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World File Search System扩散的
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
打击洗钱、资助恐怖主义和资助大规模杀伤性武器扩散的国家战略
作为一家声誉卓著的国际金融中心 (IFC)，我们非常重视所有金融犯罪。我们的法院已经认识到，泽西岛作为国际金融中心的利益要求判处的刑罚具有威慑力，我们的执法机构严格调查金融犯罪指控。同样，我们的金融服务监管机构泽西岛金融服务委员会继续将打击和预防金融犯罪作为优先事项，同时致力于监管其监管的行业。我们还认识到泽西岛作为国际金融中心在与国际合作伙伴合作打击往往跨境的金融犯罪方面发挥的重要作用。
逐渐下降的免疫力保持无免疫扩散的指数持续时间
扩散过程渗透到人工智能的众多领域，抽象地模拟了网络中信息交换的动态，这些信息交换通常是易变的。一个核心问题是信息在网络中保留多长时间，即生存时间。对于常见的 SIS 过程，对于各种参数，预期生存时间至少是星图上网络规模的超多项式。相比之下，引入临时免疫的 SIRS 过程的预期生存时间在星图上始终最多为多项式，并且仅对于更密集的网络（例如扩展器）才为超多项式。然而，这一结果依赖于完全的临时免疫，而这在实际过程中并不总是存在的。我们引入了 cSIRS 过程，它结合了逐渐下降的免疫力，使得每个时间点的预期免疫力与 SIRS 过程的预期免疫力相同。我们在星图和扩展器上严格研究了 cSIRS 过程的生存时间，并表明其预期生存时间与没有免疫力的 SIS 过程非常相似。这表明，免疫力逐渐下降就等于没有免疫力。
神经形态计算的纤维形Cu-ion扩散的回忆录
摘要 - 纤维形的备忘录吸引了人们作为潜在的可穿戴电子产品的关注。在这里，为人工突触和神经形态计算提供了带有纤维形状的Cu-ion扩散的备忘录。纤维形扩散的备忘录在扫描扫描下表现出逐渐的电导调节特性。Memristor成功地实现了典型的突触可塑性，包括EPSC，PPF，PPD，LTP/LTD和学习行为。散射回忆器的活性Cu 2 +与生物突触中的Ca 2 +扩散相似，这是实现突触可塑性功能的基础。纤维形的Cu 2 +扩散的回忆录充当人造突触为下一代可穿戴神经形态计算系统铺平道路。
太阳能光伏扩散的潜在驱动因素和障碍
摘要 2019 年上半年，越南经历了太阳能光伏 (PV) 安装热潮，装机容量增至 4,450 兆瓦。这使越南超过泰国，成为东南亚装机容量最大的国家。本文探讨了越南太阳能热潮的根本驱动因素、进一步应用太阳能的障碍以及下一阶段太阳能应用的合适策略。研究人员对来自政府机构、国际组织、非政府组织、大学、研究机构和行业的专家进行了 46 次半结构化访谈。研究发现，对新项目慷慨的上网电价 (FIT) 为 93.5 美元/兆瓦时，加上免税等支持政策，是越南太阳能光伏热潮的主要直接驱动因素。根本驱动因素包括政府希望提高能源自给自足水平以及公众对当地环境质量的要求。输电网容量有限和行政程序复杂是主要障碍之一。展望未来，越南具有继续扩大太阳能光伏发电规模的巨大潜力，而市场机制将在这一过程中发挥重要作用。越南的案例与更广泛的能源转型讨论相关。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
diffaug：通过基于无扩散的数据增强，增强无监督的对比度学习
数据增强方法是手工设计或基于模型的。手工设计的方法，例如视觉效果中的颜色变化和随机裁剪或DNA序列中的突变，需要人类输入，并且通常是特定于数据的，并且与复杂的数据进行了斗争，在这些数据中，小变化显着影响语义。语义与无关的方法（例如添加噪声）存在，但并不总是有效的。此外，手工设计的方法需要更多样本来减轻微妙的语义变化中的风险，这在诸如生物学之类的昂贵域中挑战。使用生成模型（VAE，GAN，扩散）的基于模型的方法改善了视力任务和监督学习的训练，但面临着对多样性，概括和对外部数据的依赖的担忧。
基于扩散的2D路径计划器应用于腿机器人
摘要 - 在这项工作中，我们提出了北斗七星，这是一个新颖而快速的2D路径计划框架，用于四足动物，利用扩散驱动的技术。我们的贡献包括用于MAP图像和相关轨迹的可扩展数据集生成器，用于移动机器人的图像调节扩散计划器以及采用CNN的训练/推理管道。我们在多个迷宫以及波士顿Dynamic的现场和Unitree的GO1机器人的现实部署方案中验证了我们的方法。北斗七星的轨迹生成平均比基于搜索和数据驱动的路径计划算法的速度快23倍，在产生可变长度的可行路径和障碍物结构中，平均一致性为87％。网站：https：//rpl-cs-ucl.github.io/dipper/
国家打击洗钱，恐怖主义融资和大规模杀伤性武器扩散的融资
•每个NRA或刷新将在PSG上注明，然后发布到行业。在适当的情况下，将安排解释性的会话/视频，以帮助提高技能行业。它将由：政府状况：在赛道上：泽西岛继续专注于理解和减轻与其用于洗钱或促进恐怖分子或扩散融资的产品和服务相关的风险。完全理解风险不是静态的，并且在战略上重要的领域需要风险评估。在完成第一个国家风险评估和VASP的国家风险评估方面，已经取得了进步 - 这两个都将在2023年底之前完成。风险评估工作一直在家庭办事处。在2023年期间，重大风险评估工作导致出版：
基于扩散的生成剂先验低复杂性mimo通道估计
I。在学习复杂的数据分布方面，导致g能量模型已取得了巨大的成功，并随后将此先前的信息用于无线通信。此成功是基于推断出通过代表性数据集的基础站（BS）环境的未知且通常复杂的频道分布的重要性的重要性。因此，已经进行了高级通道估计方法的发展，主要依赖于最新的生成模型，例如高斯混合模型（GMMS）[1]，因子分析仪（MFAS）[2]的混合物[2]，生成的对抗网络（GANS）[3]或变异的自动化自动化器（VAAS）[4] [4] [4] [4]。最近，在最强大的生成模型中已经确定了DMS [5]和基于得分的模型[6]。通过通过添加（高斯）噪声损坏干净的样本并学习反向过程以从纯噪声中生成新样本，从而通过学习数据分布密切相关。但是，与这些模型相关的巨大计算开销，即，在反向过程中每个步骤后，大量的神经网络（NN）向前通过重新采样，这使得在实时应用程序中的直接应用程序（如通道估计）中很困难。然而，DMS已用于无线通信，例如用于通道编码[7]和联合源通道编码[8]。[9]中的工作提议利用基于得分的模型通过后采样执行通道估计。但是，该方法有几种缺点，可以阻碍其在实际应用中的用法，例如高