食品药物中的额外标签药物使用由美国动物药用药物使用澄清法（AMDUCA）授权，估计的戒断间隔基于已发表的科学药代动力学数据。偶尔会有一种缺乏基于戒断间隔或正在处理的大量动物的科学数据的缺乏，驱动需要测试药物残留物的需要。快速测定商业农场侧测试对于监测动物产品中的药物残留物来保护人类健康至关重要。已经在制造商的网站上报告了用于商业快速测定测试的活性成分，灵敏度，矩阵和物种，或者在消费者可用的PDF文件中，但可能需要特殊访问请求。此外，该信息并不总是与FDA批准的公差相关联。此外，这些测试的参数变化可能非常具有挑战性，以定期识别，特别是网站上列出的那些或未公开可用的文件。因此，人工智能在有效地提取数据并确保当前信息时发挥着关键作用。通过学术界和商业工具建设者研究了从PDF和HTML文件中提取表。在实施自然语言规划方面，这些文件的文本挖掘研究已成为一个广泛但挑战的竞技场。然而，提取表的技术仍在他们的初期，并由研究人员调查和改进。在本研究中，我们开发并评估了数据挖掘方法，用于自动从电子文档中提取快速测定数据。我们的自动电子数据提取方法包括软件包模块，开发的模式识别工具和数据挖掘发动机。测定细节由几个生产这些快速药物残留测定的商业实体提供

Generating photos satisfying multiple constraints find broad utility in the content creation industry. A key hurdle to accomplishing this task is the need for paired data consisting of all modalities (i.e., constraints) and their corresponding output. Moreover, existing methods need retraining using paired data across all modalities to introduce a new condition. This paper proposes a solution to this problem based on denoising diffusion probabilistic models (DDPMs). Our motivation for choosing diffusion models over other generative models comes from the flexible internal structure of diffusion models. Since each sampling step in the DDPM follows a Gaussian distribution, we show that there exists a closed-form solution for generating an image given various constraints. Our method can unite multiple diffusion models trained on multiple sub-tasks and conquer the combined task through our proposed sampling strategy. We also introduce a novel reliability parameter that allows using different off-the-shelf diffusion models trained across various datasets during sampling time alone to guide it to the desired outcome satisfying multiple constraints. We perform experiments on various standard multimodal tasks to demonstrate the effectiveness of our approach. More details can be found in https://nithin-gk.github.io/projectpages/Multidiff/index.html

人类文明对地球系统具有越来越强大的影响，地球观察是评估和减轻负面影响的宝贵工具。为此，观察地球表面上精确定义的变化是必不可少的，我们提出了一种实现这一目标的有效方法。值得注意的是，我们的变更检测（CD）/分割方法提出了一种新颖的方式，以通过将不同的地球观察程序通过不同的扩散概率模型来纳入数百万个现成的，未标记的，未标记的，遥感的图像到训练过程中。我们首先通过使用预训练的denoding扩散概率模型，利用这些现成，未经贴贴和未标记的遥感图像的信息，然后采用来自扩散模型解码器的多尺度特征表示来训练轻量级CD分类器检测精确的更改。在四个公开可用的CD数据集上执行的实验表明，所提出的方法比F1，IOU和总体准确性中的最新方法取得了更好的结果。代码和预培训模型可在以下网址找到：https：//github.com/wgcban/ddpm-cd

由于超声图像中的成像伪影和低信噪比，自动骨表面分割网络通常会产生碎片的预测，从而阻碍超声引导的计算机辅助手术程序的成功。由于缺乏执行连通性的监督，现有的像素预测通常无法捕获骨组织的准确拓扑。在这项工作中，我们提出了一个定向引导的图形卷积网络，以改善连通性，同时分割骨表面。我们还提出了有关骨表面方向的额外监督，以进一步施加连通性。我们在1042 Vivo US扫描股骨，膝盖，脊柱和远端半径上验证了我们的方法。我们的方法将最新方法的连通性指标提高了5.01％。

多模式先验下的图像合成是一项有用且具有挑战性的任务，近年来受到了越来越多的关注。使用生成模型来完成此任务的一个主要挑战是缺乏包含所有模式（即先验）和相应输出的配对数据。在最近的工作中，对各种自动编码器（VAE）模型进行了弱监督的培训，以应对这一挑战。由于VAE的生成能力通常受到限制，因此该方法很难合成属于复杂分布的图像。为此，我们提出了一个基于脱氧扩散概率模型的解决方案，以在多模型先验下合成图像。基于以下事实：扩散模型中的每个时间步中的分布都是高斯，在这项工作中，我们表明对生成图像的封闭形式表达式对应于给定的模态。所提出的解决方案不需要所有模式的明确重试，并且可以根据不同的约束来利用单个模式的输出来生成逼真的图像。我们对两个现实世界数据集进行研究，以证明我们的方法的有效性

Speckle是一种乘法噪声，它会影响所有连贯的成像方式，包括合成孔径雷达（SAR）图像。斑点的存在降低了图像质量和不利影响SAR图像理解应用程序的性能，例如自动目标识别和变更检测。因此，SAR Despeckling是遥感中的重要问题。在本文中，我们介绍了SAR-DDPM，这是SAR Despeckling的降解扩散概率模型。提出的方法包括马尔可夫链，该链通过反复添加随机噪声将干净的图像转换为白色高斯噪声。伪造的图像是通过反向过程恢复的，该过程迭代地使用噪声预测器在斑点图像上进行噪声预测。此外，我们提出了一种基于循环旋转的新推理策略，以提高选品的性能。我们对合成和真实SAR图像的实验表明，所提出的方法在定量和定性结果方面在最新的伪造方法上都取得了重大改进。

本文介绍了一种基于变压器的暹罗网络架构（由Cradiformer缩写），用于从一对共同登记的遥感图像改变检测（CD）。与最近的CD框架不同，该CD框架基于完全卷积的网络（CoundNets），该方法将具有多层感知（MLP）解码器的分层结构化变压器编码器统一，以暹罗网络架构中的多层感知器，以有效地呈现所需的多尺度远程详细信息用于准确的CD。两个CD数据集上的实验表明，所提出的端到端培训变换器架构比以前的同行实现更好的CD性能。我们的代码可在https://github.com/wgcban/changeFormer获得。

围绕着美国的空气是所有生命形式的主要呼吸来源。因此，毫无疑问地强调，均衡的空气质量对所有生物，环境稳定性甚至经济均衡的呼吸健康至关重要。尽管如此，由于汽车和行业进入大气中的污染排放的持续增长，在过去几十年中，在过去几十年中逐渐逐渐劣化。尽管许多人几乎没有承认问题的深度，但是通过促进技术驱动的倡议及时检测和预测，努力将肯定的缔约方（包括世界卫生组织）的持续努力始终如一地推动了一个定性更好的全球空气稳态的界限。区域和全球范围内的空气质量。然而，现有的空气质量监测框架缺乏实时响应能力和灵活的语义分布能力。在本文中，提出了一种新颖的事情互联网，其易于实现，语义分配和由机器学习模型赋予。该建议的系统配备了通过公共空气质量传感器网络获取的加工，可视化和存储主传感器数据的虹彩仪表板，以及仪表板与机器学习模型集成，以获得时间和地理空间空气质量预测。 ESP8266 Nodemcu通过消息排队遥测传输代理作为订户并入到虹红音仪表板中，通过开发的Web和移动应用将定量空气质量数据或警报电子邮件传达给最终用户。因此，拟议的系统可以通过未禁止的，数据驱动和语义框架赋予公众在空气质量方面的公众参与。

基于K-Nearest的邻居（KNN）的深度学习方法，由于其简单性和几何解释性，已应用于许多应用。但是，尚未对基于KNN的分类模型的鲁棒性进行彻底探索，而KNN攻击策略欠发达。在本文中，我们提出了对敌对的软knn（询问）损失，以设计更有效的KNN攻击策略，并为他们提供更好的防御能力。我们的问损失方法有两个优势。首先，与以前的作品中提出的目标相比，问问损失可以更好地近似KNN分类错误的可能性。其次，询问损失是可以解释的：它保留了扰动输入和课堂参考数据之间的相互信息。我们使用询问损失来生成一种名为Ask-Attack（Ask-ATK）的新颖攻击方法，该方法显示出相对于先前的KNN攻击，显示出了卓越的攻击效率和准确性降解。然后，基于Ask-ATK，我们得出了一个Ask \ supessline {def} ense（ask-def）方法，该方法优化了Ask-ATK引起的最坏情况训练损失。 CIFAR-10（IMAGENET）上的实验表明，（i）Ask-Atk成就$ \ geq 13 \％$（$ \ geq 13 \％$）提高了先前的KNN攻击的攻击成功率，以及（ii）ask-def $ \ geq 6.9 \％$（$ \ geq 3.5 \％$）在稳健性改善方面胜过常规的对抗训练方法。