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机器人运动学习的Riemannian流量匹配政策
摘要 - 我们引入了Riemannian流匹配策略（RFMP），这是一种用于学习和合成机器人视觉策略的新型模型。RFMP利用流量匹配方法的有效训练和推理能力。通过设计，RFMP继承了流量匹配的优势：编码高维多模式分布的能力，通常在机器人任务中遇到，以及非常简单且快速的推理过程。我们证明了RFMP对状态和视觉条件的机器人运动策略的适用性。值得注意的是，正如机器人状态位于里曼尼亚歧管上一样，RFMP固有地包含了几何意识，这对于逼真的机器人任务至关重要。为了评估RFMP，我们进行了两个概念验证实验，将其性能与扩散策略进行了比较。尽管两种方法都成功 - 完全学习了所考虑的任务，但我们的结果表明，RFMP提供了更平稳的推理时间的动作轨迹。
使用数据的地质碳存储的历史匹配...
基于监视数据的历史匹配将使不确定性减少，从而改善了工业规模的碳存储操作中的含水层管理。在传统的基于模型的数据同化中，对地理位置参数进行了修改，以在流量模拟结果和观察结果之间进行强制一致。在数据空间反转（DSI）中，历史匹配量的关注量，例如后压力和饱和磁场，以观察为条件，而无需构造后几何模型而直接推断出来。这是使用一组（1000）先前的仿真结果，数据参数化和贝叶斯设置后的后取样来有效完成的。在这项研究中，我们（在DSI中）开发和实施了基于深度学习的参数化，以在一组时间步长下代表时空压力和CO 2饱和场。新的参数化使用对抗性自动编码器（AAE）来减小尺寸和卷积长的短期内存（ConvlstM）网络来表示压力和饱和场的空间分布和时间演化。此参数化在DSI框架中使用多个数据同化（ESMDA）的集合更加顺畅，以实现后验预测。一个现实的3D系统，其特征是从一系列地质场景中提取的先前地质实现。引入了局部网格完善过程，以估计历史匹配公式中出现的误差协方差项。使用新的DSI框架为多个合成真实模型提供了各种数量的广泛历史匹配结果。在所有情况下，都达到了后压力和饱和场的大幅度不确定性。该框架还用于有效地为一系列误差协方差规范提供后验预测。使用传统的基于模型的方法，这种评估将非常昂贵。
表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
将Grover的量子算法应用于字符串匹配
如今，数据库中的字符串搜索是一种广泛使用的资源，可以应用于许多领域，例如生物信息学和DNA测序，拼写检查，窃探测等。它在于在长度为n的较长字符串中找到长度为m的位置，从而使m≤n。通常，字符串长度很大，文本中的图案不经常，因此涉及较大的时间复杂性，以找到匹配发生的位置。Kunth-Morris-Pratt和Boyer Moore算法[1]是用于匹配的最常见的经典算法。他们从左到右检查字符，直到有匹配，因此，他们将在最坏的处理时间（n + m）重新检查。在这个新时代，量子计算范式在上升中，到目前为止已经解决了与经典算法有关的许多问题，这些问题正在解决使用量子算法以减少查询数量。关注着提高运行时间的关注，我们将在这里探索使用量子计算机来解决弦匹配问题的可能性，该量子计算机利用量子力学法律，例如求职，纠缠和干扰，以执行计算。字符串匹配问题可以作为一个问题进行重新调整为在所有字符串位置形成的一般数据库中搜索解决方案（与目标相匹配的位置）。未分类数据搜索的最著名的量子算法是Lov K. Grover在1996年提出的，并在1996年提出了Quadratic的Quadratic速度加速O（
晶体结构与实验粉末衍射图的定量匹配
虽然PXRD是获得有关材料的固态结构的最简单，最快的方法，但单晶X射线差异（SC-XRD）仍然是有关分子构成和周期性排列的综合数据的金标准。从粉末数据（SDPD）中确定结构也是晶体结构确定的一种活跃而实践的方法。然而，高质量的粉末X射线差异数据和对专家晶体学家的访问可能是要求，而使用的方法比SC-XRD涉及更多的时间，约束和试验和错误，然后才能获得分子有机晶体的成功。2 - 4统计评估是否可以通过Rietveld
扩散模型第2章：通过分数匹配培训
＃有些人称之为Stein分数功能，而某些人则认为“得分函数”名称令人困惑，不应使用，因为Fisher分数功能是一个相似但不同的对象。无论如何，DPM论文普遍称之为“得分函数”。
卫星海事图像上超分辨率的任意规模流量匹配
科学背景。目前正在绕地球从地球表面获取图像。由空间机构和政府运营的卫星星座，可以对所有土地表面和海洋进行全球监测。尽管这些非商业卫星提供了开放式和免费图像，但它们的空间决议通常受到限制，最多约为10米。尽管这些空间分辨率在各种应用中足够，但对于需要检测到诸如建筑物，树篱或动物等细节细节的特定应用程序，它们可能是有限的因素。可以人为地增强图像空间分辨率的可能解决方案是超分辨率（SR）。该技术可以被构架为一个倒数的问题，包括学习降解函数的倒数，可以应用于低空间分辨率（LR）图像以估计高空间分辨率（HR）图像。在该领域的最后十年中，学习策略的发展，尤其是深度学习，以学习降解功能，从而提高了这一领域的研究。最近，一种生成方法的扩散模型已实现了超分辨率的重大进展，尤其是在感知可视化方面[6]。在遥感的背景下，超级分辨率也因生成模型的最新进展[9]（包括扩散模型）的最新进展增强了，并使用了两个主要的并发设置，用于学习降级功能。第一个是使用通过对HR图像降采样的卫星图像的合成对训练模型的。在推断时，通常将训练的模型应用于HR图像，以估算一个非常高的空间分辨率（VHR）图像或另一个传感器捕获的真实LR图像。在这两种情况下，它都会由于数据分布在将模型应用于另一个空间分辨率或通过传感器特性的变化引起的比色变化而产生域间隙。为了克服该域间隙，第二个解决方案包括采用跨传感器设置，在该设置中，来自不同传感器的真实图像对训练超分辨率模型。这种现实的场景在训练过程中引起了额外的挑战，因为可能无法正确地共同注册图像，通过具有不同光谱特征的传感器捕获，并且在不同的时间，在观察值中造成了变化[5]。文献中没有共识，进一步的工作应该使使用超分辨率技术获得现实的HR
1 泰国投资促进会推出新配套...
3 政策委员会批准的20年国家战略计划如下：（1）泰国人民和社会的福祉：建立国家安全，使人民感到满意。（2）国家竞争力、经济增长和收入分配：提高各种能力，促进经济持续发展。（3）人力资本发展：促进多维度的人力资本发展，培养正直、有技能、高素质的公民。（4）社会平等与公平：拓宽机会，促进社会平等。（5）国家生物多样性、环境质量和自然资源的可持续性：以绿色增长为基础提高生活质量。（6）政府效率和改善公共服务：改革政府管理，关注公众利益。
