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加速低排放的开发和传播...
注意：专利计数基于专利申请机构的优先权日期（全球首次申请专利），专利家族规模为两个或两个以上（高价值发明），使用简单计数。2013 年和 2014 年的数据为临时数据。低排放技术包括与能源、GHG（温室气体）和农业相关的气候变化缓解技术 (CCMT)。与能源相关的专利来自 CPC 类别 Y02E（与能源生产、传输或分配相关的 CCMT）、Y02T（与运输相关的 CCMT）和 Y02B（与建筑相关的 CCMT）。与 GHG 相关的专利来自 CPC 类别 Y02C（与捕获、储存、封存或处置 GHG 相关的 CCMT）。与农业相关的专利来自 CPC 类别 Y02P60/1（与农业机械或设备相关的 CCMT）、Y02P60/2（与减少农业温室气体排放相关的 CCMT）和 Y02P60/8（与减少农业温室气体 [GHG] 排放相关的 CCMT）。来源：PATSTAT (2018)。
CHERI 采用和传播研究
人们对 CHERI 的认识主要受到 DSbD 计划和其他政府资助的竞赛的推动。这有助于建立一个由有使用 CHERI 经验的学者和业内人士组成的生态系统。这个核心生态系统主要位于英国，包括 136 家公司和估计 875 人，不包括政府内部人员。这一人数估计基于 2022 年对 DSbD 参与者的调查结果，该调查显示每家公司约有 7 人参与。1 这可能是目前了解并积极参与 CHERI 的人的低端估计，因为我们知道一些在 DSbD 生态系统中非常活跃的公司有超过 7 人参与他们的 DSbD 项目团队。
数字内容的开发和传播
互联网是一个促进本地化社区发展的全球网络。由于互联网不以国家边界为导向，因此在此基础上制定的法规更难以维护。如上所述，现有的媒体和内容规则鼓励地方主义。与其他互联网政策辩论一样，监管机构需要考虑如何在尊重互联网环境的全球性的同时促进合法的国家价值观。同时，互联网允许社区找到共同的兴趣，即使被距离或其他因素分开。新的数字内容分发服务可以使这些虚拟社区受益，例如外籍人士和分散的种族、宗教或语言群体。 OTT 分发等新视频模型的使用模式可能与传统广播不同，即使底层技术基础设施不断发展，传统广播仍可能保持流行。
加速低排放技术的开发和推广...
注意：专利计数基于专利申请机构的优先权日期（全球首次申请专利），专利家族规模为两个或两个以上（高价值发明），使用简单计数。2013 年和 2014 年的数据为临时数据。低排放技术包括与能源、GHG（温室气体）和农业相关的气候变化缓解技术 (CCMT)。与能源相关的专利来自 CPC 类别 Y02E（与能源生产、传输或分配相关的 CCMT）、Y02T（与运输相关的 CCMT）和 Y02B（与建筑相关的 CCMT）。与 GHG 相关的专利来自 CPC 类别 Y02C（与捕获、储存、封存或处置 GHG 相关的 CCMT）。与农业相关的专利来自 CPC 类别 Y02P60/1（与农业机械或设备相关的 CCMT）、Y02P60/2（与减少农业温室气体排放相关的 CCMT）和 Y02P60/8（与减少农业温室气体 [GHG] 排放相关的 CCMT）。来源：PATSTAT (2018)。
加速基于分数扩散的收敛...
b分析加速ode采样器（定理1）19 B.1证明的主要步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 B.2引理证明6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.1财产证明（49）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.2财产证明（50a）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 B.2.3财产证明（50b）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 B.2.4财产证明（51）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31.12.5其他引理证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 B.3引理7。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 div>
扩散模型的Precision-Recall Diverence
- exis.ng多样性促销。实习生将需要对不同的模型中的多样性进行审查，因为知道该主题的论文很少。参见例如[7]。- 哪种Precision -Recall度量更适合扩散模型？实习生将必须对Exis.ng文献进行有关Precision-Recall措施的彻底审查，重点关注具有POTEN.AL的措施（例如通过梯度下降），以及适合使用模型的Bexer的度量。- 执行精确编号权衡的最佳顺序策略是什么？扩散模型是时间过程，因此指导图像的产生以实现特定目标是顺序决策问题。这一方面在设计培训方法方面可能非常重要。- 在扩散模型的背景下，我们如何在向后过程的任何时间段上估算f差异？大多数精确的回顾措施是基于f -ddiverencence，因此估计这些差异是一个至关重要的目标。
反事实解释的扩散模型
卷积神经网络（CNN）在几十年前就无法想象的表演，这要归功于采用了数百层和近数十亿个可训练的参数的非常大的模型。然而，解释他们的决策是很不困难的，因为它们是高度非线性的，并且过度参数化。此外，对于现实生活中的应用，如果模型利用数据的伪造相关性来预测预测，则最终用户将怀疑该决定的有效性。尤其是，在医学或关键系统等高风险场景中，ML必须保证使用正确的功能来计算预测并防止伪造的关联。因此，近年来，可解释的人工智能（XAI）研究领域一直在不断发展，以了解黑盒模型中的决策机制。在本文中，我们关注事后解释方法。值得注意的是，我们对反事实解释的不断增长分支（CE）[63]。ce旨在创建输入样本的最小但有意义的扰动，以更改固定预告片模型给出的原始决定。尽管CE和对抗性示例之间的观点具有一些相似之处[44]，但CE的扰动必须是可以理解和合理的。相比之下，对抗性示例[37]包含与人眼无法区分的高频噪声。总体而言，CE目标四个目标：（i）解释必须使用（ii）稀疏修改，即具有最小扰动的实例。此外，（iii）解释必须是现实的，并且可以通过
路径计划的扩散模型
1。J. Ho，A。Jain和P. Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020-12- doi：10.48550/arxiv.2006.11239 2。 A. Nichol和P. Dhariwal。 改进了扩散概率模型。 2021-02-18。 doi：10.48550/arxiv.2102.09672 3。 Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J. B.和Levine，S。（2022）。 计划扩散，以进行柔性链球合成。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。 Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。 （2023）。 运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。 S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。 Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。J. Ho，A。Jain和P. Abbeel。剥离扩散概率模型。2020-12- doi：10.48550/arxiv.2006.11239 2。A. Nichol和P. Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021-02-18。 doi：10.48550/arxiv.2102.09672 3。Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J. B.和Levine，S。（2022）。 计划扩散，以进行柔性链球合成。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。 Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。 （2023）。 运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。 Arxiv（康奈尔大学）。 doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。 S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。 Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。Jänner，M.，Du，Y.，Tenenbaum，J.B.和Levine，S。（2022）。计划扩散，以进行柔性链球合成。Arxiv（康奈尔大学）。doi：10.48550/arxiv.2205.09991 4。Carvalho，J。F.，Le，A。T.，Baierl，M.，Koert，D。，＆Peters，J。（2023）。运动计划扩散：通过扩散模型对机器人运动的学习和计划。Arxiv（康奈尔大学）。doi：10.48550/arxiv.2308.01557 5。S. M. Lavalle，计划算法，2006年，剑桥出版社6。Mark Moll，Ioan A. ucan，Lydia E. Kavraki，基准运动计划算法：一种可扩展的分析和可视化基础架构，IEEE Robotics＆Automation Magazine，22（3）：96-102：96-102，2015年9月。