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出版物Giancarlo Cerveri博士
A, Cortoe AM, Palette S, Pomers Palcots A, Ferreer Ps, Paluches A, Death F, Forms F, Florrier V, Birds JV, Boskela F, Contects A, Lands A, Hands A, Manzi A, Brolass A, Groups, G, Groups, Groups, Red G, Rapos, Ring, Ring, Red, Groups, Relapses. Danial A，Reibman Y，Cerever G，Bonds E，In Love M，Perught G，Pamples M，C，A。在意大利公开服役的诊断和清除多动症成年人的诊断和清除多动症成年人的过程中以调查为中心和程序。评论。2020年11月; 55（6）：355–365。二：10,1708/3503,34894。PMID：333349729。12。fagy，AlkaláJá，Autobean T，Bienkiebicz W，Bigagon MMK，Gago J，Cerever G，Colla M，Sanchez FC，
（离散）扩散的顺序蒙特卡洛指导...
扩散模型已成为机器学习中生成建模的重要方法。这些模型是通过模拟一些“破坏性”随机过程来训练的，这些随机过程在训练数据样本中初始化，并且具有易于采样的限制分布。通过学习如何逆转随机过程来获得生成模型。扩散模型的大多数应用都用于连续数据，并使用高斯扩散作为随机过程。但是，相同的想法也可以通过适当的破坏过程选择，例如基于离散的马尔可夫链和吸收状态的引入。通过指导进一步提高了扩散生成模型的性能和适用性，这是一种基于某些辅助信息或外部模型来指导生成过程的技术。指导既可以用于有条件生成（例如带有分类器指导）和改善样本质量（鉴别器指导）。在本演讲中，我将讨论如何将顺序的蒙特卡洛用于扩散模型的指导。我将重点放在不容易适用的基于常规得分的指导技术的离散设置上。基于与FilipEkströmKelvinius的联合工作（自回旋扩散模型的歧视指南，AISTATS 2024，https：//arxiv.org/abs/2310.15817）
Giancarlo Storti Gajani 毕业于电子工程专业，并于 2011 年获得电子与系统工程博士学位。
Giancarlo Storti Gajani 分别于 1986 年和 1991 年获得米兰理工大学电子工程学士学位和电子与系统工程博士学位。他目前是同一大学的 Ing-Ind_31（电气工程）副教授，教授电气工程和高级电路理论课程。他的研究兴趣主要在于电路模拟方法和算法的开发、非线性电路的研究以及更普遍的非线性动力学的研究。最近，他还开始处理与电力电子和行为建模相关的问题，特别是汽车应用方面的问题。所获得的结果在 90 多种出版物中进行了描述，其中 37 种发表在国际期刊上。他是研究项目 MADESS-I 和 MADESS-II 的成员。他参与过众多 FIRB、PRIN 和 FP7 研究项目，最近还参与了 Teinvein（智能移动）项目。他曾担任 Studio Azzurro、ST-Microelectronics、ACCENT（Cadence 和 ST-Microelectronics 的合资公司）、PDF Solutions、Cambridge Silicon Radio (CSR)、PEGASUS MICRODESIGN 的顾问。