我们提出了一个大规模的真实世界和干净的图像对数据集，以及一种从图像中降低降解的方法，从图像中降低了降解。由于没有用于降低的现实世界数据集，因此当前的最新方法依赖于合成数据，因此受SIM2REAL域间隙的限制。此外，由于没有真实的配对数据集，严格的评估仍然是一个挑战。我们通过通过对非鼻子变化的细致控制收集第一个真实的配对数据集来填补这一空白。我们的数据集对各种现实世界的雨水现象（例如雨条和雨水积累）进行了配对的培训和定量评估。为了学习对雨现象不变的代表，我们提出了一个深层神经网络，该网络通过最大程度地减少雨水和干净图像之间的雨水不变损失来重建基础场景。广泛的实验表明，所提出的数据集使现有的DERAINER受益，我们的模型可以在各种条件下对真实雨水图像的最先进方法优于最先进的方法。

Artificial neural networks that can recover latent dynamics from recorded neural activity may provide a powerful avenue for identifying and interpreting the dynamical motifs underlying biological computation. Given that neural variance alone does not uniquely determine a latent dynamical system, interpretable architectures should prioritize accurate and low-dimensional latent dynamics. In this work, we evaluated the performance of sequential autoencoders (SAEs) in recovering three latent chaotic attractors from simulated neural datasets. We found that SAEs with widely-used recurrent neural network (RNN)-based dynamics were unable to infer accurate rates at the true latent state dimensionality, and that larger RNNs relied upon dynamical features not present in the data. On the other hand, SAEs with neural ordinary differential equation (NODE)-based dynamics inferred accurate rates at the true latent state dimensionality, while also recovering latent trajectories and fixed point structure. We attribute this finding to the fact that NODEs allow use of multi-layer perceptrons (MLPs) of arbitrary capacity to model the vector field. Decoupling the expressivity of the dynamics model from its latent dimensionality enables NODEs to learn the requisite low-D dynamics where RNN cells fail. The suboptimal interpretability of widely-used RNN-based dynamics may motivate substitution for alternative architectures, such as NODE, that enable learning of accurate dynamics in low-dimensional latent spaces.

在本文中，使用聚类和阈值算法实现了DIBA数据集细菌属和物种的半自动注释。深度学习模型经过训练，以实现细菌物种的语义分割和分类。分类精度达到95％。深度学习模型在生物医学图像处理中发现了巨大的应用。从革兰氏阴性微观图像中自动分割细菌对于诊断呼吸道和尿路感染，检测癌症等至关重要。深度学习将有助于生物学家在更少的时间内获得可靠的结果。此外，可以减少许多人类干预措施。这项工作可能有助于检测尿液涂片图像，痰液涂片图像等的细菌，以诊断尿路感染，结核病，肺炎等。

神经记录的进展现在在前所未有的细节中研究神经活动的机会。潜在的变量模型（LVMS）是用于分析各种神经系统和行为的丰富活动的有希望的工具，因为LVM不依赖于活动与外部实验变量之间的已知关系。然而，目前缺乏标准化目前阻碍了对神经元群体活性的LVM进行的进展，导致采用临时方式进行和比较方法。为协调这些建模工作，我们为神经人群活动的潜在变量建模介绍了基准套件。我们从认知，感官和机动领域策划了四种神经尖峰活动的数据集，以促进适用于这些地区各地的各种活动的模型。我们将无监督的评估视为用于评估数据集的模型的共同框架，并应用几个显示基准多样性的基线。我们通过评估释放此基准。 http://neurallatents.github.io.