Разделяя сложное: новый подход к реконструкции МРТ-изображений

от

Предлагаемая стратегия обучения представлений использует потери переноса изображений для обучения разделенным представлениям, где декодер комбинирует геометрические латенты [latex]\mathbf{X}\_{g\_{i},c\_{i}}[/latex] с контрастными латентами [latex]\mathbf{X}\_{g\_{j},c\_{j}}[/latex] для генерации нового изображения, реализуя тем самым перенос контраста для [latex]\mathbf{X}\_{g\_{i},c\_{i}}[/latex] или перенос геометрии для [latex]\mathbf{X}\_{g\_{j},c\_{j}}[/latex], а модули FiLM, применяя глобальное усреднение (GAP) и полносвязный (FC) слой к картам признаков энкодера [latex]\mathbf{F}\_{enc}^{l}[/latex] для получения [latex]\mathbf{z}\_{c}^{l}[/latex], затем разделяют их на параметры модуляции [latex]\boldsymbol{\gamma}\_{c}^{l}[/latex] и [latex]\boldsymbol{\beta}c^{l}[/latex] для модуляции карт признаков декодера [latex]\mathbf{F}\_{dec}^{l}[/latex] на соответствующем уровне.

Исследователи предлагают инновационный метод восстановления изображений магнитно-резонансной томографии, основанный на разделении и эффективном использовании геометрических и контрастных характеристик.

Моделирование межфазных явлений: новый взгляд с помощью машинного обучения

от

Исследования демонстрируют, что поправки к физически обоснованному DFT-приближению, а именно [latex]\phi\_{\theta}^{(1,3)}[/latex] и [latex]\phi\_{\theta}^{(2,4)}[/latex], позволяют точно моделировать плотность адсорбированной жидкости, воспроизводя как объемную бинодаль с корректными областями жидкости и газа, так и структуру слоев жидкости у стенки и наклон границы раздела фаз жидкость-пар.

Исследователи объединили классическую теорию функционала плотности с алгоритмами машинного обучения для более точного и эффективного моделирования сложных физических процессов, таких как смачивание.

Причинность без загадок: как извлечь уроки из неполных данных

от

Исследование демонстрирует, как альтернативные представления ненаблюдаемой скрытой переменной [latex]U[/latex] оказывают существенное влияние на обоснованность предположений, лежащих в основе приближённого причинного вывода, причём модификации, включающие совместную конструкцию [latex]U_{1,2} = (U_1, U_2)[/latex] или введение дополнительной ненаблюдаемой переменной [latex]U_2[/latex], могут кардинально изменить интерпретацию причинных связей в направленном ациклическом графе.

В статье представлен обзор современного подхода к оценке причинно-следственных связей в условиях скрытого смещения, использующего прокси-переменные для обхода ограничений традиционных методов.

Microsoft прекратит поддержку Windows 11 SE в 2026 году.

от

Microsoft представила Windows 11 SE в 2021 году, изначально продвигая её как идеальную операционную систему для учеников начальной и средней школы. К следующему году компания представила её как начало нового поколения компьютеров для школ, подчеркивая её простоту, безопасность и доступность. Windows 11 SE была разработана для улучшения ограничений более раннего Windows 10 S Mode, предлагая более простой опыт, ориентированный на веб-приложения.