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ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
BCAM 引领英国医疗美容市场最新趋势
来源：Rare：英国 16 岁以上的咨询成年人（N=3,519）数据收集于 2022 年 9 月 16 日至 11 月 1 日。问题 17 - 您是否考虑在未来 12 个月内进行以下任何医学美容治疗？正在考虑任何医学美容治疗的人（N=710）。
国家概况欧洲创新记分牌2024拉脱维亚
拉脱维亚的人均GDP是欧盟平均水平的71.3％，是欧盟第三个最低的，年增长率较慢。其收入水平显着低于波罗的海同龄人的水平 - 爱沙尼亚和立陶宛的人均GDP分别为84.0％和88.0％。根据欧洲学期的报告（2024），这种差异主要是由于人口老龄化，技能短缺，健康状况不佳和区域差异所致。拉脱维亚在制造业中的就业率较低，与欧盟相比，高层和中高科技领域的就业率明显降低。服务部门的就业与欧盟平均水平保持一致，但知识密集型服务的份额较低。总体而言，由于人口老龄化，拉脱维亚在就业增长方面面临着挑战，这已经缓解了生产率的提高（欧洲学期报告，2024年）。
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提示：嘿，我希望您像Elon Musk一样回答，使用Elon Musk的所有知识以及有关Elon Musk的想法的所有可用信息。我的挑战是开发一种产品，该产品使用数以百万计的人使用的AI技术，并且前期投资很少。现在为我提供了一个详细的500-1000个单词答案，并带有三个动作点。
polyhedra中的晶格点的算法理论
1。简介：“晶格数量的公式。。。”输入Pick的公式，Dedekind总和，Ehrhart多项式和计算复杂性。。。。。。。92 2。预定。Polyhedra的代数。 引入了欧拉的特征和其他重要估值。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 3。 在有理多面体中为整数点生成函数。 与每个理性多面体一起，我们将合理的函数联系起来，并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。Polyhedra的代数。引入了欧拉的特征和其他重要估值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 3。在有理多面体中为整数点生成函数。与每个理性多面体一起，我们将合理的函数联系起来，并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。100 4。生成功能的复杂性。有理多面体中整数点集的生成函数的生成函数具有“短”（在polyhedron的输入大小中）表示为有理函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 5。晶格点的有效计数。显示了在固定维度中计数整数点的多项式时间算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 6。存在“本地公式”。有理多主中的整数点的数量可以表示为多层面部面积的线性组合与系数与系数的线性组合，仅取决于脸部多层的局部结构。。。。。。。。。。。。。。。。115 7。组合Stokes的公式及其应用。a mcmullen的定理被证明，并获得了具有中央对称方面的晶格晶状体和晶格多型的明确公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
学习颜色恒定：30年后
摘要第一篇论文调查了使用机器学习来学习场景图像与场景颜色之间的关系，Funt等人发表了。在1996年。具体来说，他们研究了神经网络是否可以学习这种关系。在过去的30年中，我们见证了机器学习方面的一系列出色的进步，尤其是基于人工神经网络的深度学习方法。在本文中，我们想通过Funt等人更新该方法。包括最新的技术来培训深层神经网络。标准数据集的实验结果表明，更新版本如何将照明估计中的角误差提高几乎51％，而其原始配方，甚至胜过最近的照明估计方法。
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态