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使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
2024 年国家太空日
技术：FSI） 地球科学部（使用空间技术的专属部门：INCOIS） 农村发展部 城市发展部 内政部（使用空间技术的专属部门：ICRER） 东北地区发展部 渔业、畜牧业及奶业部 科技部（DST、CSIR、DBT 等） 教育部（负责协调学校/学院活动） 矿业部 电子与信息技术部 旅游部 文化部 信息与广播部 商业与工业部（DPIIT）
可供所有人打印 | LBJ 与太空竞赛
林登·约翰逊总统在椭圆形办公室与宇航员戈登·库珀、查尔斯·“皮特”·康拉德以及美国宇航局医生查尔斯·A·贝里及其家人合影，此前他们向库珀、康拉德和贝里颁发了杰出服务奖章。1965 年 9 月 14 日
在“太空”种植食物
1. 关于太空种植食物的现状：宇航员已经在太空种植食物，但种植的食物并非人们所期望的那样。多年来，他们一直在种植生菜，并于 2015 年 8 月首次品尝“太空食物”。尽管这些食物是在国际空间站的受控环境中种植的，而不是在行星上，而这正是我试图弄清楚的。2. 关于太空种植食物的主要挑战：一些挑战包括太空中没有重力，这意味着植物没有“定向线”连接到地面。此外，太空就像一个巨大的真空。它空气有限，这使得在其环境中种植食物更加困难。另一个大挑战是温度，因为恒星周围会变得非常热，而在“死”空间中会变得非常冷 - 接近绝对零度。3. 关于如何模拟零重力：要模拟零重力，您需要制作一个回转器，这是一种使用旋转来模拟零重力效应的装置。 4. 模拟零度以下的温度：要模拟零度以下的温度，你需要冷冻种子。5. 模拟真空：要模拟太空中的真空效应，你必须对种子进行真空密封。
TechnoVision 2024：航空航天和国防
浏览报告后，您将在“您的体验”容器中发现 Experience² 趋势如何支持数字连续性，这是民用航空的事实标准。然后，您将进入“物联网经济”趋势，探索低地球轨道上的新卫星星座如何提供全新服务，以改善全球行业领导者或全球部署军队的供应链。我邀请您通过访问我们的应用创新交流空间之一来发现可用的相关演示。最后，为什么不了解北约如何展示“数据共享即关怀”趋势，以管理复杂的国际生态系统中的海量和多样性数据，从而改善协作、标准并提取数据价值呢？当然，这些趋势只是本报告中包含的 37 种趋势中的三种！
沙特阿拉伯的太空计划
3 经济合作与发展组织（OECD）将太空经济定义为“在探索、了解、管理和利用太空的过程中为人类创造并提供价值和利益的所有活动和资源使用。因此，它包括参与开发、提供和使用太空相关产品和服务的所有公共和私人行为者，从研发、制造和使用太空基础设施（地面站、运载火箭和卫星）到太空应用（导航设备、卫星电话、气象服务等）以及此类活动产生的科学知识。”参见 OECD，《OECD 太空经济衡量手册》，（巴黎：OECD 出版社，2012 年），http://dx.doi.org/10.1787/9789264169166-en；以及 OECD，《OECD 太空经济衡量手册》第 2 版（巴黎：OECD 出版社，2022 年），https://doi.org/10.1787/8bfef437-en。
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
