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交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
直接偏好优化（DPO） +潜在扩散模型
此处使用的目标函数是根据（相当流行的）PPO算法建模的。该算法反过来是一种策略梯度方法，并且是由信任区域策略优化（TRPO）的目标函数所激发的。，但是目标函数背后的（超高级别）直觉如下：1。对奖励的期望表明，在RL训练的模型πRL的样品上，我们希望该样品πrl的概率高时，当奖励rθ高，否则否则为低。2。beta术语的期望表明我们不希望RL训练的模型概率πrl到
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。
COP29成果网络研讨会系列：拉丁美洲的适应和弹性
日期：2025年2月25日时间：08：00 - 9：30 hrs（墨西哥和中美洲）| 9：00 - 10:30 HRS（巴拿马，哥伦比亚，秘鲁，厄瓜多尔）| 10:00 - 11:30 HRS（委内瑞拉玻利维亚）| 11：00 - 12:30 HRS（阿根廷，巴西，智利，巴拉圭，乌拉圭）| 15：00 - 16:30 HRS BONN -CET）虚拟：通过MS Teams I.背景于2024年11月24日在阿塞拜疆巴库举行的《联合国气候变化框架公约》（COP29）的第29届会议（COP29）会议（COP29）会议，标志着推进全球气候行动的一些具有里程碑意义的决策。在《巴黎协定》下的不同过程中有重大更新，包括适应，国家适应计划的全球目标和对适应性相关组成的机构的支持，例如适应委员会和最不发达国家的专家小组，将这些淘汰的兴趣转化为诸如拉丁美洲诸如拉丁美洲之类的区域，这是唯一的漏洞和机会，这是必不可少的。拉丁美洲地区是多样化的发展中经济体的所在地，以及气候影响带来的独特挑战，在推动全球气候行动方面起着至关重要的作用。本网络研讨会将为区域利益相关者提供一个包容性的平台，以解开关键决策的含义，讨论区域优先级，并为气候适应和韧性提供战略实施途径。II。 目标网络研讨会系列的目的是：II。目标网络研讨会系列的目的是：
通过晶格工程控制SN的结构阶段
拓扑和超导性，两种不同的现象，为量子特性及其在量子技术，旋转型和可持续能源技术中的应用提供了独特的见解。tin（sn）在这里起关键作用作为元素，因为其两个结构相，α -sn表现出拓扑特征，β -sn显示超导性。在这里，我们使用分子束外延和缓冲层的晶格参数的分子束外延对SN薄膜中的这些相进行了精确的控制。SNFMS表现出β -SN或α -Sn相，因为缓冲层的晶格常数与6相差不同。10Å至6。48Å，跨越从燃气（例如INAS）到Insb的范围。α-和β -SNFM的晶体结构以X射线衍射为特征，并由拉曼光谱和扫描透射电子显微镜确认。原子力显微镜验证了光滑，连续的表面形态。电运转运测量进一步验证了阶段：β-SN超导性和Shubnikov -de HAAS振荡接近3.7 K的电阻下降，用于α -SN拓扑特征。密度功能理论表明，在拉伸应变下α -SN在压缩应变下是稳定的，与实验发现很好地对齐。因此，这项研究介绍了一个通过晶格工程控制SN阶段的平台，从而在量子技术及其他方面实现了创新的应用。
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。