Fal AI Introduces AuraSR: A 600M Parameter Upsampler Model Derived from the GigaGAN
近年来，人工智能领域在图像生成和增强技术方面取得了重大进步，例如稳定扩散、Dall-E 等模型。然而，该领域仍然存在一个关键挑战，即在保持质量和细节的同时对低分辨率图像进行升级。为了解决这个问题，Fal 的帖子 Fal AI 推出 AuraSR：从 GigaGAN 衍生的 600M 参数上采样器模型首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Атомы вместо фотонов: cоздан квантовый компьютер нового типа
新的策略可让您通过不同的方式创建不同的模型。
Soft Computing. Volume 29, Issue 5, March 2025
1）基于链球的段落的渠道增强了卷积神经网络，以自动预测甲状腺癌作用：S）：Leelavathi Arepalli，Venkata Rao Kasukiurthi，Madhavi dabbirupages，Madhavi dabbirupages：2399-24152）改善了学习材料repositories（ST）： Bravo，AndréFerreiraMartins ... Jairo Francisco de Souzapages：2417-24313）使用拉丁语HyperCube SamplingAuthor（S）的Sailfish优化器在汽车雷达中进行多目标DOA估算：使用拉丁高立方体
Are You Sure Your Posterior Makes Sense?
详细的指南有关如何使用诊断来评估MCMC采样器的性能，您确定后验是否有意义？首先出现在数据科学上。
Classifier-Free Guidance Is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导 (CFG) 的不合理有效性。CFG 是文本到图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它的理论基础仍然不稳定。在本文中，我们通过展示 CFG 与 DDPM 和 DDIM 的交互方式不同，并且 CFG 的采样器都不会生成伽马驱动分布，从而反驳了常见的误解。然后，我们通过展示它是一种在去噪和锐化之间交替的预测校正 (PC) 方法来阐明 CFG 的行为，我们称之为……
DTRA Partners with Lithuanian Ministry of Defense
弗吉尼亚州贝尔沃堡——国防威胁降低局 (DTRA) 最近与立陶宛国防部合作安装了可运输氙气实验室 (TXL) 和大容量空气颗粒采样器，以测量维尔纽斯附近的放射性核素本底，立陶宛。这项合作使立陶宛政府能够检测全国范围内的背景辐射，并在大气中的放射性核素达到可能影响人口健康和安全的水平时提供可操作的信息。
摘要：马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法广泛应用于水文学和其他领域，用于贝叶斯框架中的后验推理。正确构造的 MCMC 采样器可以保证收敛到正确的极限分布，但收敛可能非常慢。虽然大多数研究的重点是改进用于在马尔可夫链中生成试验移动的提案分布，但这项工作的重点是有效地为基于群体的 MCMC 采样器找到初始群体，以加速收敛。四个案例研究，包括两个水文模型，被用来证明使用多级单链接隐式过滤随机全局优化来初始化种群，既降低了总体计算成本，又显着增加了在约束条件下找到正确极限分布的机会。固定的计算预算。
