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单一短音爆发可实现最佳药物输送......
1 利兹医学研究所，医学和健康学院，圣詹姆斯大学医院，贝克特街，利兹 LS9 7TF，英国；20mcveigh@gmail.com（LEM）；jrmclaughlan@leeds.ac.uk（JRM）；afmarkham@leeds.ac.uk（AFM）2 利兹大学物理和天文学院，利兹 LS2 9JT，英国；rhsaleh@gu.edu.eg（RHA-S.）；py13db@leeds.ac.uk（DVBB）；sdevans@leeds.ac.uk（SDE）3 加拉拉大学理学院纳米科学和技术组，加拉拉 43711，埃及 4 曼苏拉大学物理系，曼苏拉 35516，埃及 5 布拉德福德大学癌症治疗研究所，布拉德福德 BD7 1DP，英国； pmloadman@bradford.ac.uk 6 利兹大学电子电气工程学院，利兹 LS2 9JT，英国 * 通信地址：n.ingram@leeds.ac.uk (NI)；plcoletta@leeds.ac.uk (PLC) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
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。
机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
全球大脑健康 - 迫切需要采取行动！
什么是大脑健康，为什么它对全球健康很重要？大脑是人体最重要的器官之一（Wang等人。2020），影响我们生活的各个方面 - 从童年到老年。根据世界卫生组织（WHO）的定位论文（通过生活过程来优化大脑健康），可以将大脑健康定义为“跨认知，感觉，社会情感，行为和运动领域的脑部功能，使人在生命过程中意识到自己的全部潜力，无论存在或不存在DISORDERSERS的潜力，在整个生活课程中，健康的大脑不仅有助于实现可持续发展目标（SDG）3“良好的健康和福祉”，而且还与其他可持续发展的可持续发展，例如促进创新和经济增长（SDG 8，9），改善教育（SDG 4），EEN EER平等（SDG 5），GENDG 5）（SDG 5）和Divg pover（SDG）（SDG）（SDG 1）（SDG 1）（SDE）（SD）（S.SD）（S.S. SD）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（SER）（S.S.SR）（S. S. S. 2023）。2023）。
使用跳投的生成建模
基于得分的扩散模型使用时间转移的扩散过程从未知目标分布中生成样品。这种模型代表了工业应用中的最新方法，例如人造图像产生，但最近注意到，通过考虑具有重尾部特征的注入噪声，可以进一步提高其性能。在这里，我将生成扩散过程的概括性化为一类广泛的非高斯噪声过程。我考虑由标准高斯噪声驱动的前进过程，并以超级强制的泊松跳跃为代表有限的活动莱维过程。生成过程被证明由依赖跳跃幅度分布的广义分数函数控制。概率流ode和SDE配方都是使用基本技术努力得出的，并且用于从多元拉普拉斯分布中得出的跳跃振幅实现。非常重要的是，对于捕获重尾目标分布的问题，尽管没有任何重尾特性，但跳跃延伸拉普拉斯模型的表现就超过了由α-稳定噪声驱动的模型。该框架可以很容易地应用于其他跳跃统计数据，这些统计数据可以进一步改善标准扩散模型的性能。
目录附件 1：AY25/26 RDEDB 申请...
附件 1：AY25/26 RDEDB 申请信息 1。申请流程。申请人必须在申请人截止日期（2024 年 9 月 9 日）之前通过 MyVector https://myvector.us.af.mil 提交提名材料包。符合条件的申请人将收到 MyVector 通知，可以通过通知中的链接申请，也可以登录 myVector 并选择我的董事会，然后选择预备役 DE 选项卡。MyVector“操作方法”指南和常见问题解答位于空军预备役人员中心的部队发展页面上。不完整和迟交的申请将不被接受。1.1。资格 1.1.1。健康状况。每位申请人在提交申请时都必须进行最新且通过的健康状况评估。您可以从 myFSS 获取“健身追踪报告”：https://myfss.us.af.mil，位于 myFitness 应用程序下。“健身追踪报告”必须以 PDF 格式附加到应用程序中。如果您无法访问您的健身报告，请联系您所在单位的健身监测员。1.1.2。参与摘要。申请人必须在过去 5 年内有令人满意的参与。令人满意的参与定义为每年至少获得 50 分。服务时间少于 5 年的申请人可免于此要求，但必须满足他们担任官员的每一年 50 分的要求。不满足此要求的申请人必须提交豁免。1.1.3.强制退役日期 (MSD)。强制退役日期是根据强制服役时间、等级和年龄标准，服役人员必须退役或退休的日历日期。每门课程的 MSD 要求可在附件 2“课程描述”中找到。1.1.4.总联邦委任服务日期 (TFCSD)。TFCSD 包括所有联邦认可的委任服务期，无论是现役还是非现役。这被确定为原始委任日期。每门课程的 TFCSD 要求可在附件 2“课程描述”中找到。1.1.5.服务承诺。所有入选 IDE、SDE 或 ASG 驻校课程的成员在完成课程后将承担 3 年的预备服务承诺。如果被选中，成员必须在收到学校命令之前签署预备服务承诺。1.1.6。先前的驻校学校选择。1.2。取消资格的因素。1.2.2。被选中并参加 IDE/SDE 驻校的申请人没有资格参加同一类别的后续课程（不适用于 SAASS）。如果申请人有以下任何指标，则没有资格申请：1.2.1。当前不利信息文件 (UIF)。没有当前或通过的体能评估。
AY 24-25 RDEDB 申请邀请
附件 1：AY24/25 RDEDB 申请信息 1.申请流程。申请人必须在申请截止日期（2023 年 9 月 26 日）之前通过 MyVector https://myvector.us.af.mil 提交提名材料包。符合条件的申请人将收到 MyVector 通知，并可通过通知中的链接申请。MyVector“操作方法”指南和常见问题解答位于空军预备役人员中心的部队发展页面上。不完整和迟交的申请将不被接受。1.1。资格 1.1.1。健康状况。每位申请人在提交申请时都必须进行当前和通过的健康状况评估。您可以从 myFSS 获取“健身追踪报告”：https://myfss.us.af.mil，位于 myFitness 应用程序下。“健身追踪报告”必须以 PDF 格式附加到应用程序中。如果您无法访问您的健身报告，请联系您所在单位的健身监测员。1.1.2。参与摘要。申请人必须在过去 5 年内有令人满意的参与。令人满意的参与定义为每年至少获得 50 分。服务时间少于 5 年的申请人可免于此要求，但必须满足他们担任官员的每一年 50 分的要求。不满足此要求的申请人必须提交豁免。1.1.3.强制退役日期 (MSD)。强制退役日期是根据强制服役时间、等级和年龄标准，服役人员必须退役或退休的日历日期。每门课程的 MSD 要求可在附件 2“课程描述”中找到。1.1.4.总联邦委任服务日期 (TFCSD)。TFCSD 包括所有联邦认可的委任服务期，无论是现役还是非现役。这被确定为原始委任日期。每门课程的 TFCSD 要求可在附件 2“课程描述”中找到。1.1.5.服务承诺。所有参加 IDE、SDE 或 ASG 驻地课程的成员在完成课程后将承担 3 年的预备役服务承诺。如果被选中，成员必须签署预备役服务承诺备忘录。1.1.6。在站时间 (TOS)。AGR 申请人必须在课程开始日期前有 2 年的 TOS。1.1.7。先前的驻地学校选择。1.2。1.2.2。被选中并参加 IDE/SDE 驻校的申请人没有资格参加同一类别的后续课程（不适用于 SAASS）。取消资格的因素。如果申请人有以下任何指标，则没有资格申请：1.2.1。当前不利信息文件 (UIF)。未通过体能评估。
对空间停留时间的新解释的数值和实验证据
目的。我们研究了木星电子停留时间的能量依赖性，这有助于更深入地了解带电粒子传输过程中发生的绝热能量变化，以及它们对模拟方法的意义。因此，我们试图通过研究对以前的分析方法的影响以及航天器数据可能检测到的影响，进一步验证一种改进的数值估计停留时间的方法。方法。利用基于 CUDA 编写的随机微分方程 (SDE) 求解器的传播模型，计算了木星电子在木星电子源谱主导的整个能量范围内的停留时间。我们分析了观察者和源之间的磁连接以及出口 (模拟) 时间分布与由此产生的停留时间之间的相互依赖关系。结果。我们指出了不同动能的停留时间与通常观察到的木星电子 13 个月周期的纵向偏移之间的线性关系，并讨论了这些发现对数据的适用性。此外，我们利用我们的发现，即模拟的停留时间与木星和银河系电子的能量损失近似线性相关，并且我们开发了一种改进的分析估计，与测量观察到的数值停留时间和纵向偏移相一致。
版本 2
1 一般分析请求分析请求现已非物质化（Opex 中的 SEO 单元除外）并可在 Intradef LeSE@ 门户网站上获取（https://demande-essences.intradef.gouv.fr/wfgen/）。用户手册也可在以下地址获取：https://portail-service-energie-operationnelle.intradef.gouv.fr/produit/demande-danalyse。生物污染在法国本土，SEO 能够对燃料中的生物污染水平进行快速检测测试（ATPmetry），以满足提出请求的军队的需要。该测试专门用于检测喷气燃料和船用柴油，可在一小时内提供结果。有七个 SEO 实体配备了实施 ATPmetry 的设备。这些是位于奥尔良、埃夫勒、蒙德马桑和南锡的空军基地 (DEA) 的燃料库、位于兰比胡埃的海军航空基地 (DEAN) 的燃料库、位于奥尔纳的燃料库 (DE) 和 CETSEO。与此项服务有关的实际安排已在 2012 年 11 月 26 日第 10381/DEF/DCSEA/SDE/SDE3 号指令中指定。新的 CETSEO 电子邮件地址：