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胰岛素抵抗的代谢得分与来自中国成年人前糖尿病的正常血糖的代谢得分之间的关联：回顾性队列研究
进入市场的创新产品将导致市场需求的动态变化，消费者的购买后悔和他们的返回行为使市场环境越来越复杂，这反过来又影响了供应链中的动态决策。In this paper, under the situation of discrete decision time, combining with the objec- tive reality, we make discrete modification to the classical Bass diffusion model (Bass model), construct a manufacturer-led, retailer-followed supply chain differential game model, analyze the optimal decision-making of the manufacturer and the retailer by combin- ing with the theory of discrete optimal control, and then verify the conclusions by numerical 模拟。结果表明：当零售商直接从制造商那里购买并在市场上销售时，创新产品的最佳定价可以使整个供应链实现帕累托最佳性；消费者的购买遗憾将增加收益额，这将导致产品销售的减少以及制造商和零售商的利润；当创新产品占市场份额不同时，购买遗憾对批发价格和零售价的影响也不同。因此，制造商需要对市场有广泛的理解，以最大程度地减少消费者遗憾和回报的负面影响，并为其产品制定有理由的定价策略，以便获得尽可能多的利润。
clr-face：使用基于得分的扩散模型
最近的生成方法显示出有希望的盲人恢复性能。他们通常将退化的图像投射到潜在空间，然后通过单阶段潜在优化或直接从启动编码来解码高质量的面孔。对投入的信仰产生细粒度的面部细节仍然具有挑战性。大多数现有的方法产生过度平滑的输出或改变身份。这可能归因于潜在空间中质量和分辨率之间的典型权衡。如果潜在的压缩高度压缩，则解码的输出对降解更为强大，但忠诚度较差。另一方面，更灵活的潜在空间可以更好地捕获错综复杂的偏僻，但是对于高度退化的面孔来说，极其难以优化。我们在VQGAN体系结构中引入了基于扩散的优势，该基于未腐烂的潜在嵌入的分布而引起了研究。我们迭代地恢复了降解的柜台上的清洁嵌入条件。此外，为了确保反向扩散轨迹不会偏离潜在的身份，我们训练一个单独的身份恢复网络，并使用其输出来限制反向差异。具体来说，使用可学习的潜在面膜，我们将面部识别网络的梯度添加到一个潜在特征的子集中，这些特征与像素空间中与身份相关的细节相关联，使其他功能未触及。在潜在空间中的感知和忠诚之间的分离使我们能够达到两全其美。我们对多个真实和合成数据集进行了广泛的评估，以验证我们的方法。
碳强度得分计算器
航空燃料，替代燃料和替代燃料混合物（国会研究服务，2023年）。TC45Z和到期的规定之间的主要区别在于，尽管后者补贴了特定类型的低GHG发射燃料，但前者是技术中性的，旨在补贴任何具有零或低GHG排放的运输燃料的生产。TC45Z有望向生物燃料炼油厂使用，用于2024年以后生产的合格运输燃料，并在2027年12月31日出售。TC45Z有可能为美国燃料生产设施节省大量税收，以生产“清洁”燃料，该燃料定义为每100万英国热量单元（50千克CO 2 E / 1 MMBTU）生产的燃料，其燃料不超过50公斤二氧化碳。2022 IRA定义了公式，以计算出每吨清洁燃料的信用价值为$ 0.20×[1 - （kg of co 2 e每mmbtu / 50）]，其中方括号中的表达式称为排放因子（EF）。可持续航空燃料（SAF）的基本支付率高于其他燃料：0.35美元而不是0.20美元。最后，如果炼油厂满足了某些工资和学徒要求，则基本支付率从非SAF的0.20美元增加到1.00美元，SAF的$ 0.35提高到$ 0.35。
ALSFRS-R得分预测的机器学习
摘要肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的特征是一种快速进行性神经退行性疾病，在医疗干预和疗法领域中提供了有限的治疗选择的人。该疾病展示了各种各样的发作模式和进展轨迹，强调了早期检测功能下降的关键重要性，以实现定制的护理策略和及时的治疗干预措施。由IDPP@CLEF 2024挑战率负责的本研究重点是利用通过应用程序获得的传感器来源数据。此数据用于构建各种机器学习模型，专门设计，以预测ALS功能评级量表重新介绍（ALSFRS-R）分数的进步，利用组织者提供的数据集。在我们的分析中，评估了多个预测模型，以确定其在处理ALS传感器数据方面的疗效。使用统计方法将传感器数据的时间方面压缩并合并，从而增强了收集信息的可解释性和适用性，以实现预测性建模目标。表现出最佳性能的模型是天真的基线和弹性网络回归。幼稚的模型达到的平均绝对误差（MAE）为0.20，均方根误差（RMSE）为0.49，表现略高于ElasticNet模型，该模型的MAE为0.22，RMSE为0.50。我们的比较分析表明，虽然天真的方法提高了更好的预测精度，但ElasticNet模型为理解特征贡献提供了强大的框架。
通过得分指导稳定一致性模型的训练
一致性模型表现出较高的样本质量，即使不依赖于预先训练的教师扩散模型，也有几步的采样步骤。然而，随着总离散步骤的数量增加，由于差异很大，它们遭受了不稳定的培训，从而导致了次级性能。众所周知，可以通过预先训练的扩散模型初始化其权重来减轻这一点，这表明采用扩散模型解决该问题的有效性。受到这一点的启发，我们介绍了一个称为得分头的转换层，该转换层与一致性模型一起训练以形成更大的扩散模型。加法更新一致性模型，其分数来自得分头的级别会减少训练期间的差异。我们还观察到，该联合训练方案有助于一致性模型学习扩散模型获得的常见低级特征。在CIFAR-10测量时，样品质量会相应改善。
通过随机差异基于得分的扩散模型...
和连续扩散模型，因为SDE指定的扩散模型可以视为离散模型的连续限制（第3节），并且通过合适的时间离散化从连续模型中获得离散扩散模型（第5.3节）。观点是SDES揭示了模型的结构属性，而离散的对应物是实际的实现。本文的目的是为基于分数的扩散模型的最新理论提供教程，主要是从统计重点的连续角度来看。也将提供离散模型的参考。我们为大多数已陈述的结果绘制证明，并且仅在分析至关重要时才给出假设。我们经常使用“在适当条件”的“在适当条件下”的短语，以避免不太重要的技术细节，并保持简洁和关注点。该论文是对该领域的温和介绍，从业者将发现一些分析对于设计新模型或算法有用。在这里首次出现一些结果（例如，在第5.2、6.2和7.3节中）。由于采用了SDE公式，因此我们假设读者熟悉基本的随机演算。ØKksendal的书[50]提供了一个用户友好的帐户，以进行随机分析，并且更高级的教科书是[34，68]。另请参见[76]有关扩散模型的文献综述，以及[8]进行优化概述，并具有更高级的材料，例如扩散指导和微调。本文的其余部分如下组织。具体示例在第3节中提供了。在第2节中，我们从扩散过程的时间反转公式开始，这是扩散模型的基石。第4节与分数匹配技术有关，这是扩散模型的另一种关键要素。在第5节中，我们考虑扩散模型的随机采样器，并分析其收敛性。在第6节中，确定性采样器 - 引入了概率流，以及其应用于一致性模型。在第7节中给出了分数匹配的其他结果。总结说明和未来的指示在第8节中总结了。
操作方法 - 手机学习得分 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bth5z orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-5100-5100-8836内容不受ChemRxiv的同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。
分析中排名列表的稀疏数据列表得分阐明了算法折衷
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