图像生成

Retrieval-Guided Generation for Safer Histopathology Image Captioning

基于检索的生成用于更安全的病理科图像描述生成

Md. Enamul Hoq, Wataru Uegami, Saghir Alfasly, Ghazal Alabtah, Sahar Rahimi Malakshan, Armita Kazemi, Alex T. Schmitgen, Fred Prior, H. R. Tizhoosh

机构 * Kimia Lab, Department of Artificial Intelligence \& Informatics, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA ； Department of Biomedical Informatics, University of Arkansas for Medical Sciences, Little Rock, AR, USA ； Lane Department of Computer Science ； Electrical Engineering, West Virginia University, Morgantown, WV, USA ； Department of Computer Science ； Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA ； Department of Computer Sciences, University of Wisconsin--Madison, Madison, WI, USA 纠错

专题命中 可控生成 ：generative vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出检索引导生成方法，通过总结相似病例的专家文本生成描述，提升病理图像描述的准确性与可靠性，实验表明其在语义对齐和诊断一致性方面优于现有方法。

Colloidal layer deposition with a controllable number of layers and compositional order

具有可控层数和组分有序性的胶体层沉积

Akshaya Kumar Jena, Aashima Aashima, Pritam Kumar Jana, Bortolo Matteo Mognetti

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文设计了一种二元悬浮液与表面结合的系统，通过DNA寡聚物调控胶体自组装，实现可控层数和组分有序的胶体聚集。

Comments These last two authors contributed equally to this work

Long-Term Average Impulse and Singular Control of a Growth Model with Two Revenue Sources

长期平均冲击与双收入源增长模型的奇异控制

K. L. Helmes, R. H. Stockbridge, C. Zhu

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了长期平均冲击控制及相关奇异控制问题，针对一维扩散过程，探讨了可再生能源管理与金融投资优化中的长期平均收益最大化方法，分析了冲击与奇异控制间的联系。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2505.11345