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Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
现代奴隶制陈述2024
作为现代奴隶制政策和程序的一部分，Fujifilm DMS进行了年度审查，以确定其自身行动中现代奴隶制的风险。审查包括对操作的检查和与其他商业部门的联系，以识别和分析业务中现代奴隶制的任何潜在风险。在上一个报告期间所报告的，围绕劳动雇用机构使用的招聘实践与菲律宾的业务一起仍然是潜在的风险领域。以及采取了各种措施，以应对使用劳动雇用机构（例如临时员工的归纳，围绕薪酬的归纳和付款的合同要求以及按劳动雇用协议中设定的奖励率支付的合同要求，并要求劳动雇用机构要求劳动雇用机构通过合同和Fujifilm DMS批准的供应商的供应商的规定，该代理机构的规定符合适用的地方劳动法律要求）。在本陈述的后面部分介绍了采取行动的进一步详细信息。
Jenness, T.、Bosch, JF、Salnikov, A.、Lust, NB、Pease, NP、Gower, M.、Kowalik, M.、Dubois-Felsmann, GP、Mueller, F. 和 Schellart, P.，2022 年，“T
维拉·C·鲁宾天文台的遗留空间与时间调查 (LSST) 1 将每三天对整个南部天空进行一次成像，包含数十 PB 的原始图像数据和相关校准数据。必须跟踪所有这些文件以及管道处理的中间数据集和输出产品，并且根据处理发生的位置，文件将存储在 POSIX 文件系统或对象存储中。LSST 数据管理系统 (DMS) 2 负责将原始文件从山上传输下来并将其存储在美国数据设施 (USDF) 中。然后，数据集由可以在不同数据中心运行的管道 3、4 处理，并将结果集成到统一的数据发布中。本文将讨论 DMS 的一部分，它从管道算法中抽象出数据访问，构建执行工作流图，并允许在大型批处理系统中运行处理作业。
以利亚：消除通过分布偏移注入扩散模型的后门
扩散模型（DM）已成为最先进的模型，因为它们在没有对抗性训练的情况下从噪音中产生高质量图像的能力。但是，正如最近的研究报道的那样，它们容易受到后门攻击的影响。数据输入（例如，一些高斯噪声）用扳机盖章（例如，一个白色补丁），后do的模型始终生成目标图像（例如，一张不正确的照片）。但是，从DMS中减轻后门的有效防御策略没有充满反感。为了弥合这一差距，我们提出了第一个DMS的后门检测和重新移动框架。我们在包括DDPM，NCSN和LDM在内的数百多种DM上评估了我们的框架E Li -Jah，并使用13个采样器对3个现有的后门攻击进行了评估。广泛的实验表明，我们的方法可以接近100％的检测准确性，并将后门效应降低至接近零，而无需显着牺牲模型效用。
基于IRODS的系统涡轮增压下一代测序分析在大流行期间和超越
1。共享的Linux环境，创建生物信息学管道的合作。2。高性能计算（HPC）群集，快速光泽存储。3。用于组织数据流的数据管理系统（DMS）。4。处理自动化工具以自动启动管道。5。课程（git，linux，hpc，snakemake）用于使用环境。
爱因斯坦·西尔弗里奇（Einstein Silverridge）v爱因斯坦
TD TM TR TL TY MWT TV 99％-I HH1F HH2F HH2F HH3F HH4F HH4F HH5F HH5F HH6F HCDF HCDF HMWF REG。＃：Hocanm12857528 AAA：534126 DMS：345 BORN：04/18/2018 KAPPA酪蛋白：AB Beta酪蛋白：A2A2
可变形镜技术路线图 (DMTR) 最终报告
DMTR 工作组由 NASA 的 ExEP 于 2023 年 2 月发起，旨在尽早开始为空间日冕仪最具挑战性的组件——可变形镜系统提供技术路线图。以下是取得的成就：• 完成了“DM 性能目标的初步确定”，可用作供应商的临时要求，直到未来的飞行任务可以确定它们。它们涵盖：(1) 执行器数量、(2) 执行器稳定性、(3) 执行器分辨率、(4) 执行器行程、(5) 执行器螺距、(6) 残余 WFE、(7) 执行器产量和 (8) 飞行路径• 更新了 2022 年 DM 供应商调查，确定了三个有前途的候选供应商——AOA Xinetics 的电致伸缩 DM、Boston Micromachines 的静电 MEMS DM 以及法国公司 ALPAO 及其磁性 DM。 • 访问了所有三家 DM 供应商的制造工厂 • 收到了三大供应商对临时需求文件的初步回应和反馈。
扩散推荐模型
生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），可广泛用于建模用户交互的生成过程。但是，它们遭受了内在的局限性，例如gan的不稳定性和VAE的限制代表能力。这种限制阻碍了复杂用户间生成过程的准确建模，例如由各种干扰因素引起的嘈杂相互作用。鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。 要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。 此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。 为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。 我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。 经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。 CCS概念鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。CCS概念
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
同伴性别对作战者的不同影响，以应对社交互动和纹状体多巴胺活动
当大鼠与同伴和阿片类药物或心理刺激药物之间的社交互动之间有离散的选择时，即使经过广泛的药物自我管理经验，他们也会选择社交互动。研究表明，像药物和非药物粮食增强剂一样，社交相互作用是操作人员的增强剂，并诱导多巴胺释放。但是，这些研究是与同性同龄人进行的。我们检查了同伴性行为是否影响运营者的社会互动以及发情循环和纹状体多巴胺在同性社会互动中的作用。我们训练了雄性和女性大鼠（n = 13个反应者/12个对等），以15 s的速度访问15 s的同性对等，持续16 d（8 d/sex），同时跟踪女性的发情循环，以访问15 s相同或相反的同伴。接下来，我们将抓取DA2M和植入的光纤维转移到Accumbens（NAC）核心和背侧纹状体（DMS）中。然后，我们将大鼠进行15 s的社交互动（FR1时间表）进行16 d（8 d/sex），并记录在手术中的纹状体多巴胺，响应同伴8 d（4 d/sex）。最后，我们通过操纵同伴（10 d/性别）的FR要求来评估经济需求。在雄性但不是雌性大鼠中，对异性同伴的作战人的反应更高。女性的发情循环流动对操作的社会互动没有影响。用于操作的社交互动的纹状体多巴胺信号取决于同伴的性别和纹状体区域（NAC核心与DMS）。结果表明，发情循环的流动并不影响操作人员的社交互动，而NAC核心和DMS多巴胺活动反映了意志社会互动的性别依赖性特征。