用人脑活动的潜伏扩散模型进行高分辨率图像重建：

用人脑活动的潜伏扩散模型进行高分辨率图像重建： OpenAI 的 CTO Mira Murati 介绍： 微软将Windows 11的一堆功能加入了AI能力： OpenAI、TikTok 等公司签署 AI 透明协议： 为什么搜索引擎不以更有益的方式整合类似ChatGPT的机器人？： 有任何问题和想法欢迎随时与我交流。

巨型星系爆炸高分辨率地图揭示宇宙污染的动力学

巨型星系爆炸高分辨率地图揭示宇宙污染的动力学 NGC 4383星系正在奇异地演变。气体正以每秒超过 200 公里的速度从它的核心流出。这种神秘的气体喷发有一个独特的原因：恒星形成。资料来源：ESO/A.Watts et al.研究人员 Adam Watts 博士和 Barbara Catinella 教授讨论太空中的发现和气体污染问题。资料来源：ICRAR主要作者、西澳大利亚大学国际射电天文研究中心（ICRAR）的亚当-沃茨（Adam Watts）博士说，外流是银河系中心区域强大恒星爆炸的结果，可能会喷射出大量的氢和更重的元素。喷射出的气体质量相当于 5000 多万个太阳。瓦茨博士说："由于外流很难被探测到，因此人们对外流的物理特性知之甚少。喷射出的气体中含有相当丰富的重元素，这为我们提供了一个独特的视角，观察流出气体中氢和金属之间复杂的混合过程。在这种特殊情况下，我们检测到了氧、氮、硫和许多其他化学元素"。气体外流对于调节星系形成恒星的速度和持续时间至关重要。这些爆炸喷出的气体会污染星系内恒星之间的空间，甚至星系之间的空间，并可能永远漂浮在星系间介质中。高分辨率地图是利用MAUVE 勘测的数据绘制的，ICRAR 的研究人员 Barbara Catinella 教授和 Luca Cortese 教授是这项研究的共同作者。这次观测使用了位于智利北部的欧洲南方天文台甚大望远镜上的MUSE积分场摄谱仪。安装在智利甚大望远镜（VLT）上的 MUSE 仪器。资料来源：A. Tudorica/ESOCatinella 教授说："我们设计 MAUVE 的目的是研究气体外流等物理过程如何帮助阻止星系中恒星的形成。NGC 4383 是我们的第一个目标，因为我们怀疑有非常有趣的事情正在发生，但数据超出了我们的预期。我们希望，未来 MAUVE 的观测能以精致的细节揭示气体外流在局部宇宙中的重要性"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

macOS Sequoia系统默认的高分辨率壁纸现在就可以获取

macOS Sequoia系统默认的高分辨率壁纸现在就可以获取 与Sonoma, Ventura, Monterey和Big Sur,类似，macOS Sequoia系统也有两款默认的抽象壁纸。这一次，它们类似于你站在高大无比的红杉树旁，当阳光透过树梢时所看到的景色。以下是 6400 x 3552 像素的日间版本：这是同样高分辨率的暗色版本：与 macOS 不同，Windows 不支持动态主题切换。不过，你可以使用第三方应用程序（如 Auto Dark Mode 和 WinDynamicDesktop）在深色和浅色壁纸之间切换，这些应用程序可在Microsoft Store 免费下载。macOS Sequoia 目前是开发者预览版。苹果计划在 7 月发布首个公开测试版，并计划在今年秋季晚些时候全面推广。该操作系统包含一些有趣的新功能，如镜像 iPhone 屏幕并从 Mac 控制它的功能、全系统 ChatGPT 和 Apple Intelligence 集成（写作工具、图像生成和更丰富的 Siri 功能）、Mac 上的 iPhone 通知、更好的窗口平铺、新的密码应用、iMessage 升级等。如果您愿意冒着风险立即试用 macOS Sequoia，请访问Apple Beta 软件计划官方网站并注册您的 Mac，第一个测试版通常会有很多错误，而且很不稳定，因此最好不要在关键任务设备上使用。除了 macOS Sequoia 之外，苹果还发布了 iOS 18、iPadOS 18、watchOS 11、新的音频和电视功能，以及将于今年晚些时候推出的其他软件改进。了解更多： ... PC版： 手机版：

使用脑电波活动作为输入运行 Stable Diffusion 进行高分辨率图像重建

使用脑电波活动作为输入运行 Stable Diffusion 进行高分辨率图像重建 摘要 从人脑活动重建视觉体验为研究大脑如何表示世界、解释计算机视觉模型与我们的视觉系统之间关系提供了一种独特的方式。虽然近年来深度生成模型已被应用于此任务，但实现高语义保真度的真实图像重建仍是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种基于扩散模型（Diffusion Model，DM）的新方法，通过功能性磁共振成像（fMRI）获得的人脑活动来重建图像。我们依赖于一种名为 Stable Diffusion 的潜在空间扩散模型（Latent Diffusion Model，LDM）。该模型降低了扩散模型的计算成本，同时保持了其高生成性能。我们还通过研究LDM的不同组成部分（如潜在向量Z、条件输入C和去噪U-Net的不同元素）与不同的脑功能联系起来，表征了LDM的内部机制。我们展示了我们的方法可以简单地重建高保真度的高分辨率图像，无需进行任何额外的训练和微调复杂的深度学习模型。我们还从神经科学的角度提供了对不同LDM组件的定量解释。总体而言，我们的研究提出了一种有前景的从人脑活动恢复图像的方法，并为理解扩散模型提供了一个新的框架。 （摘要由 ChatGPT 翻译）