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World File Search System扩散过程
任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1
Adam N. Elmachtoub
我们在市场上研究持续的时间平均变化投资组合选择，这些市场是由可观察的因素驱动的股价扩散过程，这些因素也是扩散过程，但这些过程的系数尚不清楚。基于最近开发的扩散过程的强化学习理论（RL）理论，我们提出了一种通用数据驱动的RL算法，该算法直接学习了预先合同的投资策略，而无需尝试学习或估计市场系数。对于没有因素的多股黑色 - choles市场，我们进一步设计了一种基线算法，并通过在Sharpe比率方面获得了Sublinear后悔来证明其性能保证。为了提高性能和实践实施，我们将基线算法修改为四种变体，并进行了广泛的经验研究，以与许多共同指标相比，将其绩效与大量广泛使用的投资组合分配策略在S＆P 500成分上进行比较。结果表明，连续的RL策略始终是最佳的，尤其是在动荡的熊市中，并且果断地超过了基于模型的连续时间对应物的大幅度利润率。
phys361-S24-Lecter-26-diffusion.pdf
•给定从实际数据分布采样的数据点，我们定义了一个正向扩散过程，在该过程中，我们以步骤向样本中添加少量的高斯噪声，从而产生一系列嘈杂的样本。
技术传播作为重组过程 - 经合组织
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。
advad：探索对对抗性攻击的非参数扩散
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合，从而提高了攻击的易用性。在本文中，我们提出了扩散（Advad）中的对抗攻击，这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法，而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力，从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中，仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导，从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础，达到了高攻击功效，并且在本质上降低了整体扰动强度，并实现了高发作的效果。此外，还提出了增强版本的Advad-X，以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比，Advad平均达到99.9％（+17.3％）的ASR，为1.34（-0.97）L 2距离，49.74（+4.76）PSNR和0.9971（+4.76）和0.9971（+0.0043）（+0.0043）ssim，抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
技术扩散作为重组过程 - OECD
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。