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训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
朝着负责任的教育生成AI的负责发展：一种评估驱动的方法
7月 *的Irina *，‡，，赫尔曼（Herman），丹尼尔·卡森伯（DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3，Andrera Huber 1，Bretht Wastshire 1，Gall Elidan，Rabin 2，Roni Robinin 2，Robiviit Engelberg 2，Lydan Hackmon 2，Ravil 2，Rachel棕色1，绿色Chiir§，1，Grand Studina Grand We-Xin Dog 3，Marchal 1，Racsite Van Deman 4，儿童区，Abbhipolo 3，Striopolous 3，Annihe Hale 5，Wais Matatas 2，Ben Gomes 3特征1
保密哲学：迈向密码，隐私和信息组织的历史分析
为执行隐私权的政府失败，密码学可以用作个人的隐私技术，以从包括自己的政府在内的任何对手来执行对自己秘密的控制。这种事务状况，其中隐私受到私人（通常是公司行为者）和控制政府的威胁，可以被认为是资本主义中的一种突变（Zuboff，2018年）。我们想将这样的概念转到其头上。如密码学历史所示，保密是模范状态的信息组织的建立。这种反演使我们可以考虑政府保密的增加，对自己人口的大规模监视是一种历史的连续性，而不是对国家历史的畸变。它还使我们能够重新考虑密码学从国家到个人的传播，这是主权历史景观的转变，而不仅仅是针对某些关于隐私权和日益数字个人自我的法律障碍的防御态度。
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
24 0418生物多样性净收益报告
需要一个基线生物多样性净收益计算才能满足国家规划政策框架（NPPF，180（d）2023），法定生物多样性净收益要求和Ribble Valley Borough Borough理事会核心战略关键声明。拟议的开发地点基线条件的生态价值低，物种不良的草地栖息地，并且在提案地点存在密封表面。使用Defra法定BNG度量工具（已发布12/02/2024）来计算基线栖息地，以支持计划申请并与最终提议的开发和最终％净收益相比。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。
通过将光结合到下波长体积，光力学的微腔可以大大增强光和机械运动之间的相互作用。但是，这是以增加光损耗率的成本。因此，将基于微腔的光力系统放置在未解决的边带机制中，以防止基于边带的地面冷却。减少此类系统光损耗的途径是设计腔镜，即与机械谐振器相互作用的光学模式。在我们的工作中，我们分析了这样的光力学系统，其中其中一个镜子与频率很大，即悬挂的Fano镜子。此光力学系统由两种光学模式组成，这些光学模式与悬挂的Fano镜子的运动。我们制定了一个量子耦合模式描述，其中包括标准色散光学耦合以及耗散耦合。我们在线性状态下求解了系统动力学的兰格文方程，表明即使腔本身不在解析的边带机制中，但可以从室温下进行冷却，而是通过强光模式耦合来实现有效的侧带分辨率。重要的是，我们发现，需要针对有效激光衰减来适当分析腔输出光谱，以推断机械谐振器的声子占用。我们的工作还可以预测如何通过工程化Fano Mirror的特性来达到基于FANO的微博中非线性量子光学机械的制度。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
书分钟x科学会议。docx-通用存储库
这次，AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法，了解三点：更换重复任务；换句话说，康复和重新锻炼和新的就业机会，换句话说，并意识到这些假设，据了解，AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造，运输和物流等部门的工人，在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作，但它也会产生对技术相关技能的需求。因此，工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
四臂PCR分析血管紧张素AGT T174M（rs4762）糖尿病患者的遗传多态性：一项综合研究
背景和目的：高血压（HTN）是一种多因素的慢性疾病，造成了重要的全球健康负担，并且与死亡率提高有关。它经常与其他疾病共存，例如心血管，肝脏和肾脏疾病，并且与糖尿病有很强的联系。胰岛素抵抗和内皮功能障碍通常发生在HTN和2型糖尿病（T2DM）的个体中。 遗传因素以及环境和病理因素在HTN的发展中起作用。 最近的研究揭示了HTN上各种基因中单核苷酸多态性（SNP）的影响。 在这项研究中，我们旨在研究血管紧张素原（AGT）T174M（RS4762）的遗传多态性，及其与HTN在糖尿病患者中的关联。胰岛素抵抗和内皮功能障碍通常发生在HTN和2型糖尿病（T2DM）的个体中。遗传因素以及环境和病理因素在HTN的发展中起作用。最近的研究揭示了HTN上各种基因中单核苷酸多态性（SNP）的影响。在这项研究中，我们旨在研究血管紧张素原（AGT）T174M（RS4762）的遗传多态性，及其与HTN在糖尿病患者中的关联。