XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdiffusion
可拉伸、可生物降解的植物基氧化还原扩散电池
治疗，并实现新的消费者可穿戴技术，如电子皮肤、电子纺织品和软机器人。2 与身体保形和不可察觉集成的先决条件是需要柔软且可拉伸的电子设备。这些设备包含多个电气元件来执行复杂的功能，并且已经取得了进展以实现其在操作过程中的可拉伸性，但它们通常设计用于容纳刚性和笨重的电池组件。3–5 集成可拉伸紧凑的电池将缓解这个问题。然而，增加现有可拉伸电池设计中的氧化还原活性材料含量通常会导致电极更硬且可拉伸性更低。6–8 此外，它们主要基于不可持续的过渡金属氧化物活性材料、不可生物降解的石油基弹性体（有机硅、苯乙烯嵌段共聚物等）和集电器中昂贵的导电金属纳米填料（金、银等）。9
通过语义扩散综合模型增强路面裂纹分割，以进行战略道路评估
计算机辅助深度学习具有明显的高级道路裂纹细分。但是，由于注释图像有限，监督模型面临挑战。也缺乏重视从预测的面具中得出路面条件指数。本文介绍了一种新型的语义扩散合成模型，该模型从分割掩模创建合成裂纹图像。该模型根据体系结构的复杂性，噪声时间表和条件缩放进行了优化。最佳体系结构优于多个基准数据集的最先进的语义综合模型，展示了出色的图像质量评估指标。合成框架增加了这些数据集，从而导致分割模型具有显着提高的效率。这种方法在没有大量数据收集或注释的情况下增强了结果，从而解决了工程中的关键问题。最后，已经为自动化的端到端缺陷检测系统开发了精致的路面条件指数，从而促进了更有效的维护计划。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
在基于扩散的生成语音增强方法中，仅从增强语音信号的输出Si-SDR估计
摘要 - 已引入了一种新的生成模型，基于扩散的生成模型（DGM），以增强语音。语音增强的有效性取决于各种因素，例如信噪比和噪声类型。在无法获得干净的参考信号的实际情况下，希望监视语音增强方法的有效性。本研究仅使用增强的语音信号调查了基于DGM的语音增强有效性的可能性。它提出了通过采用多个增强信号的相对差异的倒数来估计增强语音信号的标准不变信号渗透率。索引术语 - 言语增强，基于扩散的生成模型，增强语音信号的逆相对差异，si-sdr
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
探测钙钛矿太阳能电池的元素扩散和辐射耐受性通过无损的卢瑟福反向散射光谱法
混合有机 - 无机卤化物钙钛矿的太阳能电池近年来引起了人们的兴趣，这是由于其对限制和空间应用的潜力。对接口的分析对于预测设备行为和优化设备体系结构至关重要。研究掩埋界面的最先进的工具本质上具有破坏性，并且可能导致进一步的退化。离子束技术，例如Rutherford反向散射光谱法（RBS），是一种有用的非破坏性方法，用于探测多层钙钛矿太阳能电池（PSC）的元素深度谱以及研究各个接口跨接口物种的各种元素之间的相互膨胀。此外，PSC正在成为空间光伏应用的可行候选者，研究其辐射诱导的降解至关重要。RB可以同时利用它们在空间轨道中的存在，分析设备上He + Beam引起的辐射效应。在当前工作中，使用2 meV He +梁来探测具有构建玻璃 /ito /ito /iTO /sno 2 /cs 0.05（MA 0.17 fa 0.83）0.95 pb（I 0.83 BR 0.17）3 /sipo-houso-houso-obso-soptAd /moo 3 /moo 3 /au。在分析过程中，设备活性区域暴露于高达1.62×10 15 He + /cm 2的辐射，但尚未观察到梁诱导的离子迁移的可测量证据（深度分辨率约为1 nm），暗示PSC的高放射耐受性。另一方面，年龄的PSC在设备的活动区域中表现出各种元素物种的运动，例如Au，Pb，in，Sn，Br和I，在RBS的帮助下进行了量化。
预测带有级联扩散模型的热带气旋
由于气候变化，热带气旋变得更加激烈，与基于数学模型的传统方法相比，基于AL的建模的崛起提供了一种更实惠和更容易获得的方法。这项工作通过整合卫星成像，遥感和大气数据来利用生成扩散模型来预测旋风轨迹和降水模式。它采用了一种级联的方法，该方法包含三个主要任务：预测，超分辨率和降水建模。培训数据集包括2019年1月至2023年3月的六个主要热带气旋盆地的51个旋风。实验表明，来自级联模型的最终预测显示，对于所有三个任务，分别超过0.5和20 dB的良好结构相似性（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值分别具有出色的结构相似性（SSIM）。可以在单个NVIDIA A30/RTX 2080 Ti的30分钟内生成36小时的预测。这项工作还强调了AL方法的有希望的效率，例如在天气预报中为高性能需求的扩散模型，例如热带气旋预测，同时保持计算负担得起，使其非常适合具有关键预测需求和财务限制的高度脆弱区域。代码可在https：//github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels上访问。
机器人手术的扩散：检查英语NHS中的技术使用
本文研究了医疗技术的采用和扩散与机器人手术使用的急剧增加有关。我们特别考虑单个医疗保健系统（英语NHS）中三种相互关联的手术技术的顺序采用和扩散模式：机器人，腹腔镜和开放的自由基前列腺切除术。机器人和腹腔镜技术是具有类似患者的优势的最低侵入性程序，但是较新的机器人技术需要高的初始投资成本来购买机器人，并且随着时间的推移会带来高维护成本。使用来自英国大型行政数据库的数据，医院发作统计，在20 0-2018期间，我们分析了173家医院进行根治性前列腺切除术，这是采用机器人手术的最普遍，最早的手术领域。我们的经验分析首先确定了替代效应，机器人手术取代了现有技术，包括最近扩散的腹腔镜技术。然后，我们量化机器人手术的溢出，因为它扩散到其他手术专业。最后，我们在医院一级进行事件时间分析，以定量检查采用率。结果表明，较高的泌尿科医生和较富裕的推荐区域偏爱机器人的采用。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
drundiff-针对分子特性的柔性指导的小分子扩散模型
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年7月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.07.17.603873 doi：biorxiv preprint