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Conditional diffusion processes in population genetics
Conditional diffusion processes in population genetics
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扩散模型在粒子物理数据提取方面取得进展
研究人员开发了一种新的条件扩散模型，用于从原始散射事件数据中提取横向动量依赖性部分子分布函数（TMD PDFs）。这种方法绕过了依赖参数化函数形式的传统方法，提供了更大的灵活性并简化了不确定性量化。该模型在 CLAS12 实验的模拟数据上进行了测试，证明了其在事件统计量有限的情况下准确恢复 TMD PDFs 并提供可靠估计的能力，这对于杰斐逊实验室和电子离子对撞机等设施的当前和未来实验都具有重要意义。
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MIRAGE模型增强MRI造影增强预测
研究人员开发了MIRAGE，一种新颖的二维U-Net模型，旨在从造影前切片推断乳腺MRI中的造影增强。该模型整合了全局重建和感知损失，以及专门的病灶感知监督，包括对漏诊的肿瘤增强和多尺度辅助肿瘤分割的惩罚。在MAMA-SYNTH数据集的301个病例上进行评估，MIRAGE在多个指标上表现优越，与Pix2Pix和条件扩散模型等现有基线相比，显著提高了下游病灶定位的准确性。