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将视觉脑表示从脑电图中通过知识蒸馏和潜在扩散模型
从人脑活动中解码的视觉表示已成为繁荣的研究领域，尤其是在大脑计算机界面的背景下。我们的研究提出了一种创新的方法，该方法采用知识蒸馏来培训EEG分类器并从ImageNet和Thicke-eeg 2数据集中重建图像，仅使用脑电图（EEG）数据集（EEG）数据，这些数据是来自参与者的数据，这些数据本身就查看了图像（即''大脑解码'）。我们分析了来自6位参与者的eeg录音，用于Imagenet数据集，为Things-EEG 2数据集进行了10个录音，这些数据集暴露于跨越独特语义类别的图像。这些脑电图读数被转换为频谱图，然后将其用于训练卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）与知识蒸馏程序集成了基于预先训练的对比语言图像 - 训练前训练（CLIP）基于基于图像的图像分类教师网络。这种策略使我们的模型可以达到87％的前5个精度，显着优于标准CNN和各种基于RNN的基准测试。此外，我们根据预训练的潜扩散模型合并了图像重建机制，这使我们能够生成引起脑电图活性的图像的估计。因此，我们的体系结构不仅解码了神经活动中的图像，而且还提供了仅从脑电图中重建的可信图像重建，为例如迅速，个性化的反馈实验铺平了道路。
索菲的星球和终止
摘要。扩散概率模型（DPM）已成为生成建模的一种有前途的技术。DPM的成功取决于两种成分：扩散过程的时间逆转和分数匹配。大多数现有的作品隐含地假设分数匹配接近完美，而此假设值得怀疑。鉴于可能无法保证的得分匹配，我们提出了一个新标准 - DPM设计中向后抽样的收缩，从而导致了一种新型的承包DPMS（CDPMS）。关键见解是向后过程中的收缩可以缩小分数匹配错误和离散错误。因此，我们提出的CDPM对两个误差源都是可靠的。为了实际使用，我们表明CDPM可以通过简单的转换来利用经过验证的DPM，并且不需要重新训练。我们通过对合成1-DIM示例，瑞士卷，MNIST，CIFAR-10 32×32和AFHQ 64×64数据集的实验来证实我们的方法。值得注意的是，CDPM在所有已知的基于SDE的DPM中显示出最佳性能。
通过随机差异基于得分的扩散模型...
和连续扩散模型，因为SDE指定的扩散模型可以视为离散模型的连续限制（第3节），并且通过合适的时间离散化从连续模型中获得离散扩散模型（第5.3节）。观点是SDES揭示了模型的结构属性，而离散的对应物是实际的实现。本文的目的是为基于分数的扩散模型的最新理论提供教程，主要是从统计重点的连续角度来看。也将提供离散模型的参考。我们为大多数已陈述的结果绘制证明，并且仅在分析至关重要时才给出假设。我们经常使用“在适当条件”的“在适当条件下”的短语，以避免不太重要的技术细节，并保持简洁和关注点。该论文是对该领域的温和介绍，从业者将发现一些分析对于设计新模型或算法有用。在这里首次出现一些结果（例如，在第5.2、6.2和7.3节中）。由于采用了SDE公式，因此我们假设读者熟悉基本的随机演算。ØKksendal的书[50]提供了一个用户友好的帐户，以进行随机分析，并且更高级的教科书是[34，68]。另请参见[76]有关扩散模型的文献综述，以及[8]进行优化概述，并具有更高级的材料，例如扩散指导和微调。本文的其余部分如下组织。具体示例在第3节中提供了。在第2节中，我们从扩散过程的时间反转公式开始，这是扩散模型的基石。第4节与分数匹配技术有关，这是扩散模型的另一种关键要素。在第5节中，我们考虑扩散模型的随机采样器，并分析其收敛性。在第6节中，确定性采样器 - 引入了概率流，以及其应用于一致性模型。在第7节中给出了分数匹配的其他结果。总结说明和未来的指示在第8节中总结了。
对核自旋扩散的理论检查...
微秒相干时间在供体的自旋动力学计算中预测 - 受体电子旋转对PÞA 1A在光系统I（PSI）的光激发后创建。研究了由于各向异性蛋白环境对预测的相干时间T m而引起的核自旋扩散（NSD）的影响。紧密定位的对位于电子旋转的位置5 - 8°A的质子的三元组和三元质子显示为在很大程度上控制T m。对PSI晶体结构的了解允许进行自旋动力学计算，其中去除或替换了特定的辅助因子和氨基酸残基，并且鉴定了控制电子脱碳的各向异性环境特征。最后，我们表明单独的NSD无法解释> 3个较短的实验观察到的相干时间，并暗示关键蛋白质位点的甲基可能解释了这种差异。
太阳能光伏扩散的潜在驱动因素和障碍
摘要 2019 年上半年，越南经历了太阳能光伏 (PV) 安装热潮，装机容量增至 4,450 兆瓦。这使越南超过泰国，成为东南亚装机容量最大的国家。本文探讨了越南太阳能热潮的根本驱动因素、进一步应用太阳能的障碍以及下一阶段太阳能应用的合适策略。研究人员对来自政府机构、国际组织、非政府组织、大学、研究机构和行业的专家进行了 46 次半结构化访谈。研究发现，对新项目慷慨的上网电价 (FIT) 为 93.5 美元/兆瓦时，加上免税等支持政策，是越南太阳能光伏热潮的主要直接驱动因素。根本驱动因素包括政府希望提高能源自给自足水平以及公众对当地环境质量的要求。输电网容量有限和行政程序复杂是主要障碍之一。展望未来，越南具有继续扩大太阳能光伏发电规模的巨大潜力，而市场机制将在这一过程中发挥重要作用。越南的案例与更广泛的能源转型讨论相关。
太阳能合成成像：在SDO/AIA数据上介绍deno的扩散概率模型
为了人类的运气，与小型太阳能相比，太阳能较小。即使这些是个好消息，这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此，太阳能监视应用程序（包括量）是预测的，因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题，可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像，从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像，具有特定强度的能力。为了实现我们的目标，我们引入了一个脱氧概率模型（DDPM）。我们用SDO航天器上大气图像组件（AIA）仪器进行了精心制作的数据集训练它，该仪器特别是171Å带，该乐队捕获了冠状环，纤维，纤维，浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后，采用X射线测量来基于太阳量（a，b，c，m，x）对每个图像进行分类，从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标，FRéchetInception距离（FID）和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果，可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为，这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测，并将其应用于其他深度学习和物理任务，例如AIA到HMI（）图像翻译。
降级扩散模型的替代视图
- （慢）收敛（例如，参见Bakry等，2008） - 快速的对数圆形分布的快速（例如，F convex）（Dalalyan，2017年，Durmus和Moulines，2017年，2017年，Chewi，Chewi，2022等）
通过扩散扩散性
超明显点模式可以通过超均匀缩放指数α> 0进行分类，该指数α> 0，该指数符合结构因子s（k）的幂律缩放行为，这是波数k。| K |在起源附近，例如s（k）〜| K | α在s（k）随着k连续变化为k→0。在本文中，我们表明可传播性是确定s（k）不连续的准膜系统的有效方法，并由一组密集的bragg峰组成。它已在[Phys。修订版e 104，054102（2021）]，对于有限α的培养基，可以将过剩可传播性s（∞）-s（t）的长时间行为拟合到形式t - （d-α） / 2的幂定律中，在其中d是空间维度，以准确提取α，以使α准确提取α。我们首先将准二极管和极限 - 周期点模式转换为两相介质，通过将它们映射到相同的非重叠磁盘的包装上，其中与磁盘的空间内部代表一个相位，并且在其外部空间代表了第二阶段。然后，我们计算包装的光谱密度〜χv（k），并最终计算其多余的散布性的长期行为。特别是我们表明，多余的传播性可用于准确提取一维（1D）极限 - 周期性倍加倍链（α= 1）和1D Quasicrystalline fibonacci链（α= 3）至0。02％的分析已知的确切结果。此外，我们获得α= 5的值。97±0。06对于二维penrose瓷砖，并提出了合理的理论参数，强烈表明α完全等于六个。我们还表明，由于此处检查的结构的自相似性，可以截断用于计算散布性并获得α准确值的散射信息的小k区域，并且与未截断的情况下的偏差很小，该案例随着系统尺寸的增加而降低。这强烈表明，可以从适度尺寸的有限样品中获得α的良好估计。此处描述的方法提供了一个简单而通用的过程，可以准确表征Quasrystalline中存在的大规模翻译顺序，并在任何自相似的空间维度中都具有极限 - 周期介质。此外，从编码〜χV（k）中编码的这些两相介质中提取的散射信息可用于估计其物理性质，例如它们的有效动态介电常数，有效的动态弹性常数和流动性。