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iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
聚变能源额外规划将加强...
美国能源部 (DOE) 在科学办公室聚变能源科学 (FES) 项目的领导下，已采取措施通过公私合作促进聚变能源商业化。这些努力平均占 2020 至 2023 财年 FES 总资金义务的 1.2%（约 3600 万美元）。其余 FES 资金义务（平均约 98.8%，即约 7.408 亿美元）用于研究等离子体科学、国际合作和维护设施等。美国能源部官员表示，对促进商业化的举措的投资规模相对有限，这在很大程度上反映了聚变能技术的不成熟状态，美国政府问责署在 2023 年 3 月对此进行了报告。美国能源部的另一个实体——美国能源部高级研究计划局 (ARPA-E)——在 2020 财年承诺投资近 5000 万美元，在 2021 年至 2023 财年平均承诺投资约 870 万美元用于聚变能商业化项目。
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
机器灌注技术在肝移植中用于优化移植物
本出版物的内容由蒙特利尔大学医院中心 (CHUM) 的卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS) 编写和编辑。该文件也可在 CHUM 网站上以 PDF 格式获取。作者： Imane Hammana，博士。Alfons Pomp，医学博士，FRCSC，FACS 如需了解本出版物或任何其他 UETMIS 活动的信息，请联系： 卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS) 蒙特利尔大学医院中心办公室 B06.8057 1050, rue Saint-Denis Montreal (Quebec) H2X 3J3 电话：514 890-8000，分机 36132 传真：514 412-7460 电子邮件：detmis.chum@ssss.gouv.qc.ca 如何引用本文：“卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS)”。蒙特利尔大学医院中心。用于肝移植中移植物优化的机器灌注技术。摘要註釋。由 Imane Hammana 和 Alfons Pomp 准备。 2025年1月”。 ISBN 978-2-89528-179-5 只要注明出处，即可全部或部分复制本文。
使用OMI灌注下的内皮细胞培养。
步骤2：连接芯片并启动协议•选择通道进行灌注，并确保单元单层健康且汇合。•通过在渠道中引入新鲜培养基以去除旧培养基，轻轻洗涤细胞。确保通道永远不会干燥。•添加（不直接在通道中）100 µL新鲜介质到入口。将芯片倾斜以产生从入口到出口的缓慢流动。用媒体冲洗入口/插座，直到观察凸还是弯月面，然后再连接到OMI。•转到平板电脑应用程序并加载“再循环”协议，使用户的流速为10 µL/min，持续7天。•一旦流动结算，将OMI在37°C下孵育7天。•灌注4-5小时后，暂停协议并更改介质。此步骤是丢弃保留在循环培养基中的非粘附细胞。
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
ldmol：文本到 - 分子扩散模型
以扩散模型的出现作为生成模型的前线，许多研究人员提出了通过条件扩散模型的分子产生技术。但是，分子的不可避免的离散性使扩散模型很难将原始数据与自然语言等高度复杂的条件连接起来。为了解决这个问题，我们提出了一种新型潜在扩散模型，称为文本条件分子的生成。ldmol构建了一种分子自动编码器，该自动编码器可产生可学习且结构上的特征空间，并具有自然语言条件的潜在扩散模型。特别是认识到多个微笑符号可以代表相同的分子，我们采用对比度学习策略来提取特征空间，以了解分子结构的独特特征。ldmol优于文本到整体生成基准的现有基准，建议扩散模型可以在文本数据生成中胜过自回旋模型，而潜在的潜在域则更好。此外，我们表明LDMOL可以应用于下游任务，例如分子到文本检索和文本引导的分子编辑，表明其作为扩散模型的多功能性。
混乱的根源——产品差异化和市场结构是混乱的根源 Malek Simon GRIMM 卡塞尔大学 Henschelstraße 2,
doi: 10.25019/STR/2023.020 摘要 产品差异化和多样化是使公司产品与客户需求更加紧密结合的重要方法，同时可以提高价格、增加收入、提高盈利能力并增强竞争优势。使公司的产品与客户的需求和愿望紧密结合变得越来越重要。以客户为中心也是为了使公司的产品与客户需求保持一致，而客户体验有助于提高客户满意度。产品差异化描述了产品的改变，而产品多样化描述了为未开发的市场提供新产品，一些学者认为这是产品差异化的广泛形式。在促进产品差异化的同时，研究表明，通过差异化的产品供应可以从市场中获得更多支付意愿。此外，由于每个客户都能找到最能满足其需求的产品，因此销售量会增加。然而，品种过多会导致公司不经济，并增加复杂性成本。本文阐述了产品差异化的假设、动态和影响，以及随之而来对市场和市场定位的影响。结果表明，产品差异化并不总是符合理论假设，偏离理论最优品种数量会带来过度差异化的风险。 关键词 选择过剩；客户困惑；市场动态；市场结构；产品差异化；产品多样化 简介 市场已逐步从简单转向复杂、从稳定转向动态，最后从单一转向整体 (Neu & Brown, 2005)。因此，公司通过向客户提供更适合其需求的产品，变得更加以客户为中心 (Gebauer et al., 2011)。以客户为中心被视为公司生存和盈利的先决条件——它描述了将客户利益置于公司中心的努力 (Gummesson, 2008; Habel et al., 2020)。产品多样化和差异化是经常用于此目的的有用方法。客户需求也是产品多样化的原因之一，随着时间的推移，产品多样化显著增加（ElMaraghy 等，2013）。在自我一致性方面，选择性消费产品是展示某人身份的一种广受欢迎的方法（Sirgy，1982）。客户有机会在个性化产品变体中进行选择，并有机会订购单个定制产品，总结如下
EDM2+：探索有效的扩散模型...
扩散模型的训练和采样已在先前的艺术中详尽阐明（Karras等，2022; 2024b）。取而代之的是，底层网络架构设计保持在摇摇欲坠的经验基础上。此外，根据最新规模定律的趋势，大规模模型涉足生成视觉任务。但是，运行如此大的扩散模型会造成巨大的综合负担，从而使其具有优化的计算并有效分配资源。为了弥合这些空白，我们浏览了基于u-NET的效率扩散模型的设计景观，这是由声望的EDM2引起的。我们的勘探路线沿两个关键轴组织，层放置和模块插入。我们系统地研究基本设计选择，并发现了一些有趣的见解，以提高功效和效率。这些发现在我们的重新设计的架构EDM2+中，这些发现将基线EDM2的计算复杂性降低了2倍，而不会损害生成质量。广泛的实验和比较分析突出了我们提出的网络体系结构的有效性，该结构在Hallmark Imagenet基准上实现了最先进的FID。代码将在接受后发布。
exvideo：扩展视频扩散模型
最近，视频合成的进步引起了极大的关注。视频综合模型（例如AnimateIff和稳定的视频扩散）已经证明了扩散模型在创建动态视觉内容时的实际适用性。Sora的出现进一步介绍了视频生成技术的潜力。尽管有进步，但视频长度的扩展仍受到计算资源的限制。大多数现有的视频综合模型仅限于生成简短的视频剪辑。在本文中，我们提出了一种新型的视频合成模型的调节后方法，称为exvideo。这种方法旨在增强当前视频合成模型的能力，使它们能够在延长的时间持续时间内生成内容，同时产生较低的培训支出。尤其是我们分别设计了跨常见的时间模型体系结构的扩展策略，包括3D综合，时间关注和位置嵌入。为了评估我们提出的调整后方法的功效，我们训练了EXSVD，这是一种基于稳定的视频扩散模型的扩展模型。我们的方法增强了该模型最多生成5倍帧数的能力，仅需在包含40k视频的数据集上进行1.5k GPU小时的培训。重要的是，视频长度的实质性增加不会损害模型的先天概括功能，并且该模型在生成各种样式和决议的视频方面具有优势。我们将公开发布源代码和增强模型1。