的应用。在这项工作中，我们提出了一种基于多阶段编码器的方法，以将生成对抗网络（GAN）的发电机倒入高分子胸部X光片。这可以直接访问其隐式形成的潜在空间，使生成模型更容易被研究人员访问，并使其能够将生成技术应用于实际患者的图像。我们研究了此嵌入的各种应用程序，包括图像压缩，编码数据集中的分离，引导图像ma-nipulation以及创建程式化样品的创建。我们发现，这种类型的GAN反转是胸部X光片建模领域的一个有希望的研究方向，并为将现实的X射线样品合成与放射学图像分析结合起来开辟了新的方法。
GW2.1基因调节晶粒性状的靶向突变，并诱导大麦的产量损失 在碳化硅上集成石墨烯和MOS2 高级材料处理系统中的传输通道 Calpain活性调节剂：抑制剂和激活剂作为潜在药物LeventeEndreDókus，Mo'Ath Yousef＆ZoltánBánócziPharmaceutics 2020， 对自动化车辆的泳道控制，反馈延迟：非线性分析和实验室实验 在介孔Niwo 4 上支持的电催化剂的设计降低了PT含量 多分散性比（PDR）及其对... 的应用 有问题的社交网络使用中的隐式认知 焊接轮廓对绝缘栅极晶体管（IGBTS）的热参数的影响 多核算方法 polycomb蛋白RYBP在小鼠胚胎干细胞的体外心脏分化过程中激活转录因子plagl1 光控制生物杂交微型机器 量子信息的费米子系统 用TiO 2和Zno 抑制Snagcu焊料合金的Sn晶须生长
谷物宽度和重量2（GW2）是一种E3-泛素连接酶编码基因，对谷物物种中谷物的大小和重量负调节。因此，建议禁用GW2基因活性以提高作物生产率。我们在这里表明，大麦GW2.1同源物的CRISPR/CAS介导的诱变会导致细长谷物的发展和蛋白质含量增加。同时，GW2.1功能的损失引起了由于尖峰数量减少和谷物设置低而引起的明显晶粒屈服不足。我们还表明，GW2.1缺乏作物产量和蛋白质含量引起的相反作用在很大程度上与培养条件无关。这些发现表明大麦GW2.1基因对于产量和晶粒性状之间的优化是必需的。总的来说，我们的数据表明，大麦中GW2.1基因活性的丧失与多效性效应相关，对生成器官的发展以及因此谷物产生产生了负面影响。我们的发现有助于更好地理解谷物的发育以及GW2.1控制大麦的定量和定性遗传改善中控制的UTI。
一种新颖的方法，可以使用深度学习技术在电子商务中使用隐式产品属性来预测消费者行为
摘要：拟议的模型提出了一种新的方法，用于通过深度学习技术使用隐式产品属性来预测消费者的行为。现有作品仅关注特定会议上消费者的购买意图。他们不关注产品的隐式特性和消费者执行的行为。该模型通过消费者的行为从查看产品，将产品添加到购物车中并最终购买产品来提取对产品的宝贵见解。本研究考虑的关键变量是基于消费者和产品的观点。隐含的产品属性（例如客户对产品的偏爱，对产品质量的看法）以及购买产品的行动生成各种数据进行分析。这些输入可以准确地预测购买产品时消费者的行为。提出了一种新型的CPCPA方法来计算开发模型的预测分数。然后，进行了对深度学习的比较分析以及对同一数据集的机器学习成果进行的，并且由此产生的指标证明，开发的深度学习模型在性能方面优于表现。非常清楚的深入分析和对消费者行为的理解将支持公司建立解决方案，从而提高业务成果。
PQCMC：后量子密码学 McEliece-Chen 隐式证书方案
摘要 —近年来，椭圆曲线 Qu-Vanstone (ECQV) 隐式证书方案已应用于安全凭证管理系统 (SCMS) 和安全车对万物 (V2X) 通信以颁发假名证书。然而，椭圆曲线密码 (ECC) 易受量子计算带来的多项式时间攻击的弱点引起了人们的担忧。为了增强对量子计算威胁的抵抗力，各种后量子密码方法已被采用作为标准 (例如 Dilithium) 或候选标准方法 (例如 McEliece 密码)，但事实证明，使用基于格的密码方法实现隐式证书具有挑战性。因此，本研究提出了一种基于高效随机可逆矩阵生成方法的后量子密码 McEliece-Chen (PQCMC)，以更少的计算时间颁发假名证书。该研究提供了数学模型来验证隐式证书的密钥扩展过程。此外，还进行了全面的安全性评估和讨论，以证明不同的隐式证书可以链接到同一个终端实体。在实验中，对证书长度和计算时间进行了比较，以评估所提出的 PQCMC 的性能。这项研究证明了基于 PQC 的隐式证书方案作为对抗量子计算威胁的手段的可行性。