XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSampli
通过快捷方式采样
扩散模型最近表现出令人印象深刻的以无监督方式解决反问题的能力。现有方法主要集中于修改后层过程，但正向程序的潜力仍然在很大程度上没有探索。在这项工作中，我们提出了扩散的快捷方式采样（SSD），这是一种以零拍的方式解决反问题的新方法。，而不是从random噪声中启动，而是找到一个特定的过渡状态，该状态桥接了微观的图像y和已恢复的图像x。通过利用“输入 - 过渡状态 - 输出”的快捷路径，SSD可以通过更少的步骤实现精确的修复。在实验上，我们将SSD对多个代表性的IR任务的有效性进行了影响。我们的方法与最先进的零射击方法（100 NFE）相比，只有30个NFE实现了竞争性，并在某些任务中以100个NFE的优于它们。代码可在https://github.com/gongyeliu/ssd上使用。
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
太空级离散RF采样收发器参考设计（Rev. A）
此参考设计是一个离散的RF采样收发器，支持瞬时信号带宽高达5GHz。设计利用-sep（空间增强的塑料）等级，辐射耐受的活性设备，设计用于空间应用。接收器使用ADC12DJ5200-SEP ADC（模数转换器）。发射器使用DAC39RF10-SEP DAC（数字到Analog转换器）。数据转换器支持各种不同的JESD模式，这些模式促进了1或2个输出通道，直至X波段的下部。接收器包括TRF0208-SEP活动Balun，用于将单端输入转换为差分输出。发射器包括TRF0108-SEP活动balun，用于将差分输出转换为单端。时钟设计位于插入主要数据转换器板顶部的子板上。时钟卡包括用于生成和分发低频时钟和参考信号向合成器，数据转换器和FPGA的LMK04832-SEP。LMX2694-SEP RF合成器将10GHz样品时钟和5GHz样品时钟提供给ADC。电源设计位于插入板底部的女儿卡上，并将电源分配处理到板上的所有活动设备上。
Edaphobase 2.0
1系GF Ingrassia，卡塔尼亚大学，意大利卡塔尼亚95131 2 Sense Research部门，临床和运动神经科学系，UCL女王广场神经学研究所，英国伦敦WC1N 3BG，英国伦敦WC1N 3BG； d.kaski@ucl.ac.uk（D.K.）; n.koohi@ucl.ac.uk（N.K。）3 Sense Departy的器官，La Sapienza，00185，意大利罗马； massimo.ralli@uniroma1.it 4耳，鼻子和喉咙单位，临床和分子科学系，马尔马尔市理工大学，意大利60020，意大利安卡纳； giox83@hotmail.com 5耳鼻喉科 - 美国纽约哥伦比亚大学的头和颈部系，美国纽约10032，美国； jk2079@columbia.edu（J.W.K. ）; akl2144@cumc.columbia.edu（a.k.l.） 6耳鼻喉科系 - 德国汉诺威30625汉诺威医学院的头和颈外科手术； warnecke.athanasia@mh-Hannover.de 7多发性硬化症中心，神经病学系，韦恩州立大学，底特律，密歇根州密歇根州48201； ebernits@med.wayne.edu *通信：ariannadistadio@hotmail.com或arianna.distadio@unict.it3 Sense Departy的器官，La Sapienza，00185，意大利罗马； massimo.ralli@uniroma1.it 4耳，鼻子和喉咙单位，临床和分子科学系，马尔马尔市理工大学，意大利60020，意大利安卡纳； giox83@hotmail.com 5耳鼻喉科 - 美国纽约哥伦比亚大学的头和颈部系，美国纽约10032，美国； jk2079@columbia.edu（J.W.K.）; akl2144@cumc.columbia.edu（a.k.l.）6耳鼻喉科系 - 德国汉诺威30625汉诺威医学院的头和颈外科手术； warnecke.athanasia@mh-Hannover.de 7多发性硬化症中心，神经病学系，韦恩州立大学，底特律，密歇根州密歇根州48201； ebernits@med.wayne.edu *通信：ariannadistadio@hotmail.com或arianna.distadio@unict.it
罕见的事件抽样，用于突然的瞬态极端事件
摘要气候科学和天气风险管理的主要目标是准确地对极端事件的物理和统计数据进行建模。这两个目标在根本上是矛盾的：计算模型的分辨率越高，越来越昂贵的是捕获分布尾部准确统计的合奏。在这里，我们专注于在空间和时间上局部的事件，例如大降水事件，这些事件可能会突然开始并迅速腐烂。，我们比直接气候模型模拟更有效地推进了对此类事件进行采样的方法。我们的方法结合了两种现有方法的元素：自适应多级拆分（AMS），这是一种罕见的事件算法，产生严格的统计数据，但无法增强突然的，瞬态极端的采样；和“合奏增强”，它产生了这些事件的物理上合理的故事情节，而不是它们的统计数据。，我们通过在集合提升的方法之前在事件发作之前很好地拆分轨迹来修改AM。早期分裂需要一个降低效率的拒绝步骤，但对于使用Lorenz -96模型放大和多样化的模拟事件至关重要，为此我们证明了对极端局部能量波动的提高采样大约相对于直接采样的10倍。我们的方法与以前的算法有关，包括子集模拟和预期的AM，但明确定制的是处理由混乱的行进波造成的爆发事件。我们的工作朝着有效地在大气模型中有效采样这种瞬时的局部极端的目标取得了进步。
2024羽毛采样协议
拉动尾羽时，少量的皮肤细胞仍附着在鱿鱼的尖端上。这些皮肤细胞是可用于确定单个鸟类的种群起源的宝贵DNA来源。此外，羽毛本身的一部分也可以用于稳定的同位素分析，该分析可以提供有关羽毛生长的位置（至少纬度）的重要信息。我们建议在每只鸟的带过程中收集两条尾羽。这不包括啄木鸟的啄木鸟和尾羽对于觅食至关重要的猎物。对于这些物种，10个身体羽毛就足够了。在同一季节，无需从同一个人那里收集羽毛。
在均匀采样下的随机匪徒中最佳手臂识别的最佳停止规则
摘要 - 我们考虑在随机多臂匪徒中最佳手臂识别的问题，在每个臂在每个回合中进行一次采样的情况。这种统一的抽样制度是一个概念上简单的设置，与许多实际应用相关。目的是停止并正确识别概率至少1 -δ的最佳臂，同时保持低回合的数量。我们在此设置的样品复杂性上得出了一个下限。此后，我们提出了两个自然停止规则，该规则是Bernoulli强盗的：一个基于PPR Martingale置信序列，另一个基于GLR统计数据。两个规则均显示为δ→0匹配。我们的分析和实验表明，两个停止规则的相对性能取决于强盗实例的属性。
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。
揭示微生物污染：药物景观中的采样和检测策略
在药物领域，微生物污染是一个严重的问题，损害了药物的疗效和无菌性。在整个生产过程中，许多原因可能引起污染。微生物可以通过不良的处理或清洁技术来引入微生物。可能存在于制造中使用的原材料和水中。设施内的环境可能非常重要，因为在清洁，通风或有害生物管理的情况下，细菌会在条件下繁荣起来。需要严格的空气过滤，因为即使空气也会引入污染。制药制造商需要在生产的每个阶段仔细监视这些各种污染来源，以保护患者的安全。这是微生物污染的几个主要来源：