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CC2D1A会导致纤毛病，智力障碍，异性疾病，肾脏发育不良和异常CSF流量
智力和发育障碍是由正常神经系统发育引起的。超过1,000个基因与智力和发育障碍有关，推动了努力剖析变异功能以增强我们对疾病机制的理解。本报告在CC2D1A中识别了来自两个来自两个无关家族的四名患者的CC2D1A中的两个新型变异。我们使用多个模型系统进行功能分析，包括爪蟾，果蝇和患者衍生的纤维细胞。我们的实验表明，CC2D1A在纤毛组织中明确表达，其中包括左 - 右组织者，表皮，俯卧导管，肾上腺肾上腺素和脑心室区域。与这种表达模式一致，CC2D1A的丧失导致心脏异质症，囊性肾脏和CSF异常的CSF循环，这是通过缺陷的纤毛发生。有趣的是，当我们分析大脑发育时，突变t t仅在中脑区域显示出异常的CSF循环，这表明局部CSF流动。此外，我们对患者衍生的纤维细胞的分析确定了缺陷的纤毛发生，进一步支持了我们的观察结果。总而言之，我们通过在纤毛生成和CSF循环中建立了新的关键作用来揭示了CC2D1A作用的新知识。
从流量引导的纳米级定位的设计空间探索
纳米式设备为人类血液中的流动引导定位提供了引物。这种本地化允许将感知事件的位置分配给事件本身，从而沿着早期和精确的诊断方面提供益处，并降低了成本和侵入性。流引导的定位仍处于基本阶段，只有少数针对问题的作品。尽管如此，对解决方案的性能评估已经是以一种非标准化的方式进行的，通常是按单个性能指标进行的，并且忽略了在这样的规模（例如Nanodevices的Lim-Is-Ised Energy）中相关的各个方面，并且对于这种挑战性的环境（例如，在B-Body Thz peragation In-Body Thz Propagation中极端衰减）。因此，这些评估的现实主义水平较低，不能客观地进行比较。为了解决这个问题，我们说明了情景的环境和规模相关的特点，并评估了沿一系列异构性能指标（例如本地化的准确性和可靠性）沿着一组异构性能指标的两种最先进的流动定位方法的性能。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
入侵检测的网络流量分析AI驱动灾难响应和恢复系统
摘要：在过去的两年中，AI和机器人技术与灾难响应和恢复有良好的整合。研究论文重点介绍了AI驱动机器人在处理各种灾难场景中的进步，从地震，洪水和飓风等自然灾害到涉及工业事故和恐怖袭击的人造危机。它审查了允许机器人在危险的景观中移动，进行搜索和救援，运输医学并参与恢复基础设施的最先进技术。它们包括用于实时数据处理的机器学习算法，自主导航，人类机器人交互和多机器人协调。本文还解释了AI-Robotics系统的一些挑战和局限性，包括道德问题，物流和用于部署的标准化协议。我们讨论了案例研究和实验结果如何指出AI驱动的机器人将灾难反应和恢复转变为挽救生命和经济补救活动的潜力。
![Marina Micari博士SNSF Ambizione Group Leader 2“机器学习捕获过程建模”中的主项目是气候变化o
增强学习
Claudio Bruschini
在Xile教授的实验室中生物催化的博士后位置...
集成非线性光学的开放博士位置：
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研讨会报告确保新兴技术的环境可持续性
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生命科学工程硕士
博士和博士后职位
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Anne-Florence Bitbol
Quantum Science and Engineering的主人
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硕士/学期项目](/simg/7/77ad9b5b041175900c34785c7baf8a09473dde56.webp)
Marina Micari博士SNSF Ambizione Group Leader 2“机器学习捕获过程建模”中的主项目是气候变化o 增强学习 Claudio Bruschini 在Xile教授的实验室中生物催化的博士后位置... 集成非线性光学的开放博士位置： 氧化还原流量电池中的博士后位置 博士后职位 研讨会报告确保新兴技术的环境可持续性 2024-03-epfl-granisation-chart.pdf Qiacuity®应用指南 博士和博士后职位 inkocell Therapeutics 生命科学工程硕士 博士和博士后职位 [ENG]RèglesGC Robospace Anne-Florence Bitbol Quantum Science and Engineering的主人 GECF价格列表，内部用户2025年3月1日 硕士/学期项目
具有计算机科学背景或具有对计算方法感兴趣的化学工程背景的学生。这些项目将在由Marina Micari博士（SNSF Ambizione集团负责人）领导的研究小组内进行，由ISIC高级分离实验室主持）。研究小组致力于为可持续工业应用的气体分离过程设计和优化。主要的研究重点是从直接空气捕获到集中点源的多种应用的碳捕获过程。，当应用于大规模分离过程时，我们对了解当前在实验室规模上开发的新型材料（膜和吸附剂）的影响特别感兴趣。为此，我们使用高级数学建模工具和多目标优化算法。请通过电子邮件（marina.micari@epfl.ch）直接申请，包括简短的动机，简历和记录笔录。项目从2024年9月开始。
企业碳核算：资产负债表和流量陈述
摘要有关碳排放的公司披露缺乏公认的会计规则。此处描述的交易碳会计系统将经营资产的历史成本会计规则作为生成碳排放的模板（CE）声明（CE），包括资产负债表和流量状态。CE资产负债表的资产侧报告了运营资产中体现的碳排放。责任方将公司的累积直接排放传达到大气中，以及从供应商那里获得的商品中体现的累积排放量很少，较少出售给客户的供应商。流报表报告了该公司的年度企业碳足迹，该年度碳足迹计算为当前售出的商品的摇篮到门面的碳足迹。在一起，资产负债表和流量状态生成了公司在碳排放域中的过去，当前和未来绩效的关键绩效指标。
Slimflow：训练带有整流流量的较小的一步扩散模型
摘要。扩散模型在高质量产生中表现出色，但由于迭代采样而导致缓慢的推断。尽管最近的方法已成功地将扩散模型转换为单步生成器，但它们忽略了模型尺寸的减小，从而将其适用性限制在计算受约束的情况下。本文旨在通过探索推理步骤和模型大小的关节压缩来开发基于强大的整流流框架的小型，有效的一步扩散模型。使用两种操作，回流和蒸馏，整流的流框架训练一步生成模型。与原始框架相比，挤压型号的大小带来了两个新的挑战：（1）在回流过程中，大型老师和小学生之间的初始化不匹配； （2）小型学生模型上天真蒸馏的表现不佳。为了克服这些问题，我们提出了退火回退和流引导的蒸馏，这共同构成了我们的Slimflow框架。使用新颖的框架，我们训练一个一步扩散模型，其FID为5.02和1570万参数，在CIFAR10上表现优于先前最新的一步扩散模型（FID = 6.47，1940万参数）。在Imagenet 64×64和FFHQ 64×64上，我们的方法产生了与较大模型相当的小型单步扩散模型，从而展示了我们方法在创建紧凑，有效的一步扩散模型时的效率。
通过良好的生成流量
我们制定了良好的连续时间生成流量，用于学习通过F-差异的近端正规化在低维歧管上支持的分布。wasserstein-1近端运算符调节f- ddiverences可以比较单数分布。同时，Wasserstein-2近端运算符通过添加最佳运输成本（即动能惩罚）来使生成流的路径正规化。通过均值野外游戏理论，我们表明这两个接近物的组合对于配制良好的生成流量至关重要。可以通过平均场游戏（MFG）的最佳条件，汉密尔顿 - 雅各布（HJ）的系统以及向前连续性偏微分方程（PDE）的最佳条件进行分析，其解决方案表征了最佳生成流。对于在低维流形的学习分布中，MFG理论表明，Wasserstein-1近端解决了HJ终端状况，而Wasserstein-2近端是针对HJ动力学的，这既是相应地向后的PDE系统，都可以很好地置于范围内，并且是一个独特的范围。这意味着相应的生成流也是唯一的，因此即使在学习在低维流形的高维分布方面，也可以以强大的方式学习。通过对持续时间流的对抗训练来学习生成流，这绕开了对反向模拟的需求。我们证明了我们的方法生成高维图像的功效，而无需诉诸自动编码器或专业体系结构。
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。