生成高度详细的复杂数据是机器学习领域中的长期存在且经常考虑的问题。但是，开发细节感知的发电机仍然是一个具有挑战性和开放的问题。生成对抗网络是许多最新方法的基础。但是，他们引入了第二个网络作为损失函数训练，使对学习功能的解释变得更加困难。作为替代方案，我们提出了一种基于小波损耗公式的新方法，该方法在优化方面保持透明。在生成具有高频细节的数据时，基于小波的损耗函数用于克服常规距离指标（例如L1或L2距离）的局限性。我们表明，我们的方法可以在说明性合成测试案例中成功重建高频细节。此外，我们根据物理模拟应用于更复杂的表面时评估性能。以大致近似的模拟为输入，我们的方法在考虑它们的发展方式的同时进化了相应的空间细节。我们考虑了这个问题，从空间和时间频率方面，并利用训练有我们的小波损失的生成网络来学习表面动力学的所需时空信号。我们通过一组合成波函数测试以及弹性塑料材料的复杂2D和3D动力学测试方法的功能。
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This paper presents miCSE, a mutual information-based Contrastive learning framework that significantly advances the state-of-the-art in few-shot sentence embedding. The proposed approach imposes alignment between the attention pattern of different views during contrastive learning. Learning sentence embeddings with miCSE entails enforcing the syntactic consistency across augmented views for every single sentence, making contrastive self-supervised learning more sample efficient. As a result, the proposed approach shows strong performance in the few-shot learning domain. While it achieves superior results compared to state-of-the-art methods on multiple benchmarks in few-shot learning, it is comparable in the full-shot scenario. The proposed approach is conceptually simple, easy to implement and optimize, yet empirically powerful. This study opens up avenues for efficient self-supervised learning methods that are more robust than current contrastive methods for sentence embedding.
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语义分割是医学图像计算中最受欢迎的研究领域之一。也许令人惊讶的是，尽管它可以追溯到2018年，但NNU-NET仍在为各种细分问题提供竞争性的开箱即用解决方案，并定期用作挑战挑战算法的开发框架。在这里，我们使用NNU-NET参与AMOS2022挑战，该挑战带有一套独特的任务：数据集不仅是有史以来最大的最大的数据集，而且拥有15个目标结构，而且竞争还需要提交的解决方案来处理这两种MRI和CT扫描。通过仔细修改NNU-NET的超参数，在编码器中添加剩余连接以及设计自定义后处理策略，我们能够实质上改进NNU-NET基线。我们的最终合奏在任务1（CT）的骰子得分为90.13，而任务2（CT+MRI）的骰子得分为89.06，在提供的培训案例中进行了5倍的交叉验证。
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磁共振成像（MRI）是中风成像的中心方式。它被用来接受患者的治疗决定，例如选择患者进行静脉溶栓或血管内治疗。随后在住院期间使用MRI来通过可视化梗塞核心大小和位置来预测结果。此外，它可以用来表征中风病因，例如（心脏） - 栓塞和非胚胎中风之间的区分。基于计算机的自动医疗图像处理越来越多地进入临床常规。缺血性中风病变分割（ISLE）挑战的先前迭代有助于生成鉴定急性和急性缺血性中风病变分割的基准方法。在这里，我们介绍了一个专家注册的多中心MRI数据集，以分割急性到亚急性中风病变。该数据集包括400个多供应商MRI案例，中风病变大小，数量和位置的可变性很高。它分为n = 250的训练数据集和n = 150的测试数据集。所有培训数据将公开可用。测试数据集将仅用于模型验证，并且不会向公众发布。该数据集是Isles 2022挑战的基础，目的是找到算法方法，以实现缺血性中风的稳健和准确分割算法的开发和基准测试。
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