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对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
布局：布局生成的流匹配
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单，更平滑的采样轨迹促进的，我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说，我们提出了Layoutflow，这是一种有效的基于流量的模型，能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素，而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素，直到它达到最终预测为止。此外，我们采用了一种调理方案，使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验，LayoutFlow在最新模型的同时表现出色，同时要快得多。项目页面（包括我们的代码）可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。
分析婚姻中的匹配模式-Lirias
社会科学家长期以来一直对婚姻同性恋及其与不平等的关系感兴趣。但是，测量同质并不直接，尤其是当一个人有兴趣根据多个特征评估婚姻排序时。在本文中，我们认为单独的极值（SEV）模型不仅生成具有几种理想理论属性的匹配函数，而且还适合于多维分类的研究。特别是我们使用丰富的小规模调查数据来检查那不勒斯学龄儿童的父母分类。我们表明同质是普遍的。男人和女人不仅按年龄，教育和身体特征分类，而且还寻找具有与健康相关的行为和风险态度的伴侣。但是，我们还表明，这些婚姻模式是通过少数数量来很好地解释的，最重要的是年龄群和人力资本。特别是人力资本与匹配后关系的各种“结果”有关。人力资本赋予人数较高的父母的孩子在学校表现更好，尽管他们报告的主观幸福感和与母亲的关系质量的质量较低。
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
具有空间一致性约束的激光雷达引导立体匹配
a 武汉大学遥感信息工程学院，武汉 430079，中国 b 中山大学地理空间信息工程与科学学院，珠海 519082，中国 * 通讯作者。1 两位作者对本文稿的贡献相同。电子邮件：zhangyj@whu.edu.cn (Y. Zhang)、zousiyuan3s@whu.edu.cn (S. Zou)、liuxy0319@whu.edu.cn (X. Liu)、huangx358@mail.sysu.edu.cn (X. Huang)、yi.wan@whu.edu.cn (Y. Wan)、yaoyongxiang@whu.edu.cn (Y. Yao)
高等教育资本匹配计划 (HECap)
曼哈顿学院海登大厅翻修 3,000,000.00 美元 玛丽亚学院购买和安装信息技术设备 84,720.00 美元 玛丽蒙特曼哈顿学院购买和安装 LED 照明 100,000.00 美元 拿撒勒大学史密斯大楼翻修 1,500,000.00 美元 新学院，翻修设施以创建光和能源实验室 98,123.99 美元
利用扭转流匹配进行目标感知肽设计
近几十年来，治疗性肽已被证明具有巨大的药用价值和潜力。然而，人工智能辅助肽药发现的方法尚未充分探索。为了填补这一空白，我们提出了一种基于环面流形上的条件流匹配的靶标感知肽设计方法（PPF LOW），为肽结构设计建模扭转角的内部几何形状。此外，我们建立了一个名为PPBench2024的蛋白质-肽结合数据集，以填补基于结构的肽药物设计任务的海量数据空白并允许深度学习方法的训练。大量实验表明，与基线模型相比，PPF LOW 在肽药物生成和优化任务中达到了最先进的性能，并且可以推广到包括对接和侧链包装在内的其他任务。
统计匹配与概率图模型
对已有数据的二次分析可以节省时间、成本或其他资源。然而，回答某些问题可能需要有关未一起观察到的变量的共享信息。统计匹配可以整合两个（或更多）数据集，为这种情况提供了解决方案。一个必要的前提条件是，除了只在两个数据集中的一个中特有的变量之外，还有在两个数据集中都观察到的共同变量。这些共同变量用于根据现有数据估计特定变量之间的关系。重要的是，共同变量是特定变量的良好预测指标。获取未收集到一起的变量的共同信息的一种流行方法是基于这样的假设：特定变量是独立的，且以共同变量为条件。
口蹄疫疫苗配套毒株鉴别报告
1. 疫苗效力受疫苗效力、抗原匹配和接种方案的影响。因此，抗原匹配较差的情况可以通过高效疫苗和在适当间隔内注射多剂疫苗来弥补。因此，如果疫苗的效力足够高，并且按照最大化宿主抗体反应的方案进行接种，那么根据血清学测定，与野外分离株抗原匹配较弱的疫苗仍可以提供一定的保护 (Brehm, 2008)。