Diferencia entre modulos y estimacion directa

Margen de conservadurismo eba

La interpolación de fotogramas de vídeo (VFI) (también conocida como superresolución temporal de vídeo) es un importante problema de mejora de vídeo cuyo objetivo es sintetizar uno o más fotogramas visualmente coherentes entre dos fotogramas consecutivos de un vídeo, es decir, aumentar el número de fotogramas de vídeo. Este método de aumento de escala se utiliza en numerosas aplicaciones basadas en vídeo, como la generación de vídeo a cámara lenta (por ejemplo, en deportes y anuncios de televisión), el marco de compresión-descompresión de vídeo [bframe], la generación de vídeos cortos a partir de imágenes GIF [gif2vid], la síntesis de vistas novedosas [flynn2016deepstereo] y la obtención de imágenes médicas [karargyris2010three, zinger2011view].

Los métodos anteriores [dvf, superslomo, toflow, featureflow, park2020bmbc] en este ámbito se basan en la estimación del flujo óptico entre el fotograma interpolado y los fotogramas de origen (es decir, los fotogramas vecinos). Una vez estimado el flujo óptico, el fotograma interpolado puede sintetizarse mediante una sencilla operación de warp a partir de las imágenes de origen. Sin embargo, estimar un flujo óptico preciso entre fotogramas de vídeo es un problema difícil en sí mismo. Por ello, algunos métodos [adaconv, sepconv, lee2019learning] se basan en la estimación de núcleos de interpolación por píxel para mezclar suavemente los fotogramas de origen y producir el fotograma interpolado. Además, se propusieron algunos métodos híbridos [memc, dain] para integrar el flujo óptico y los enfoques basados en núcleos de interpolación, mostrando un mejor rendimiento que los métodos anteriores.

Artículo 4 crr

La estimación directa precisa de los índices multitipo del ventrículo izquierdo (VI) a partir de ecocardiogramas bidimensionales (2D) de vistas apicales emparejadas, es decir, apical emparejado de cuatro cámaras (A4C) y de dos cámaras (A2C), es de gran importancia para evaluar clínicamente la función cardiaca. Permite una evaluación exhaustiva desde múltiples dimensiones y vistas. Sin embargo, es extremadamente difícil y nunca se ha intentado, debido a que la forma y el aspecto del VI varían significativamente entre sujetos y a lo largo del ciclo cardiaco, a la complejidad que conllevan las diferentes vistas emparejadas, a la relación de índices entre fotogramas no explotada que dificulta el efecto de trabajo y a la baja calidad de la imagen que impide la segmentación. Proponemos una red de vistas emparejadas del VI (PV-LVNet) para estimar de forma automática y directa los índices multitipo del VI a partir de vistas apicales de eco emparejadas. Basada en una red Res-circle de nuevo diseño, la PV-LVNet localiza de forma robusta el VI y recorta automáticamente la región de interés del VI a partir de secuencias A4C y A2C con un módulo de localización y remuestreo de imágenes, y a continuación estima de forma precisa y consistente 7 índices diferentes de múltiples dimensiones (1D, 2D y 3D) y vistas (A2C, A4C y la unión de A2C+A4C) con un módulo de índices. Los experimentos muestran que nuestro método alcanza un alto rendimiento con una precisión de hasta 2,85 mm de error absoluto medio y una consistencia interna de hasta 0,974 α de Cronbach para la estimación de índices cardíacos. Todo ello indica que nuestro método permite un diagnóstico eficiente, preciso y fiable de la función cardiaca en la clínica.

Rts sobre la especificación de la naturaleza gravedad y duración de una recesión económica

ResumenLa recientemente establecida teoría de recursos de la coherencia cuántica permite una comprensión cuantitativa del principio de superposición, con aplicaciones que abarcan desde la informática cuántica hasta la biología cuántica. Aunque en la literatura se han propuesto diferentes cuantificadores de la coherencia, su estimación eficiente en los experimentos actuales sigue siendo un reto. Aquí introducimos un esquema de medida colectiva para estimar la cantidad de coherencia en estados cuánticos, que requiere medidas entrelazadas en dos copias del estado. Como demostramos mediante simulaciones numéricas, nuestro esquema supera a otros métodos de estimación basados en tomografía o medidas adaptativas, conduciendo a una mayor precisión en un amplio rango de parámetros para estimar cuantificadores de coherencia establecidos de estados qubit y qutrit. Demostramos que nuestro método es accesible con la tecnología actual implementándolo experimentalmente con fotones, encontrando un buen acuerdo entre experimento y teoría.

npj Quantum Inf 6, 46 (2020). https://doi.org/10.1038/s41534-020-0280-6Download citationShare this articleCualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Lgd por defecto

ResumenUn paso fundamental en el análisis de grandes conjuntos de datos de expresión génica de todo el genoma es el uso de métodos de detección de módulos para agrupar los genes en módulos de coexpresión. Debido a las limitaciones de los métodos clásicos de clustering, se han propuesto numerosos métodos alternativos de detección de módulos, que mejoran el clustering manejando la coexpresión sólo en un subconjunto de muestras, modelizando la red reguladora y/o permitiendo el solapamiento entre módulos. En este estudio utilizamos redes reguladoras conocidas para realizar una evaluación exhaustiva y robusta de estos diferentes métodos. En general, los métodos de descomposición superan a todas las demás estrategias, mientras que no encontramos una clara ventaja de los enfoques basados en biclustering e inferencia de redes en grandes conjuntos de datos de expresión génica. Utilizando nuestro flujo de trabajo de evaluación, también investigamos varios aspectos prácticos de la detección de módulos, como la estimación de parámetros y el uso de medidas de similitud alternativas, y concluimos con recomendaciones para el desarrollo futuro de estos métodos.