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类似ComfyUI和Midjourney这样的文生图图生图应用的API与服务架构该怎么设计

API 设计模式1.1 ComfyUI 的 API 架构ComfyUI 作为开源文生图工具的代表，其 API 架构设计为我们理解此类应用提供了很好的参考模型。...这决定了其 API 设计必须处理长时间运行的任务。...同步 API 设计在简单应用中较为常见，如一些简化的文生图 API（如 sitiusAI/text2image-free）采用直接返回生成图像 URL 的方式。...长时间任务处理是文生图 API 的核心考量。...成熟的文生图服务通常采用多级队列架构：前端队列接收并验证所有请求分类队列根据任务类型（如文生图、图生图、放大等）分流资源匹配队列将任务分配给适合的计算资源重试队列处理失败任务负载均衡不仅考虑服务器数量，

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细胞图像数据的主动学习

细胞成像的分割和分类等技术是一个快速发展的领域研究。就像在其他机器学习领域一样，数据的标注是非常昂贵的，并且对于数据标注的质量要求也非常的高。...本篇文主要由三个部分组成： 细胞图像预处理——在这里将介绍如何预处理未分割的血细胞图像。...使用CellProfiler提取细胞特征——展示如何从生物细胞照片图像中提取形态学特征，以用作机器学习模型的特征。 使用主动学习——展示一个模拟使用主动学习和不使用主动学习的对比实验。...主动学习框架 在深入研究实验之前，我们希望对modAL进行快速介绍：modAL是Python的活跃学习框架。它提供了Sklearn API，因此可以非常容易地将其集成到代码中。...由于标记数据是一项涉及许多资源（金钱和时间）的任务，因此判断那些标记那些样本可以最大程度地提高模型的性能是非常必要的。 细胞成像为生物学，医学和药理学领域做出了巨大贡献。

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    细胞图像数据的主动学习

    主动学习是机器学习中的一种方法，它提供了一个框架，根据模型已经看到的标记数据对未标记的数据样本进行优先排序。如果想 细胞成像的分割和分类等技术是一个快速发展的领域研究。...我们的目标是将生物学和主动学习的结合，并帮助其他人使用主动学习方法解决生物学领域中类似的和更复杂的任务。 本篇文主要由三个部分组成: 细胞图像预处理——在这里将介绍如何预处理未分割的血细胞图像。...使用CellProfiler提取细胞特征——展示如何从生物细胞照片图像中提取形态学特征，以用作机器学习模型的特征。 使用主动学习——展示一个模拟使用主动学习和不使用主动学习的对比实验。...主动学习框架 在深入研究实验之前，我们希望对modAL进行快速介绍：modAL是Python的活跃学习框架。它提供了Sklearn API，因此可以非常容易的将其集成到代码中。...由于标记数据是一项涉及许多资源（金钱和时间）的任务，因此判断那些标记那些样本可以最大程度地提高模型的性能是非常必要的。 细胞成像为生物学，医学和药理学领域做出了巨大贡献。

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    深度学习时代，调包侠没有未来，但是这个“包”有

    NumPy是用于发现引力波和黑洞第一次成像的软件栈的重要组成部分。...NumPy用于黑洞成像 当然了，大家都知道了真正的黑洞不是下面这个网页版黑洞： 也不是下面这样很拉丝很炫酷的黑洞： 而是这样的“蜂窝煤之眼”的黑洞： 黑洞 M87 (图片来源: Event Horizon...也就是说，NumPy的发展仍然很大程度上依赖于研究生和研究人员在空闲时间所做的贡献。...但是，重要的是，为了满足下一个十年数据科学的需要，它还需要新一代的研究生和社区贡献者来推动它向前发展。...那么如何能像NumPy一样也一路成长，不断扩展自己的技术栈和影响力呢做到何时都不被淘汰，这或许是个很大的挑战。

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    建立脑影像机器学习模型的step-by-step教程

    此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。...这样，读者可以尝试不同的方法，并在代码的基础上开发更复杂的管道。该实现遵循严格的方法，以避免双重倾斜等常见错误，并获得可靠的结果。...基于功能磁共振成像数据的机器学习对精神分裂症进行分类 使用多元表征方法提升对大脑-行为之间关系的机器学习研究的泛化 用于临床心理学和精神病学的机器学习方法 PLOS Biology：重度抑郁症多成像中心的泛化脑网络标志物...代码片段有编号，以便更容易地引用分析的不同阶段。每个代码段的输出都显示在代码下面。 在某些情况下，一行代码可能太长，必须分成两行。这将用\表示(注意这不是在代码的在线版本中)。...文本中对主要库或特定库中特定工具的引用以courier新字体显示。

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    CVPR 2019最佳论文得主专访：非视距形状重建的费马路径理论

    辛书冕本科毕业于西安交通大学电气工程专业，目前是卡内基·梅隆大学机器人研究所的在读博士生，Ioannis是该所的助理教授。...辛书冕： 我叫辛书冕，是卡内基梅隆大学机器人研究所的二年级博士生。我跟随Srinivasa Narasimhan和Ioannis Gkioulekas教授一起研究非视距成像问题。...辛书冕： 我们在这项工作中要解决的问题是如何重建被遮挡住的、以及在摄像机或传感器视野之外的物体。...Ioannis： NLOS成像中的一个主要的问题是如何提高信噪比。我们一直在尝试测量一些反弹了多次的光子，但这样的光子很少，能测量到的只有十几个，跟噪音水平相当。...书冕，能不能给我们介绍一下论文背后的这个团队。你们是如何合作的？大家平时怎么沟通？

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    KNN算法API

    学习目标 1.K近邻算法 2.分类模型评估算法 3.K值选择 1.K近邻算法API Sklearn API介绍 示例代码： from sklearn.datasets import load_iris...K值也就是n_beighbors的选择尤为重要 ，下文我们会继续介绍 2、sklearn中大多数算法模型训练的API都是同一个套路 estimator = KNeighborsClassifier...2.分类模型评估方法 我们在建立模型时，少不了对数据的引用，接下来我们首先介绍数据划分及选样的方法 为什么要划分数据集呢？...以此类推，每次使用9份数据作为训练，而使用剩下的一份数据进行测试 共进行10次训练，最后模型的准确率为10次准确率的平均值 这样可以避免了数据划分而造成的评估不准确的问题。...2.5如何评估分类算法？

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    SFFAI 36 SFFAIx旷视 | 计算摄影学专场

    主办单位 人工智能前沿学生论坛（SFFAI） 旷视研究院（MEGVII） 协办单位 清华大学计算机系研究生会 当地时间6月16日，一年一度的“计算机视觉与模式识别会议”（Conference on Computer...摘要：赶超人眼，揭开计算摄影学新篇章 计算的力量，到底为相机成像带来了哪些质的变化？面向端上的计算摄影学又有哪些机遇与挑战？利用最新深度学习的方法，我们将向“人眼”级的成像系统发起新的冲击。...题目：手持夜景是如何练成的 摘要：当夜幕降临，华灯璀璨的城市夜景是绝佳的摄影创作主题。但整体的光线不足、灯光与黑暗的强烈对比使得手机等设备难以通过常规方法拍摄出令人满意的照片。...推荐理由：动态范围压缩是数字图像成像过程中的重要组成部分。其主要原因是普通的照片大多是以8bit保存，但是相机传感器的输出通常是10bit或者12bit，甚至更高。...如何将高bit数的图像以低bit位保存显得尤为重要。本文提出了一种局部动态范围压缩的通用范式，该范式能够广泛应用于各种动态范围压缩算法。

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    LASSO回归也可以用来做单细胞分类

    前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 有一个评价是这样的机器学习模型都是黑箱子，其实随机森林还好，它可以拿到具体的每个分类的重要的基因列表，有点类似于每个单细胞亚群的特异性高表达量基因...，居然比前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 好一点哦，主要占比极低的树突细胞和血小板区分的比较好： 模型效果更好 当然了，如果是系统性学习过机器学习算法，理论上我们的这样的分类器应该是有评价指标...StatQuest生物统计学 - 机器学习介绍 StatQuest生物统计学 - 机器学习之ConfusionMatrix 另外推荐生信菜鸟团的《周日-鲍志炜专栏》 如果是是python呢，我们生信菜鸟团的...模型的保存与加载 写在文末 我在《生信技能树》，《生信菜鸟团》，《单细胞天地》的大量推文教程里面共享的代码都是复制粘贴即可使用的， 有任何疑问欢迎留言讨论，也可以发邮件给我，详细描述你遇到的困难的前因后果给我...十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。

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    不输于LASSO的SVM单细胞分类器

    前面我们演示了 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的，以及 LASSO回归也可以用来做单细胞分类 的两个机器学习算法可以用来做单细胞分类器，而且效果杠杠的。...，也是比前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 好一点哦，跟 LASSO回归也可以用来做单细胞分类 的效果不相上下。...效果还不错 当然了，如果是系统性学习过机器学习算法，理论上我们的这样的分类器应该是有评价指标，而不是简单的肉眼看。...模型的保存与加载 写在文末 我在《生信技能树》，《生信菜鸟团》，《单细胞天地》的大量推文教程里面共享的代码都是复制粘贴即可使用的， 有任何疑问欢迎留言讨论，也可以发邮件给我，详细描述你遇到的困难的前因后果给我...十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。

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    2020值得关注的技术 | Nature Technology Feature

    为了防止这种情况的发生，研究人员正在开发一种方法，主要通过将蛋白质锚固在二维材料（例如碳晶格石墨烯）上的方法解决蛋白质表面结果发生的破坏。这样，它们可使液滴更小，同时使蛋白质远离空气-水界面。...）表示一直在关注长读长RNA测序和使用发光适配体的活体细胞成像技术。...这样的研究可以通过识别产生某些代谢物太少的特定微生物来改善基于微生物组的疗法。 ?...三维基因组学习笔记 生信技能树，公众号：生信技能树三维基因组学习笔记 伴随着合成生物学方法发展，我们可以在一定长度和时间范围内折叠和探测基因组。...这些工程工具将使我们能够解开这一个很大的谜。 引用 doi：10.1038 / d41586-020-00114-4 这些访谈经过了编辑，以确保篇幅和整体阅读。

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    【机器学习】机器学习赋能医疗健康：从诊断到治疗的智能化革命

    而机器学习技术通过深度学习和大数据分析，能够辅助医生进行更准确的疾病诊断 医学影像分析：从X光到3D成像带代码 医学影像分析是一个广泛的领域，涵盖了从传统的X光图像到现代的3D成像（如CT、MRI）的处理和解读...，以说明如何加载、预处理和展示医学影像。..., cmap=plt.cm.bone) plt.show() 加载和显示3D成像数据 对于3D成像数据（如CT或MRI），我们可能需要加载一系列图像切片，并将它们堆叠在一起以形成3D体积。...由于这是一个复杂的过程，并且需要特定的数据集和计算资源，这里无法提供完整的代码示例。但是，您可以使用像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来构建和训练您的模型。...train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import

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    AIGC-----AIGC如何提升营销与广告效果

    示例：生成个性化的推荐文案 我们将使用GPT-3来生成针对用户不同偏好的个性化文案。以下代码展示了如何使用OpenAI的API生成个性化内容。...import openai # 设置API密钥（替换为你自己的密钥） openai.api_key = 'your_api_key_here' # 定义一个函数生成个性化广告文案 def generate_ad_copy...这款智能手表专为热爱户外的你设计，具备GPS定位、心率监测等多项功能，让你的每一次探险都尽在掌控。” 这样的文案可以更好地吸引目标受众，提升广告效果。...生成广告创意 以下代码展示了如何使用GPT-3生成多个风格的广告创意，供广告主选择和优化。...import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import

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    Nature：盐粒大小的相机，可以拍出清晰彩色照片，未来或可应用到手机

    其他超紧凑型超表面透镜的图像畸变严重，视野小，捕捉全光谱可见光的能力有限——被称为RGB成像，因为它结合了红、绿、蓝来产生不同的色调。...“设计和配置这些小的纳米结构来做你想做的事，这是一个挑战，”普林斯顿大学计算机科学博士生Ethan Tseng说，他是这项研究的共同领导者。...“对于这种捕捉大视场RGB图像的特定任务，之前并不清楚如何将数百万个纳米结构与后处理算法一起共同设计。” 据介绍，这款Metasurface相机可以像电脑芯片一样批量生产。...他还在西雅图的Tunoptix公司指导系统设计，该公司正在将这种Metasurface成像技术商业化。...“我们可以将单个Metasurface变成超高分辨率的摄像头，这样你就不再需要在你的手机背后安装三个摄像头，但你的整个手机背面将成为一个巨大的摄像头。”

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    【Rust 视界】为什么要在医学成像中使用Rust？对下一代系统的现代技术的思考

    Rust 展示了如何在没有动态垃圾收集器或大量运行时组件的情况下，通过在编译时跟踪资源作用域来实现内存安全。...无畏的并发 "这个说法有点过时了，但仍然可以描述Rust中并发编程的体验，因为所有产生数据竞赛的企图都被编译器阻止了，而且由于有Rayon这样的库，现有代码的并行化往往是一件容易的事情。...一个强大的语言可以被用来编写任何领域的优秀API和终端用户应用程序，同时考虑到性能问题。...还实施了一个版次（Edition）机制，这样就可以在一个新的版次下对语言进行实质性的修改（比如引入新的关键字和语法），而不会破坏与另一个版本编写的组件的兼容性。...例如，试图在同一个结构中存储一个值和对该值的引用是被编译器禁止和阻止的，因为仅仅移动结构的行为就会使引用无效。

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    AI资讯｜腾讯云联合慧眼科技发布腾慧飞瞳AI质检仪，助力中国制造业数字化升级

    因此，成本高、效率低的传统人工检测方式已经越来越难以适应企业数字化的发展诉求。如何利用前沿的人工智能、物联网等新技术，提升整体质检效率，成为国内制造业企业的重要课题。...腾慧飞瞳AI质检仪正是在这样的需求下应运而生。...据了解，腾慧飞瞳AI质检仪搭载工业AI引擎，在技术上依托腾讯云及优图实验室的技术优势，创造性的设计了光度立体成像解决方案，实现了成像、检测、稳定性、安全性等多方面的算法创新。...针对这一点，基于优图实验室的算法能力，腾讯云通过光度立体成像解决方案，从多角度刻画了缺陷和正常品的形态，有效解决了传统成像单一视角无法反映产品真实形态的问题。...在工业产品实际的生产过程中，企业往往需要将算法部署到十多台机器，这就面临如何解决稳定性的巨大挑战，腾讯云算法团队则依托无监督校准匹配以及自动增强技术，使算法在多机台、多点位下对类似缺陷实现稳定检测。

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    天大、南大发布LPSNet：无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计 | CVPR 2024

    如何有效的从无透镜成像数据中提取特征用于人体姿态和形状估计 2. 作者在初期进行的无透镜人体姿态估计尝试中发现，当从无透镜成像数据中提取特征估计3D人体姿态和形状时，人体四肢的估计精度很差。...2） 仿真数据集：无透镜成像系统的成像过程可以通过数学模型表示。作者通过无透镜成像系统的数学模型将主流人体姿态数据集转换为无透镜成像系统采集的结果。...图7 LPSNet消融实验结果（定性） 表2 LPSNet消融实验结果（定量） 该工作的demo视频如下： 作者简介 葛昊洋，天津大学22级硕士研究生，主要研究方向：三维视觉、无透镜成像。...冯桥，天津大学21级硕士研究生，主要研究方向：三维视觉、计算机图形学。 https://fengq1a0.github.io 贾海龙，天津大学22级硕士研究生，主要研究方向：三维视觉、无透镜成像。...李雄政，天津大学19级博士研究生，主要研究方向：三维视觉、人体与衣物重建。 殷祥军，天津大学19级博士研究生，主要研究方向：无透镜成像、计算摄像学。

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    给无人车加个透视眼 | 斯坦福SCIL实验室最新Nature文章

    △ “透视”系统研发团队：David Lindell（左）、Matt O’Toole（中）、助理教授Gordon Wetstein（右） 这篇文章，阐述了如何利用反射回来的光束3D建模还原出拐角盲区后的物体...不过，他们的算法最好用。 算法原理介绍视频传送⤵️ “盲区物体成像的挑战，是找出一种有效的方法来从噪声测量中恢复看不见物体的三维结构，”SCIL实验室研究生David Lindell说。...“我认为，这种方法能有多大的影响力，取决于成像的计算效率。”...要知道，现实世界里，无人车行驶的环境比实验室预设的场景复杂得多。 如何快速地响应这些复杂的变化？如何压缩扫描的时间？ 这些都是研发团队要解决的课题。...该项目的资金支持，来自于加拿大政府，斯坦福大学研究生教育副院长办公室，国家科学基金等五个机构。

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    XGBoost类库使用小结

    一种是XGBoost自带的原生Python API接口，另一种是sklearn风格的API接口，两者的实现是基本一样的，仅仅有细微的API使用的不同，主要体现在参数命名上，以及数据集的初始化上面。...2.1 使用原生Python API接口 　　　　XGBoost的类库的2种接口风格，我们先来看看原生Python API接口如何使用。 　　　　...不过对于我这样用惯sklearn风格API的，还是不太喜欢原生Python API接口，既然有sklearn的wrapper，那么就尽量使用sklearn风格的接口吧。...我们这里先看看如何使用和原始API一样的参数命名集合。 　　　　...2.3 使用sklearn风格接口，使用sklearn风格参数 　　　　使用sklearn风格的接口，并使用sklearn风格的参数，是我推荐的方式，主要是这样做和GBDT之类的sklearn库使用起来没有什么两样了

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