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World File Search System扩散过程
在电子束产生的EB等离子体中生产温暖离子
使用电子束（E-BEAM）产生的等离子体具有带有交叉的电气和磁场（E B）磁场的等离子体，表明2D材料（例如石墨烯和单晶钻石）的低破坏处理。 这些敏感材料的低损伤通常归因于入射到底物表面的离子低能和E B场中的离子限制。 在这项工作中，使用激光诱导的荧光诊断的亚晶型氩压在e束E b血浆中的原子和离子速度分布功能的测量值表明，温度的温度有1 eV的温度，足以破坏E型电场，并在E离子散发范围内驱动离子散发的趋势，并在E离子散发范围内散布，而离子的差异则在e离子散射中，并且等离子体结合的墙壁或底物。 因此，正是这种几乎是双极扩散过程，导致撞击壁/底物表面上的带电颗粒的通量。表明2D材料（例如石墨烯和单晶钻石）的低破坏处理。这些敏感材料的低损伤通常归因于入射到底物表面的离子低能和E B场中的离子限制。在这项工作中，使用激光诱导的荧光诊断的亚晶型氩压在e束E b血浆中的原子和离子速度分布功能的测量值表明，温度的温度有1 eV的温度，足以破坏E型电场，并在E离子散发范围内驱动离子散发的趋势，并在E离子散发范围内散布，而离子的差异则在e离子散射中，并且等离子体结合的墙壁或底物。因此，正是这种几乎是双极扩散过程，导致撞击壁/底物表面上的带电颗粒的通量。
WIP：文本到图像生成模型中的审计艺术家风格海盗
摘要 - 基于扩散过程的文本到图像模型，能够将文本描述转换为详细的图像，在艺术，设计以及其他方面具有广泛的应用，例如Dall-E，例如Dall-E，稳定的扩散和Midjourney。但是，它们使用户可以在没有艺术培训的情况下创建与专业质量相当的艺术品，从而导致对侵犯版权的担忧。为了解决这些问题，以前的作品提出了诸如基于对抗扰动和基于水印的方法之类的策略。前者涉及引入微妙的变化以破坏图像生成过程，而后者涉及在艺术品中嵌入可检测的标记。现有方法面临限制，例如需要修改原始图像，容易受到图像预处理的影响，并在将其应用于已发表的艺术品时面临困难。
扩散模型 - 主论文
我们的发现表明，在向后过程中，在向后过程中选择特征信息的破坏主要取决于噪声方差时间表。值得注意的是，在线性时间表下，扩散链可以分为不同的区域。以高信息保留为特征的初始阶段主要有助于样本美学而没有改变基本特征。以对称为中心的后续区域以扩散过程为中心，是特征选择的关键关头。令人惊讶的是，我们观察到这些选择不是瞬时的，而是在几个降解步骤中发展的。这种认识在解决我们的研究问题方面具有重要意义。另一个地区的第三个区域不那么有趣。样本一旦到达这些信息就会丢失所有信息，并且它们本质上过渡到该地区的正常样本。
通过光谱扩散的图生成
在本文中，我们提出了Grasp，这是一种基于1）图拉普拉斯矩阵的光谱分解位置的新型图生成模型和2）扩散过程。具体来说，我们建议使用剥离模型对特征向量和特征值进行采样，从中我们可以从中重建图形拉普拉斯和邻接矩阵。我们的突变不变模型还可以通过将它们连接到每个节点的特征值来处理节点特征。使用拉普拉斯频谱使我们能够自然捕获图形的结构特征，并直接在节点空间中工作，同时避免限制其他方法的适用性。这是通过截断符号来实现的，正如我们在实验中所显示的那样，这会导致更快但准确的生成过程。在合成和现实世界图上进行的一系列实验表明，我们模型对最新的替代方案的优势。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
脑血清素能纤维建议异常扩散 -
随机辍学已成为人工神经网络（ANN）中的标准正则化技术，但是目前尚不清楚生物神经网络（Bionns）中是否存在类似机制。如果这样做，它的结构可能会通过数亿年的进化来优化，这可能表明大规模ANN中的新型辍学策略。我们建议大脑血清素能纤维符合一些预期的标准，因为它们的存在，随机结构和在整个人的寿命中成长的能力。由于血清素能纤维的轨迹可以建模为异常扩散过程的路径，因此，在这项概念验证研究中，我们研究了基于超级产生分数布朗尼运动（FBM）的辍学算法。这项研究有助于ANN中受生物启发的正则化。
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
透皮药物输送系统：NDDS的工具
透皮药物输送系统（TDDS）专门探索可以在治疗量中有效且无痛地传递更好分子的新方法，以克服与口腔途径相关的困难，即由于首次释放代谢而导致的生物利用度较差，并获得快速血液水平。透皮药物的传递通过更特定于现场的方式提高了药物的治疗有效性和安全性，但是体内的空间和时间放置对于减少了通过局部应用到完整的皮肤表面实现系统性药物的目标而体内的空间和时间放置。透皮斑块以预先确定和受控的速率以全身效应提供药物。通过扩散过程，该药物直接通过皮肤进入血液。所有TDD的成功取决于药物以足够数量渗透皮肤以达到所需的治疗作用的技能。
在供应链风险管理中采用人工智能：印度的观点
该研究旨在研究影响印度制造，批发贸易，零售贸易和印度运输行业的供应链风险管理（SCRM）（SCRM）中人工智能（AI）采用扩散过程的因素。作为本研究的一部分，确定并检查了影响AI采用扩散阶段的11个结构。进行了一项调查，以收集印度制造，批发贸易，零售贸易和运输行业的供应链高管，风险专业人员和AI顾问的数据。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）用于研究数据。结果表明，在SCRM中AI采用的三个阶段，这些因素具有不同程度的影响和方向。这项研究将使组织中的领导团队能够为SCRM中AI的采用，实施和例行化建立路线图。