Dicas Para Permitir Que Eles Resolvam O Enterro Causado Pelo Erro Do Switch Inteligente

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Nos últimos dias, alguns leitores relataram que foram enterrados em seu switch chamado Smart Error.

Para viajar pelo mundo de miniaturas deslumbrantes, o lema principal é Lewis de luz ou talvez elétrons. Raios fortes, sabendo que existem padrões mais simples de produção, prejudicam as plantas. Por outro lado, feixes fracos podem produzir imagens ruidosas e de baixa resolução.

Em um estudo publicado recentemente na revista Nature Machine Intelligence, pesquisadores da Texas A&M University apresentaram um algoritmo baseado em aprendizagem que vai reduzir a granulação em imagens de baixa resolução e revelar os detalhes mais recentes que, de outra forma, estariam escondidos em decibéis.

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“As imagens expostas aos raios de luz podem ser ruidosas, o que pode ocultar detalhes perspicazes e valiosos em amostras biológicas”, disse o Dr. Shuiwang Ji, professor assistente no Departamento de Engenharia da Computação. “Para resolver este problema, tentamos métodos puramente computacionais. abordagem para criar imagens de remédios superiores, e nós veremos. Azalea neste estudo é considerada como sendo que temos uma resolução que pode permanecer melhorada, que é muito semelhante à escolha de um farol alto significativo. €

Gee acrescentou que, diferente de outros bons algoritmos de redução de ruído que podem usar principalmente detalhes de uma pequena p-slice de virtualmente qualquer imagem de baixa resolução, sua fórmula de algoritmo inteligente pode encontrar os pixels que podem ter padrões na imagem ruidosa mais importante são distribuídos e aumentados … … sua eficácia como uma ferramenta de redução de ruído.

Em vez de depender apenas do hardware do microscópio para reduzir a resolução da imagem, uma técnica conhecida que pode ser aprimorada é o uso da microscopia, uma combinação de software e hardware, para melhorar a qualidade relacionada às imagens associadas. A imagem normal gravada em algum microscópio na frente de um é sobreposta para fazer com a imagem digital gerada por computador. É a promessa legítima dessa técnica de imagem de não apenas reduzir custos, mas também automatizar a análise de imagens médicas, revelando detalhes adicionais que o olho pode perder.

Foi descoberto que esse software é baseado diretamente em um protocolo de aprendizado de máquina denominado aprendizado profundo, que remove efetivamente o desfoque ou perturbações nas imagens. Esses algoritmos podem ser considerados como sendo compostos de muitas seções interconectadas ou etapas de processamento em que uma imagem de pontas de baixa resolução é capturada e, em seguida, uma imagem de resultado final de alta resolução é produzida.

Em técnicas de processamento de imagem baseadas em baixo aprendizado mais antigas, o número e o método celular entre as camadas determinam o número de pixels de uma imagem de entrada que contribui para um valor de pixel único mais alto na saída da imagem fornecida real. Este valor não pode ser alterado, todo o algoritmo de aprendizado instantâneo é treinado e está pronto para remover o ruído de novas imagens. No entanto, Ji disse que determinar o número de p de sabedoria, tecnicamente chamado de linhas de percepção, geralmente é o poder do algoritmo.

“Fornece uma amostra real de um segmento repetitivo com padrão de espiga? “A maioria dos algoritmos de aprendizado profundo usa principalmente informações locais para preencher a lacuna humana na imagem provocada pelo ruído”, disse Gee. “Mas isso é literalmente inapropriado, porque o algoritmo afeta significativamente o padrão de duplicação no campo de visão da TV, na verdade o campo de recepção é fixo. Em vez disso, o ensino profundo requer algoritmos com campos de feedback adaptativos que têm o potencial de reunir informações como parte da montagem geral de uma imagem. ”

Para superar esse escudo, Gee e seus alunos desenvolveram um algoritmo de aprendizado muito mais profundo que pode redimensionar dinamicamente todo o campo perceptivo. Ao contrário dos algoritmos anteriores, que podiam combinar principalmente informações de um pequeno número de p, seu novo algoritmo, conhecido como Global Voxel Transformer Enterprise Network (GVTNets), pode agregar informações em qualquer área maior da imagem como essencial.

Ao analisar seus algoritmos de desempenho usando software de aprendizado profundo simultâneo, os pesquisadores descobriram que o GVTNets tr It requer menos dados de treinamento e processa facilmente imagens com um nível mais alto de redução de ruído do que outros algoritmos no mercado. Além disso, as imagens de alta resolução obtidas assemelham-se a imagens gravadas com um mínimo de sorriso de alta energia.

Os pesquisadores descobriram que seus novos critérios devem ser facilmente adaptados para outros fins, em comparação com o cancelamento de ruído.

“Nossa pesquisa contribui para o surgimento do campo da microscopia inteligente, onde informações falsas provavelmente serão facilmente integradas a um novo microscópio”, pensou Gee. “No entanto, algoritmos de aprendizado profundo como o nosso muitas vezes agora nos permitem transcender o limite físico de baixo, que antes era considerado impossível. Isso pode ser de grande importância para muitas soluções, inclusive clínicas, como avaliar o ponto de progressão do câncer e a diferenciação entre os anéis celulares para o prognóstico da doença. “

Zhengyang Wang Yaochen e Xie, incluindo TI e Engenharia, distribuídos igualmente para esta imagem.

Este estudo é frequentemente financiado por projetos da National Science Foundation, do National Institutes to Health e da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada do Departamento de Defesa dos EUA.

Para voltar ao planeta dos menores, a moeda mais útil é um feixe de luz ou podem ser elétrons. Raios fortes, que dão uma arte mais nítida, danificam as drogas. Por outro lado, feixes muito ruins podem enviar imagens barulhentas e de baixa resolução.

Em um novo estudo publicado pela Nature Machine Intelligence, pesquisadores da Texas A&M University revelaram um importante programa baseado em aprendizado de máquina que pode reduzir a granulação principal de gráficos nítidos de baixa resolução e revelar novos fundamentos que, se não estiverem ocultos, barulho.

“Imagens de feixe fraco podem ser ruidosas, o que pode fornecer detalhes visuais interessantes e valiosos junto com amostras biológicas”, disse o Dr. Shuiwang Ji, instrutor sênior do Departamento de Engenharia da Computação. “Para resolver este problema, temos um plano puramente baseado em computador para publicar imagens de alta resolução e, com base em pesquisas, mostramos que podemos melhorar a resolução, que é muito semelhante ao que você pode obter. “com uma faixa gerada”. p>

Gee acrescentou que, ao contrário de quase todas as outras técnicas de redução de ruído, que só podem usar experiência derivada simplesmente de pequenos pontos de pixels em uma determinada imagem de baixa resolução, seu algoritmo inteligente poderia certamente detectar padrões de pixel que podem ser distribuídos por meio de um imagem. que aumenta. sua eficácia tendo em vista que uma ferramenta de redução de ruído.

Em vez de contar apenas com o hardware do microscópio para melhorar a alta qualidade dessas imagens, uma técnica conhecida como microscopia aprimorada usa uma combinação de software e DIY para melhorar a qualidade da imagem. Aqui, uma imagem de lente microscópica convencional é sobreposta em uma aparência de tela digital gerada por computador. Essa técnica de imagem promete não apenas aliviar os custos, mas também automatizar a análise semelhante às imagens médicas e revelar detalhes que às vezes podem ser perdidos pelos olhos.

Percebe-se agora que um software útil baseado em um excelente algoritmo de aprendizado de máquina de exercícios chamado aprendizado profundo remove efetivamente borrões ou ruídos inovadores nas imagens. Na verdade, esses algoritmos são claramente considerados como consistindo em muitos níveis interconectados ou etapas de processamento que obtêm uma imagem de entrada de baixo acordo e geram uma imagem de saída de alto rez correspondente.

Com as técnicas tradicionais de conclusão de vídeo baseadas em aprendizado profundo, o número e os níveis de grade estabelecem quantos pixels na imagem inversa doam para o valor de virtualmente cada pixel aqui na imagem. Esse valor se torna inalterado depois que toda a fórmula do algoritmo de aprendizado profundo é treinada e está completamente pronta para remover ruídos de novas imagens. No entanto, Gee disse que o número de incidentes de pixels de entrada causados ​​por centenas de milhares de pessoas limitou significativamente a inadequação do algoritmo.

“Imagine uma sala que exige uma tendência repetida, como o padrão de favo de mel bLarge. Os algoritmos de descoberta mais profundos usam apenas informações da comunidade para preencher as lacunas na imagem provocadas pelo ruído ”, disse Gee. “Mas isso definitivamente é ineficiente, porque o algoritmo é claramente essencialmente cego às janelas para o padrão repetitivo na imagem, visto como a criação do campo receptor. Em vez disso, o aprendizado escuro deve ter algoritmos com campos de carreira de receptor adaptáveis ​​que podem capturar informações na estrutura de visualização normal.>

Para superar esse obstáculo, Gee e seus indivíduos desenvolveram outro algoritmo de aprendizado profundo que certamente deve redimensionar com precisão o campo receptivo, muitas vezes de forma dinâmica. Em outras palavras, ao contrário dos algoritmos anteriores, que podem agregar melhor as informações de um pequeno número de p, um novo algoritmo pessoal chamado Global Voxel Transformer Convolutions (GVTNets) pode combinar informações do alvo de imagem muito mais amplo conforme necessário. …

Depois de examinar o desempenho do algoritmo em comparação com outro software de aprendizagem crítica para PC, os pesquisadores descobriram que GVTNets exigia uma grande quantidade de escolaridade de dados e poderia reduzir o ruído em imagens melhor em comparação com o que outros algoritmos de processamento de dados. As instruções de alta resolução resultantes eram comparáveis ​​às usadas com um feixe de luz de alta energia.

Os pesquisadores descobriram que o novo algoritmo de seu ou dela, além da redução direta do ruído, pode ser facilmente adaptado a outras aplicações, para obter um exemplo:

“Nossa pesquisa está contribuindo para o rápido desenvolvimento do campo da microscopia inteligente, onde a inteligência artificial também é muito fácil de integrar em um microscópio”, disse Gee. “Algoritmos de aprendizado profundo como o nosso sem dúvida nos permitirão ir além de segurar fisicamente com suavidade, o que não era possível antes. Isso pode ser extremamente valioso para uma variedade de aplicações, oferecendo trabalho clínico, como avaliar a progressão do câncer relacionado ao estágio e diferenciar entre os tipos de células para realmente prever problemas de saúde.

Zhengyang Wang e Yaochen Xie do Departamento de Ciência e Tecnologia encontrados em Eletrodomésticos e também contribuem para esta pesquisa.

Este estudo é financiado pela National Science Foundation, os National Institutes of Health e cada uma de nossas Defense Advanced Research Projects Agency.

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