De-noising Diffusion with torch
目前，在生成式深度学习中，似乎没有其他方法能胜过扩散模型系列。 你想亲自尝试一下吗？ 如果是这样，我们的去噪扩散的 torch 实现提供了一个易于使用、易于配置的界面。
Knowing Which Way the Wind Flows
纽约西点军校美国军事学院学员和教师的研究表明，可以使用淹没在水中的目标区域的比例模型来测量分散在城市环境中的化学制剂的速度和浓度。其结果与在实际地点进行的类似测试（例如 2003 年在俄克拉荷马城进行的联合城市实验）相比毫不逊色。几十年来，水通道一直被用来模拟低风速下障碍物周围的气流。如今广泛使用的许多计算机模型都已使用从水道实验中收集的数据进行了验证。城市环境的小规模水道实验显示了化学和生物威胁的传输和扩散模型的重要结果。
Knowing Which Way the Wind Flows
城市环境中的小规模水道实验为化学和生物威胁的运输和扩散模型提供了重要结果。美国军事学院纽约西点军校学员和教职员工的研究表明，可以使用浸没在水中的目标区域的比例模型来测量和预测化学药剂在城市环境中的扩散速度和浓度。结果与在实际地点进行的类似测试相比更为有利，例如在俄克拉荷马城进行的联合城市 2003 实验。几十年来，人们一直使用水道来模拟低风速下障碍物周围的气流。如今广泛使用的许多计算机模型都是使用从水道实验中收集的数据进行验证的。
