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![arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4a113b15883d212e8cc7acc710d29df13fa90cfd.webp)
arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024
有两种主要的扩散模型方法：降解扩散概率模型（DDPMS）（Sohl- Dickstein等，2015； Ho等，2020）和基于得分的生成模型（Song＆Ermon，2019）（SGMS）（SGMS）。以前的DDPM逐渐通过向前过程将样品从目标分布转换为噪声，并训练向后的过程逆转转换并用于生成新样品。另一方面，SGM使用得分匹配技术（Hyvärinen＆Dayan，2005; Vincent，2011）来学习数据生成分布的得分函数的近似，然后使用Langevin Dynamics生成新样本。由于对于现实世界的分布，得分功能可能不存在，Song＆Ermon（2019）建议在训练样本中添加不同的噪声水平以覆盖整个实例空间，并训练神经网络以同时学习所有噪声水平的得分函数。
Antoine Bondue
我是瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院的临床医生。我有丰富的领导经验。作为心脏病学负责人，我合并了两个心脏病学部门 - 经历了激烈的竞争。这个过程为我提供了在压力下处理人员，解决冲突并激励人们展望并查看机会的经验。我的临床和研究工作着重于心力衰竭的管理和治疗，尤其是设备。我很高兴通过在整个欧洲和美国进行了心脏重新同步试验（CRT）试验，并以指南指示的治疗方式为ESC任务做出了贡献。，但CRT未被充分利用。i因此，与K Dickstein教授一起领导ESC/ HFA/ EHRA CRT调查，以确定在42个ESC国家/地区实施CRT的障碍。结果是国家质量改进的基础。在我实施新疗法的经验中，涉及1）与患者在中心的患者的组织和教育，以及2）持续跟进和基准测试以促进持续改进。在5年的时间内领导斯德哥尔摩4D心力衰竭改善项目，我们经历了更多的患者，可以正确诊断，获得治疗，并且随着时间的流逝，与心力衰竭相关的发病率和死亡率较小。因此，一个关键的成功因素是将来自不同医院和诊所的简历专业人员团结在一起，经常具有相互矛盾的利益。在ESC中，情况相似。任何改变都会要求领导人参与和激励ESC国家和志愿者。我相信我有经验是成为这样的领导者并在不断变化的环境中工作。我对ESC作为议员的成就（2016-2018）和副总统（2018-2020）。