机器学习与AI生成创作
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1、High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity

  • 从人类脑活动中重构视觉体验，为我们理解大脑如何表示世界提供了独特的方式，同时也解释了计算机视觉模型与我们视觉系统之间的联系。尽管最近有研究工作使用深度生成模型来完成这项任务，但重构具有高语义保真度的逼真图像仍然是一个具有挑战性的问题。

  • 本文提出一种基于扩散模型（DM）的新方法，通过功能性磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）从人脑活动来重构出图像。更具体地说，依赖Stable Diffusion的潜在扩散模型（LDM），该模型降低了DM的计算成本，同时保持了其高生成性能。通过研究LDM的不同组成部分（例如图像的潜在向量Z、条件输入C以及去噪U-Net的不同元素）与不同的脑功能之间的关系，表征了LDM的内部机制。

  • 方法可以在简单的方式下重构具有高保真度的高分辨率图像，而不需要任何额外的训练和精调复杂的深度学习模型。还提供了从神经科学角度对不同LDM组件的定量解释。总体而言，研究提出了一种重构人类脑活动中图像的有前途的方法，并为理解DM提供了新的框架。网页https://sites.google.com/view/stablediffusion-withbrain/

【CVPR 2023的AIGC应用汇总(6)】医学图像 中的diffusion扩散/GAN生成对抗网络方法_第1张图片

2、 Leveraging GANs for data scarcity of COVID-19: Beyond the hype

  • 基于人工智能（AI）的模型可以帮助通过肺CT扫描和X射线图像诊断COVID-19；然而，这些模型需要大量的数据进行训练和验证。许多研究人员研究了生成对抗网络（GANs）来生成合成肺CT扫描和X射线图像，以提高基于AI的模型的性能。目前并不清楚基于GAN的方法的生成可靠性如何。本文分析了43篇报告GANs用于合成数据的研究，其中许多研究存在数据偏差、缺乏可重复性和缺乏来自放射学家或其他领域专家的反馈。这些研究中的一个普遍问题是源代码不可用，从而妨碍了可重复性。

  • 尽管基于 GAN 的方法具有数据增强和改进基于 AI 模型的训练的潜力，但这些方法在临床实践中的使用方面存在不足。本文重点介绍了应对数据稀缺问题的研究热点，确定了各种问题和潜力，并提出了指导未来研究的建议。这些建议可能有助于提高基于 GAN 的数据增强方法的可接受性，因为用于数据增强的 GAN 在 AI 和医学成像研究社区中越来越受欢迎。

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3、Solving 3D Inverse Problems using Pre-trained 2D Diffusion Models

扩散模型已经成为具有高质量样本的新一代最佳生成模型，具有不错的优势，如模式覆盖和高灵活性。它们还被证明可以有效地解决逆问题，作为分布的先验，而前向模型的信息可以在采样阶段获得。然而，由于生成过程仍然处于相同的高维空间(即与数据维数相同)，因此这些模型尚未扩展到3D逆问题（3D inverse problem），因为其极高的内存和计算成本。

这篇论文中，将传统的基于模型的迭代重建的想法与现代扩散模型相结合，构建了一种在解决3D医学图像重建任务(如稀疏视图断层扫描、有限角度断层扫描和压缩感测MRI)方面非常有效的方法，这些任务是从预先训练的2D扩散模型中得出的。本质上，在测试时通过2D扩散先验与基于模型的先验来增强剩余方向，从而实现所有维度的连贯重建。

方法可以在单个消费级GPU上运行，并确立了新的最佳实践方法，表明所提出的方法能够在最极端的情况下(如2视图3D断层扫描)实现高保真和准确的重建。进一步揭示，所提出方法的泛化能力非常之高，可用于重建与训练数据集完全不同的volume。

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        IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦     Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
  • HttpClient 超时设置 dongwei_6688 httpclient
    HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间   在HttpClient 4.x中如下设置：   HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
  • 小鱼与波浪 dcj3sjt126com
    一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
  • Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table dcj3sjt126com mysql
    快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！ 今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
  • 枚举类型详细介绍及方法定义 gaomysion enumjavaee
    转发 http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm 枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。 枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
  • Merge Sorted Array hcx2013 array
    Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
  • Expression Language 3.0新特性 jinnianshilongnian el 3.0
    Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
  • 超越算法来看待个性化推荐 liyonghui160com 超越算法来看待个性化推荐
             一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。       就像任何
  • 写给Javascript初学者的小小建议 pda158 JavaScript
    　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在 了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
  • Java 枚举 ShihLei javaenum枚举
    注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！   一 基础 1）语法      枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）      枚举实例必须最先定义 2）特性     &nb
  • Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse javaHotSpotGC垃圾回收VM
    官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html   Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &
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