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World File Search System模型
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
Zigma：DIT风格的曲折Mamba扩散模型
摘要该扩散模型长期以来一直受到可扩展性和二次复杂性问题的困扰，尤其是在基于变压器的结构中。在这项研究中，我们旨在利用称为Mamba的状态空间模型的长序列建模可容纳，以扩展其对视觉数据生成的适用性。首先，我们确定了大多数基于MAMBA的视力方法的关键监督，即缺乏对Mamba扫描方案中空间连续性的考虑。Secondly, build- ing upon this insight, we introduce Zigzag Mamba, a simple, plug-and- play, minimal-parameter burden, DiT style solution, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines, also this heteroge- neous layerwise scan enables zero memory and speed burden when we consider more scan paths.最后，我们将Zigzag Mamba与随机插值框架整合在一起，以研究大分辨率视觉数据集上该模型的可扩展性，例如FaceShQ 1024×1024和UCF101，Multimopal-Celeba-HQ，以及MS Coco 256×256。
适应植物表型的视觉基础模型
基础模型是对大量数据进行预训练的大型模型。通常可以以最小的努力来适应各种下游任务。但是，由于基础模型通常是在从互联网中提出的图像或文本上进行预培训的，因此它们在植物表型等植物域中的性能受到质疑。此外，完全调整基础模型是耗时的，需要高计算能力。本文研究了植物表型设置和任务的基础模型的有效适应。我们对三个基础模型（MAE，Dino和Dinov2）进行了大量实验，对三个必需的植物表型任务：叶子计数，实例阶段和疾病分类。特别是，预先训练的骨干被冷冻，同时评估了两种不同的调整方法，即适配器调整（使用lora）和解码器调整。实验结果表明，基础模型可以充分地适应植物表型任务，从而产生与针对每个任务的最先进的模型（SOTA）模型相似的性能。尽管在不同任务上表现出很高的传递能力，但在某些情况下，精细调整的基础模型的表现比SOTA任务特定的模型稍差，这需要进一步研究。
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
定量系统药理学 (QSP) 模型框架
背景和背景：抗体-药物偶联物 (ADC) 是一类很有前途的靶向癌症疗法，它结合了单克隆抗体的特异性和化疗药物的细胞毒性。ADC 在将药物直接输送到癌细胞的同时，还显示出了巨大的潜力，可以最大限度地减少脱靶效应。然而，在临床环境中预测 ADC 的疗效和毒性仍然是一项重大挑战。经验模型通常无法准确捕捉与这些生物治疗相关的复杂药代动力学和药效学 (PKPD)。
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
斑马鱼肿瘤异种移植模型的优势
在目前的临床前抗肿瘤研究中，普遍缺乏能够快速高效筛选有效抗肿瘤药物的体内模型。斑马鱼作为与人类基因相似度高达 87% 的物种，已被广泛用于模拟人类疾病，被认为是研究癌症发展、增殖和转移的替代经济模型。斑马鱼肿瘤异种移植模型已被有效用于各个层面的癌症药物开发，包括靶标验证和可能参与肿瘤调控的长链非编码 RNA (lncRNA) 的高通量筛选。在这篇综述中，我们全面概述了斑马鱼作为癌细胞生长、迁移、抗肿瘤免疫治疗和抗肿瘤药物筛选的体内模型。此外，一些活性 lncRNA 的调控机制已被确定在癌症的发病机制中发挥作用，但仍有必要利用高效的斑马鱼模型来筛选和进一步了解这些分子在肿瘤发展和迁移中的作用。目前的抗肿瘤疗法受到严重毒性和多药耐药性的限制。迫切需要经济高效的体内研究工具来提高我们的理解并克服这些问题。本文综述了使用斑马鱼模型进行抗肿瘤研究的不同目的。我们讨论了斑马鱼在癌细胞增殖和转移、识别信号通路、癌症药物发现和治疗开发以及毒性研究中的应用。最后，本综述强调了该领域的局限性和未来方向，以有效利用斑马鱼作为癌症治疗开发的高效模型。
通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变
机械工程是一门具有悠久技术创新历史的学科，它是以数字化，连通性和智能为特征的新技术突破浪潮的边界。机械工程学的MSC拥有世界一流的教职员工，设施和严格但灵活的课程，为结构，动态和控制措施的基本理论奠定了坚实的基础，并为学生提供了分析，设计，生产，生产和服务各种产品和系统的最新工具。
用于雾计算的视频分析数据缩减模型
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