扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例,已成为当代生成建模的基石。在这项工作中,我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器(即概率流ode Sampler)的非反应收敛理论,假设访问(Stein)得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布,我们证明D/ε迭代(模拟一些对数和低阶项)足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设(例如,没有施加平滑度假设),我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反,我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的,而无需求助于SDE和ODE工具箱。
船舶设计是一个复杂的设计过程,可能需要一组海军建筑师团队来完成。改善船舶设计过程可以节省大量成本,同时仍为客户提供高质量的设计。船体设计的新技术是扩散模型,一种生成人工智能。船体设计扩散模型的先前工作创建了高质量的船体,其阻力减少和较大的位移量。但是,工作无法产生符合特定设计约束的船体。本文提出了一个条件扩散模型,该模型在给定特定约束的情况下生成船体设计,例如船体所需的主维度。此外,此扩散模型利用总电阻回归模型的梯度来创建低电阻设计。五个设计测试用例将扩散模型与设计优化算法进行了比较,以创建低电阻的船体设计。在所有五个测试用例中,扩散模型均显示出具有总电阻小于优化船体的多种设计,其电阻降低了25%以上。扩散模型还生成了这些设计,而无需重新培训。这项工作可以通过创建以数据驱动的方法来满足用户需求的高质量船体来大大减少船舶的设计周期时间。
4 天前 — 零件编号或规格。 TRUSCO。 THP-20-511SC-D。 或同等产品。 设备名称。 数量... 来自国防部部长官房卫生官、国防政策局局长、采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长...
1.Natasha Turak,“沙特国防部声称无人机和导弹碎片证明伊朗参与了阿美袭击”,CNBC,2019 年 9 月 18 日。2.Simon Henderson,“基地组织袭击阿布盖格:沙特石油的脆弱性”,华盛顿研究所,2006 年 2 月 28 日,,2022 年 10 月 3 日访问。3.Humeyra Pamuk,“独家:美国对沙特石油袭击的调查显示袭击来自北方——报道”,路透社,2019 年 12 月 19 日。4.Seth G Jones 等人,“伊朗和胡塞武装针对沙特阿拉伯的战争”,战略与国际研究中心 (CSIS),2021 年 12 月 21 日,,2022 年 10 月 4 日访问。5.John Spencer,“在城市中打击 ISIS”,现代战争研究所城市战项目播客,2020 年 5 月 15 日,,于 2022 年 10 月 4 日访问。6.Shaan Shaikh 和 Wes Rumbaugh,“纳戈尔诺-卡拉巴赫的空中和导弹战争:未来打击和防御的教训”,CSIS, 2020 年 12 月 8 日,,2022 年 10 月 4 日访问。7.Stuart Russell,《我们为什么需要规范非国家使用武器》,世界经济论坛,2022 年 5 月 18 日。
在本研究中,我们使用 1973 年至 2012 年期间美国专利商标局 (USPTO) 的专利申请来分析技术发展模式。我们的研究重点是专利文件中技术领域的组合及其随时间的演变,这可以建模为扩散过程。通过关注过程的组合维度,我们获得了与专利计数互补的见解。我们的结果表明,技术知识网络的密度增加,并且大多数技术领域随着时间的推移变得更加相互关联。我们发现大多数技术都遵循类似的扩散路径,可以将其建模为 Logistic 或 Gompertz 函数,然后可以将其用于估计成熟时间(定义为特定技术的扩散过程放缓的年份)。这使我们能够确定一组有望在未来十年内成熟的有前途的技术。我们的贡献代表着评估传播和相互影响在新技术开发中的重要性的第一步,这可以支持有针对性、有效的研究与创新和产业政策的设计。
主要参考:伴随匹配:具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich,M。Drozdzal,B。Karrer,R。T。Q. Chen,ICLR2025。https://arxiv.org/abs/2409.08861
传统上,关于反应扩散和趋化系统模式形成的研究集中在渐近稳定性上,以解释模式的出现。在[11]中,作者分析了线性化系统的渐近趋化性扩散不稳定产生的模式的现象学,并研究了趋化项的不同作用:增强已经存在的图林不稳定或促进稳定同质平衡模型的不稳定发作时,是在增强稳定的不稳定的过程中。在该论文中,作者研究了雅各布在没有扩散的情况下的初始瞬态不稳定(如其反应性所检测到)是否仍然是线性化系统渐近不稳定性的必要条件,例如相应的纯扩散模型。
扩散模型在生成建模中取得了前所未有的性能。扩散模型常用的潜在代码公式是一系列逐渐去噪的样本,而不是 GAN、VAE 和正则化流的更简单(例如高斯)潜在空间。本文提供了扩散模型潜在空间的替代高斯公式,以及将图像映射到潜在空间的可重构 DPM 编码器。虽然我们的公式纯粹基于扩散模型的定义,但我们展示了几个有趣的后果。(1)从实证上讲,我们观察到在相关领域独立训练的两个扩散模型会出现一个共同的潜在空间。根据这一发现,我们提出了 CycleDiffusion,它使用 DPM 编码器进行非配对的图像到图像转换。此外,将 CycleDiffusion 应用于文本到图像的扩散模型,我们表明大规模文本到图像的扩散模型可用作零样本图像到图像编辑器。(2)人们可以通过控制基于能量模型的统一即插即用公式中的潜在代码来指导预训练的扩散模型和 GAN。使用 CLIP 模型和人脸识别模型作为指导,我们证明扩散模型比 GAN 对低密度亚群和个体的覆盖率更高。1
本文提供了有关无形资本对行业生产力分散的影响的新证据。首先表明2000年以后的生产力分散在无形的工业中更为明显。然后,分析了顶部和生产率分布的底部以及不同行业的无形资本强度和生产力分散之间的联系。调查结果表明,无形投资增加的行业在生产率分布的顶部和底部都在生产力分散率上升幅度更大。虽然顶部的结果似乎与无形资本的可伸缩性有关(这很可能会使高生产率公司和现有企业的比例受益 - 但底部的分散似乎与无形投资与数字强度,贸易开放性和风险投资等因素之间的互补性有关。