généralisable 2024
Définition de la généralisation. La généralisabilité fait référence à la mesure dans laquelle les résultats d’une étude peuvent être extrapolés à une population plus large. Il s'agit de s'assurer que vos conclusions s'appliquent à un grand nombre de personnes, plutôt qu'à un petit groupe. La généralisation garantit que les résultats de la recherche sont crédibles et fiables. Dans cet article, nous étudions le problème de la détection d'images synthétiques généralisables, visant à détecter des images falsifiées à partir de diverses méthodes génératives, par exemple les GAN et les modèles de diffusion. Les solutions de pointe commencent à explorer les avantages des modèles pré-entraînés et suivent principalement le paradigme fixe consistant à former uniquement un classificateur adjoint, par exemple l'imagerie par résonance magnétique de fond L'imagerie par résonance magnétique fournit une qualité d'image de pointe pour la neuroimagerie, qui consiste en de multiples contrastes acquis séparément. L'IRM synthétique vise à accélérer les examens. Cet article décrit une architecture généralisable, utilisant des arbres de comportement et de grands modèles de langage, pour générer des explications et répondre aux questions de suivi. Nous avons comparé les réponses de notre nouveau système avec celles des systèmes existants basés sur des modèles et avons constaté que notre système produit des résultats comparables et précis. La photocatalyse et la mécanochimie sont des outils puissants pour la chimie organique synthétique. La photocatalyse à l'état de solution permet l'activation sélective de liaisons pour la production de produits de grande valeur via des mécanismes de transfert d'électrons photoinduit PET ou de transfert d'énergie photoinduit PEnT. 1- De manière sélective, nous présentons une nouvelle approche, appelée GPS-Gaussienne, pour synthétiser de nouvelles vues d'un personnage en temps réel. La méthode proposée représente la résolution K dans une configuration de caméra à vue clairsemée. Contrairement aux méthodes originales de Splatting gaussien ou de rendu neuronal implicite qui nécessitent des optimisations par thème, nous,