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超级扩散，坚固的能量景观和过渡网络
摘要。在本文中，我们介绍了使用主方程构建的标准马尔可夫状态模型的P -ADIC连续类似物。P -ADIC过渡网络（或超级网络）是一个复杂系统的模型，该模型是层次能量景观的复杂系统，能量景观上的马尔可夫过程和主方程。能量景观由有限数量的盆地组成。每个盆地都是由在有限的常规树中层次组织的许多网络配置中形成的。盆地之间的过渡由过渡密度矩阵确定，其条目在能量景观上定义。能量景观中的马尔可夫过程编码网络的时间演变，因为从能量格局的配置之间进行了随机过渡。主方程描述了配置密度的时间演变。我们专注于两个不同盆地之间的过渡速率是恒定功能，并且每个盆地内部的跳跃过程都由p- adial径向功能控制。我们明确解决了此类网络附加的主方程的库奇问题。该问题的解决方案是对给定初始浓度的网络响应。如果附加到网络的Markov过程是保守的，则网络的长期响应由Markov链控制。如果该过程不保守，则网络具有吸收状态。我们定义了一个吸收时间，这取决于初始浓度，如果这段时间是有限的，则网络在有限的时间内达到了吸收状态。我们在网络的响应中识别负责将网络带到吸收状态的术语，我们将其称为快速转移模式。快速过渡模式的存在是能量格局是超级实体（层次）的假设的结果，而我们最好的理解，无法使用Markov State Models的标准方法获得该结果。如今，人们广泛接受的是，蛋白质本地状态是可以从任何其他状态迅速到达的动力学枢纽。快速过渡模式的存在意味着超级网络上的某些状态作为动力学枢纽。
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
模拟驱动的监督学习框架，使用扩散MRI
一个人通常将信号表达式拟合到实验数据以估计模型参数。但是，某些生物物理模型中固有的不确定性使参数估计不稳定[22]。此外，准确的拟合并不一定证明基本的生物物理模型是合理的，并且估计的模型参数可能在生物物理上毫无意义[23，24]。由于数学并发症而排除了生物物理模型之类的微妙效果，例如神经突的起伏[11，20，25]。除了简化的几何模型带来的误差外，某些假设的有效性（例如GPA）仍然未知[23，26]。此外，几种信号表达式的有效性机制取决于微结构长度尺度[27]。体素可能表现出多长度尺度（例如，各种SOMA RADII），因此不同的有效性制度可以逐渐共存或逐渐出现[24]，从而使全面的模型验证变得困难。
使用脉冲测试提取电池的扩散阻力和动态
实现信息处理任务的抽象最佳速率通常以正规信息度量来表征。在许多量子任务的情况下，我们不知道如何计算此类数量。在这里，我们利用最近引入的D＃中的对称性，以便在各种正规化数量上获得半有限编程范围的层次结构。作为应用程序，我们提供了一个一般程序，以在正规化的叶ume频道差异以及经典能力和量子通道的两向辅助量子能力上给出有效的界限。特别是，我们可以轻微改善振幅阻尼通道的能力。我们还证明，对于固定的输入和输出尺寸，可以将任何两个量子通道之间的正则夹层r´enyi差异近似至1 /ϵ中多项式的及时time。
通过薄膜中的反应性扩散硅氧化的机理 使用神经形态的癫痫发作检测 - Gibbs三重连接过剩测定的方法 专用于四销噪声噪声测量的低噪声和准理论直流电流源
摘要。在许多应用中引起了硅化的形成，尤其是在微电子中的接触形成和互连。在此主题上发表了一些评论，本章的目的是通过重点关注新的实验结果来提供这些评论的更新。本章在理解主要机制（扩散/反应，成核，横向生长…）方面给出了一些进展（即在4至50 nm之间）。提出了有关硅质形成机制的最新实验结果，并将其与模型和/或模拟进行比较，以提取与反应性扩散相关的物理参数。这些机制包括成核，横向生长，扩散/界面控制生长以及扩散屏障的作用。几种技术的组合（包括原位技术（XRD，XRR，XPS，DSC）和高分辨率技术（APT和TEM）被证明是必不可少的，这对于在薄膜中的固态反应中获得了理解，并更好地控制这些反应以在微电机设备或其他应用程序中接触或其他应用。
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。
Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
Mohammadi，Gelareh，Van de Ville，Dimitri，Vuilleumier，Patrik。大脑网络扩散用组成的情绪的功能核心过程
尽管对情感的定义缺乏科学共识，但通常认为它们涉及思想，身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征，但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑，并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明，在一组与估值评估，享乐体经历，新颖性，目标 - 相关，方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中，有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究，该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础，并揭示人类情感经验的功能结构，从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
扩散模型符合图像反法实糖
从在摄像机传感器中的采集到其存储空间中，进行了不同的操作以生成最终进度。此管道将特定的痕迹印记到图像中以形成自然水印。用图像删除这些痕迹；这些干扰是大多数方法用于检测和定位伪造的线索。在此策略中，我们评估了扩散模型的能力，以消除宽恕和欺骗取证方法留下的痕迹。最近引入了这种方法，以进行对抗纯化，从而实现了重要的表现。我们表明，扩散纯化方法非常适合反法法医学任务。这种方法在欺骗取证方法和保留纯化图像的自然外观方面都超过现有的反构法技术。源代码可在https://github.com/mtailanian/ diff-cf上公开获得。
diffms：以质谱为条件的分子的扩散产生
质谱法在阐明未知分子的结构和随后的科学发现中起着基本作用。结构阐明任务的一种结构是给定质量谱的分子结构的有条件生成。朝着针对小分子的更有效和有效的科学发现管道，我们提出Diffms，这是一个由公式限制的编码码头生成网络，可在此任务上实现最先进的性能。编码器利用变压器档位，并模型质谱域知识，例如峰值公式和中性损耗，而解码器是一个离散的图形扩散模型，该模型受已知化学公式的重原子组成限制。为了开发一个桥梁解码器，它可以弥合潜在的嵌入和分子结构，我们用指纹结构对预处理扩散解码器，这些解码器几乎以无限的量为单位，与结构 - 光谱对相对，以数千的数量为单位。在已建立的基准上进行的广泛实验表明，DIFFMS在从头分子上构成现有模型。我们提供了几种消融，以揭示我们扩散和预训练方法的有效性，并随着预训练的数据集尺寸的增加而显示出一致的穿孔缩放。DIFFMS代码可在https：//github.com/coleygroup/diffms上公开获得。