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剥离扩散概率模型
我们使用扩散概率模型表示高质量的图像合成结果，这是一种受非平衡热力学考虑因素启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型与Langevin Dynamics匹配的扩散概率模型和降级分数之间的新联系而设计的，我们的模型可以解释为一种渐进的损失减压方案，该方案可以解释为自动性解码的普遍化。在无条件的CIFAR10数据集中，我们获得的成立分数为9.46，最先进的FID得分为3.17。在256x256 LSUN上，我们获得了类似于Progenkivegan的样品质量。我们的提示可在https://github.com/hojonathanho/diffusion上获得。
定量 /概率风险评估< / div>
tüvLineLand Land韩国，首尔，首尔，首尔，首尔，韩国，25 -gil，25th -Colon Munrae n Tower N 2F thow n 2f电话。+82 2 860 9860 |传真。+82 2 960 9861 | info@kor.tuv.com www.tuv.com
概率安全评估的使用和发展
经合组织是一个独特的论坛，34 个民主国家的政府在此共同努力应对全球化带来的经济、社会和环境挑战。经合组织还走在理解和帮助各国政府应对新发展和新问题（如公司治理、信息经济和人口老龄化挑战）的最前线。该组织为各国政府提供了一个平台，让各国政府可以比较政策经验、寻求共同问题的答案、确定良好做法并协调国内和国际政策。经合组织成员国包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。欧盟委员会参与经合组织的工作。经合组织出版社广泛传播该组织在经济、社会和环境问题方面的统计和研究成果，以及其成员国商定的公约、准则和标准。
通用 CANDU 概率安全评估
AC 交流电 AECB 原子能控制委员会 AECL 加拿大原子能有限公司 AFW 辅助给水 ALWR 先进轻水反应堆 ASDV 大气蒸汽排放阀 ASQ 事故序列量化 BFR 二项式故障率 BHEP 基本人为错误概率 BNSP 平衡核蒸汽厂 BOP 工厂平衡 BUE/F 电气总线（E 或 F） BWR 沸水反应堆 CAFTA 计算机辅助故障树分析 CANDU 加拿大氘铀 CC 组件类别 CCDP 条件堆芯损坏概率 CCF 常见原因故障 CCFP 条件安全壳故障概率 CCW 冷凝器循环水 CDFM 保守确定性故障裕度 CER 控制设备室 CFF 安全壳故障频率 CFR 美国联邦法规 CIGAR 反应堆通道检查和测量设备 CIS 安全壳隔离系统 CN 组件编号 CNSC 加拿大核安全委员会 COMPBRN IIIe 火灾计算机代码 CSA 加拿大标准协会 CSDV 冷凝器蒸汽排放阀 CT 排管 CV 排管容器 CVIS 安全壳通风隔离系统 DBE 设计基础 地震 DC 直流电 DCC 双控制计算机 DCS 分布式控制系统 DD 设计说明 DG 柴油发电机 DHC 延迟氢化物裂解
概率安全国际专题会议...
我对 2017 年概率安全评估与分析国际专题会议 (PSA 2017) 感到非常兴奋，会议主题定为“下一代概率安全评估与分析创新与发展的桥梁”。事实上，PSA 会议将提供一个绝佳的机会来倾听新旧问题、学习新方法以及交流经验和专业知识。在我们生活的这个充满活力的世界里，这是非常必要的，知识和技术正在飞速发展，因为我们必须认识到与确保我们继续寻找和找到创新解决方案相关的机遇和挑战，这些解决方案有益于我们的行业、其安全性和可持续性。为了增加和改善 PSA 的使用，为核工业提供价值，需要新的想法和发展。创新对于继续确保核能发电所需的安全标准和长期可持续性是必不可少的。您可以通过参加 PSA 2017 会议并与其他参与者分享您的能力和经验来发挥作用。
基于概率模型的飞机优化...
新冠肺炎疫情在全球突然爆发，导致航空运输量大幅下降。截至 2020 年 4 月，全球航班数量下降近 80%，其中国际航班受影响最为严重 [1]。在各国政府和国际组织（如国际民用航空组织 (ICAO) 和世界卫生组织 (WHO) 等）的共同努力下，航空运输业已逐步复苏，首先是洲内运营 [2]。显然，尽管疫情对航空业的影响将持续数年，预计的航空运输量增长将有所延迟 [3, 4]，但随着行业指导的统一和医疗手段的日益有效发展，航空运输将继续逐步恢复。当主流旅行恢复时，航空交通发展、航空交通效率和安全仍将是一个需要考虑的关键问题。在空中交通管理领域，高度复杂的区域之一是终端机动区 (TMA)。作为所有到达航班汇聚的区域，安全问题在飞机运行期间比其他区域更具影响力。众所周知，由于不确定性导致的飞机轨迹变化可能导致潜在冲突，因为协助空中交通管制员决策过程的系统很少考虑此类扰动。因此，空中交通管制员必须根据其经验和直觉干预飞行操作，这进一步增加了他们的工作量并进一步影响了运营效率。空中交通管理部门已经注意到不确定性的潜在影响。在欧洲，单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 已明确表示有兴趣在预测准确性方面提高空中交通服务，同时考虑到到达航段的内在不确定性 [5]。为改进轨迹预测，已开展了相关项目，例如 COPTRA 和 TBO-MET，最近还启动了一个名为 START 的新项目，以确保空中交通安全，同时增强发生干扰时的恢复能力 [6]。在此背景下，我们认为未来的系统需要考虑预测误差，因此 TMA 中的到达飞机调度需要同时考虑多种考虑因素，例如不确定性、安全约束和效率。在本文中，我们提出了一种确定稳健到达时间表的新方法，该方法可以潜在地提高对冲飞行运行期间不确定性的能力，同时仍满足安全所需的各种约束。在考虑标称飞机轨迹的预测误差的情况下进行冲突检测和解决。本文组织如下：第 2 部分介绍相关研究摘要。第 3 节描述了模型公式，包括所提出的模型和作为基准的另外两个模型。根据每个模型的特点，分别为所提出的模型和基准模型给出了不同的目标函数。第 4 节介绍了我们解决问题的方法。然后，在第 5 节中，介绍了一个模拟框架，以研究所提出的模型在干扰下的性能。在第 6 节中，说明了计算结果，并比较了基于这三个模型的优化解决方案获得的模拟结果在出现不确定性时的冲突吸收能力。最后，第 7 节总结了本文。
概率安全评估的使用和发展
经合组织是一个独特的论坛，34 个民主国家的政府在此共同努力应对全球化带来的经济、社会和环境挑战。经合组织还走在理解和帮助政府应对新发展和新问题（如公司治理、信息经济和人口老龄化挑战）的最前线。该组织为各国政府提供了一个环境，可以比较政策经验、寻求共同问题的答案、确定良好做法并协调国内和国际政策。经合组织成员国包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、大韩民国、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。欧盟委员会参与经合组织的工作。经合组织出版社广泛传播该组织在经济、社会和环境问题方面的统计和研究成果，以及其成员国商定的公约、准则和标准。
CSCI 699：概率和生成模型
目录描述概率和生成性模型，包括近似推理算法（MCMC，变异推理），深入生成模型（自动回应，得分匹配，扩散和基于流程的模型）以及基于模型的顺序决策。课程描述本课程的重点是概率的基本原理及其在现代机器学习和生成建模中的核心作用。随着概率越来越多地推动AI的进步，本课程将探索其在一系列主题中的应用程序。从近似推理算法到通过大规模自学学习的生成模型，再到基于概率模型的决策方法，您将对这些方法如何塑造当代AI研究有了更深入的了解。通过本课程学习目标，将向您介绍概率机器学习中的核心主题，包括概率图形模型和近似推理算法（例如MCMC和变异推理），深层生成模型，例如自动化，自动性，得分匹配，基于基于流程的方法和基于概率的模型，以及概率的模型和方法，并均基于概率和方法（避孕方法）（均匀的模型）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法（基于信息的实验设计）。在本课程结束时，您将熟悉尖端研究和该领域的历史基础。建议准备本课程是为当前从事研究或希望从事研究的学生设计的，以概率的机器学习或深层生成模型进行研究。学生有望对阅读和介绍现代机器学习会议论文感到满意。熟悉机器学习（在CSCI 567级别），算法（在CSCI 570的级别上）和概率（在数学505a的级别）将是有益的。课程注释等级类型：字母等级。演讲幻灯片和其他课堂信息的副本将发布在课程网站上。技术水平和硬件/软件所需的本课程没有特定的软件要求。该课程将定期计划使用部分讲座进行课堂（实践）的“实验室会议”，以提供更多的动手经验，以我们将学习的理论概念。这些会话将涉及运行代码并使用概率和生成模型的实现。因此，鼓励学生（尽管不需要）学生将笔记本电脑带到每个班级，以便他们可以跟随并参加这些实践实验室会议。这些会议也将有助于实施技能，这些技能可以在整个学期中运行的课程项目中使用。此外，请参阅有关USC计算中心笔记本电脑借贷程序（链接）的以下信息。所需的读数和补充材料在此类中没有必需的读数，补充材料或教科书。可选的读数和补充材料以下资源对本类涵盖的许多主题很有用：1。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“机器学习：概率观点”，2012年（链接）。2。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“概率机器学习：高级主题”，2023年（链接）。3。4。5。Chris Bishop，“模式识别和机器学习”，2006年（链接）。克里斯·毕晓普（Chris Bishop），“深度学习 - 基础和概念”，2024年（链接）。Stefano Ermon，深层生成模型，课程注释（链接）。