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World File Search System高斯噪声
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
使用A签名
摘要：脑肿瘤是一种有害的癌症，是最低的五年生存率之一。神经元经常使用磁共振成像（MRI）来诊断脑肿瘤的类型。自动化的计算机辅助工具可以帮助他们加快诊断过程并减轻医疗保健系统的负担。医学成像深度学习的最新进展显示出了能力的结果，尤其是在各种癌症的自动和即时诊断中。但是，我们需要大量数据（图像）来训练深度学习模型，以获得良好的结果。大型公共数据集在医学上很少见。本文提出了一个基于无人研究的框架，以解决此限制。我们在提出的框架中结合了两个生成模型：变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。最初在可用的MR图像的训练集上训练训练集后，我们交换了编码器– decoder网络。此交换网络的输出是一个具有图像歧管信息的噪声向量，并且级联的生成对抗网络样本在形成性噪声矢量而不是随机的高斯噪声中样本。所提出的方法有助于引用引文：艾哈迈德，b。太阳，J。；你，问。
使用深层生成先验
摘要 - 同时进行多层（SMS）成像是加速磁共振成像（MRI）采集的强大技术。但是，由于激发切片之间和内部的复杂信号相互作用，SMS重建仍然具有挑战性。这项研究提出了使用深处先验的强大的SMS MRI重建方法。从高斯噪声开始，我们利用扩散概率模型（DDPM）的脱糖性，通过反向扩散迭代逐步恢复单个切片，同时从读取串联框架下的MEA k-Space施加数据一致性。设计后采样过程使DDPM训练可以在单板图像上执行，而无需对SMS任务进行特殊调整。此外，我们的方法集成了低频增强（LFE）模块，以解决一个实用问题，即SMS加速快速自旋Echo（FSE）和回声平面成像（EPI）semitions无法轻易嵌入自动启动信号。的实验实验表明，我们的方法一致地超过了现有方法，并且可以很好地概括到看不见的数据集。该代码可从https：//github.com/solor-pikachu/roger获得评论Pro-Cess之后。
使用基于扩散的生成模型
最近，基于条件分数的扩散模型在监督语音增强领域引起了人们的关注，从而产生了最新的性能。但是，这些方法在普遍到看不见的条件时可能会面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种以无监督方式运行的替代方法，利用了扩散模型的生成力量。具体来说，在训练阶段，使用基于得分的扩散模型在短期傅立叶变换（STFT）域中学习了清晰的语音，从而使其无条件地从高斯噪声中产生干净的语音。然后，我们通过与语音信号推理的噪声模型相结合，开发了一种后验采样方法来增强语音的增强。通过迭代期望最大化（EM）方法同时学习噪声参数以及干净的语音估计。据我们所知，这是探索基于扩散的生成模型的第一部作品，用于无监督语音增强，与最近的变异自动编码器（VAE）基于无监督的方法和一种最先进的基于扩散的基于扩散的超级访问方法相比，这表明了有希望的恢复。因此，它在无监督的语音增强中为未来的研究打开了一个新的方向。
约瑟夫森辐射阈值探测器
设计并制作了一种基于电流偏置约瑟夫森结 (CBJJ) 阈值行为的约瑟夫森辐射阈值探测器 (JRTD)，用于低温红外辐射 (IR@1550nm) 检测。为了实现最佳性能，我们开发了一种二元假设检测方法来校准无辐射和有辐射时的约瑟夫森阈值行为（即 CBJJ 与 Al/AlO x /Al 结的开关电流分布）。在没有红外辐射的情况下，结点转变，结点两端的电压降可测量，该信号被视为假设 H 0 的事件。在有红外辐射的情况下观察到的结点转变事件作为假设 H 1 。考虑到通常的高斯噪声并基于统计决策理论，对测得的开关电流分布的累积数据进行处理，并估算了所演示的 JRTD 设备的阈值灵敏度。所提出的探测器的最小可探测红外辐射功率约为 0.74 pW，这对应于 5.692 × 10 6 光子/秒的光子速率。进一步优化 JRTD 以实现所需的单光子二元检测仍然是一个争论的主题，至少在理论上是如此。
高维神经解码的非线性最大相关信息过滤器
摘要：神经信号解码是脑机界面（BMI）中的一项关键技术，可以解释从瘫痪患者中收集的多神经活动的运动意图。作为一种常用的解码算法，卡尔曼过滤器通常用于从高维神经帧观察中得出运动状态。但是，其性能是有限的，对于具有高维测量的嘈杂的非线性神经系统的有效性较小。在本文中，我们提出了一个非线性最大值相关信息过滤器，目的是在过滤过程中进行更好的状态估计，以实现嘈杂的高维测量系统。我们使用神经网络重建了高维测量和低维状态之间的测量模型，并使用Correntropy标准来得出状态估计，以应对非高斯噪声并消除较大的初始不确定性。此外，还提供了收敛性和鲁棒性的分析。通过将其应用于来自两只大鼠的神经尖峰数据的多个段来评估所提出的算法的有效性，以解释受试者执行两杠杆歧视任务时的运动状态。与其他滤波器相比，我们的结果表现出更好，更健壮的状态估计性能。
扩散的语音增强和覆盖...
摘要 - 在这项工作中，我们基于以前的出版物和基于Iffusion的GenerativeModelsForsPeechenHancement。我们介绍了基于随机微分方程的扩散过程的详细概述，并深入研究了其含义的广泛理论研究。与通常的有条件生成任务相反，我们不会从纯高斯噪声中开始反向过程，而是从嘈杂的语音和高斯噪声的混合物开始。这与我们的前进过程相匹配，该过程通过包括一个漂移术语从干净的语音到嘈杂的语音。我们表明，此过程仅使用30个扩散步骤来生成高质量的干净语音估计。通过调整网络架构，我们能够显着提高语音增强性能，表明网络而不是形式主义是我们原始范围的主要限制。在广泛的跨数据库评估中，我们表明，改进的方法可以与最近的判别模型竞争，并在评估与培训不同的语料库时可以更好地概括。我们使用现实世界的嘈杂录音和听力实验的仪器评估来补充结果，其中我们提出的方法是最好的。检查以解决反向过程的不同采样器配置，使我们能够平衡性能和计算速度驱动量。此外，Weshowthatthatthatthatthatthepropsed方法也适用于消耗，因此不限于添加背景噪声的去除。
提高语义细分的效率...
提取和分析详细的视觉信息。传统的人工神经网络（ANN）在这一领域取得了长足的进步，但是尖峰神经网络（SNN）的能源效率和以生物为基础的基于时间的处理而引起了人们的关注。然而，由于限制，诸如量化误差和次优膜电位分布之类的局限性，现有的基于SNN的语义分割方法面临着高精度的挑战。这项研究介绍了一种基于尖峰 - 深板的新型尖峰方法，并结合了正则膜电位损失（RMP-loss）来应对这些挑战。建立在DeepLabv3体系结构的基础上，提出的模型通过优化SNN中的膜电位分布来利用RMP-loss来提高分割精度。通过优化膜电位的存储，其中仅在最后一个时间步骤存储值，该模型可显着减少内存使用和处理时间。这种增强不仅提高了计算效率，而且还提高了语义分割的准确性，从而可以对网络行为进行更准确的时间分析。提出的模型还显示出更好的稳健性，以防止噪声，在不同级别的高斯噪声下保持其精度，这在实际情况下很常见。所提出的方法在标准数据集上展示了竞争性能，展示了其用于节能图像处理应用的潜力
![arxiv：2408.14584v1 [cs.cv] 2024年8月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7b90a5bde7370f6d2ee2b2a5665d850a136d199d.webp)
arxiv：2408.14584v1 [cs.cv] 2024年8月26日
摘要。简单的数据增强技术（例如旋转和翻转）被广泛用于增强计算机视觉模型的概括能力。但是，这些技术通常无法修改类的高级语义属性。为了解决这一限制，研究人员探索了诸如最近提出的DA-Fusion之类的生成增强方法。尽管有一些进展，但这些变化仍主要仅限于纹理变化，因此在各个方面的观点，环境，天气条件甚至班级语义属性（例如，狗的品种的变化）之类的方面缺乏。为了克服这一挑战，我们在融合融合的基础上提出了Diagen。首先，我们将高斯噪声应用于具有文本反演的对象的嵌入，以使用预训练的扩散模型的知识来多样化世代。第二，我们利用文本到文本生成模型的一般知识来指导具有各种特定于类的提示的扩散模型的图像生成。最后，我们引入了一种加权机制，以减轻样品产生的影响。各个数据集的实验结果表明，Diagen不仅增强了语义多样性，而且还可以提高随后的分类器的性能。Diagen的优点比标准增强和DA融合基线的优点特别明显在分发样品中。1
![arxiv：2409.19583v2 [eess.iv] 2025年3月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\67e7c2488bc903a903a754fb8eba88daf451ae0c.webp)
arxiv：2409.19583v2 [eess.iv] 2025年3月10日
摘要。在研究发现中，1p/19q基因的共同缺失与低级神经胶质瘤中的临床结局相关。预测1P19Q状态的能力对于治疗计划和患者随访至关重要。本研究旨在利用特殊的基于MRI的卷积神经网络进行脑癌检测。尽管Restnet和Alexnet等公共网络可以使用Transfer学习有效地诊断脑癌，但该模型包含了许多与医学图像无关的权重。因此，转移学习模型无法可靠诊断结果。要处理可信赖性问题，我们从头开始创建模型，而不是依赖于预训练的模型。为了启用灵活性，我们将卷积堆叠与辍学和完全连接操作相结合，可以通过减少过度拟合来证明性能。在模型训练期间，我们还补充了给定的数据集并注入高斯噪声。我们使用三倍的交叉验证来训练最佳选择模型。比较InceptionV3，VGG16和MobilenetV2对预训练的模型进行了微调，我们的模型会产生更好的结果。在验证集125个编码和31个未代码图像的验证集中，提议的网络可实现96.37％的F1分数，97.46％的精度，而96.34％的召回在分类1P/19Q Codeletion和Not Codeletion Image时。