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数据科学中的生成先验：从低级别到分散模型
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迈向数学理论，用于在不同的模型中进行一致性训练
一致性模型，该模型是为了减轻不同使用模型的采样阶段来减轻高计算开销的，在达到最先进的经验性能的同时，促进了单步抽样。集成到训练阶段时，一致性模型试图训练一系列一致性函数，能够在扩大过程的任何时间步长将任何点映射到其起点。尽管取得了经验成功，但对一致性培训的全面理论理解仍然难以捉摸。本文朝着建立一致性模型的理论基础迈出了第一步。我们证明，为了在分布中生成ε接近性的样品（通过某些Wasserstein Metric测量），它可以使用一致性学习的步骤数，以超过D 5 {2 {ε的顺序，并带有D数据维度。我们的理论对一致性模型的有效性和效率进行了严格的见解，从而阐明了它们在下游推理任务中的效用。
使用概率分歧模型的EEG综合数据生成
脑电图（EEG）在大脑计算机界面（BCI）领域中起着重要作用，由于其非侵入性，低成本和易用性，因此是公众广泛采用的广泛采用的选择。该技术通常与深度学习技术结合使用，其成功在很大程度上取决于用于培训的数据的质量和数量。为了解决从单个参与者获得足够的脑电图数据的挑战，同时最大程度地减少用户的精度并保持准确性，本研究提出了一种用于数据增强的先进方法：使用Di ai ti usion差异概率模型，生成合成的EEG数据。合成数据是由情绪标记的EEG记录的电极频率分布图（EFDM）生成的。为了评估生成的合成数据的有效性，与实际脑电图数据进行了定性和定量比较。这项研究开辟了一个可以访问和通用的工具箱的开放式源工具箱的可能性，该工具箱可以在时间和频率维度上处理和生成数据，而与所涉及的频道数量无关。最后，提出的方法可以通过实现无隐私问题的大型，公开可用的合成EEG数据集来创建大型，公开可用的合成EEG数据集，从而对更广泛的神经科学研究领域产生潜在影响。
游动微生物悬浮液中布朗运动与流体动力学示踪剂扩散之间的相互作用
非平衡浴中示踪物扩散的一般问题在从细胞水平到地理长度尺度的广泛系统中都很重要。在本文中，我们重新讨论了这种系统的典型示例：一组小的被动颗粒浸没在无相互作用的偶极微游泳体的稀悬浮液中，这些微游泳体代表细菌或藻类。特别是，我们考虑了由于微游泳体流场对示踪物的持续平流而导致的热（布朗）扩散和流体动力学（主动）扩散之间的相互作用。以前，有人认为，即使是适量的布朗扩散也足以显著减少示踪物平流的持续时间，从而导致有效主动扩散系数 DA 的值与非布朗情况相比显著降低。在这里，我们通过大规模模拟和动力学理论表明，这种影响实际上只对那些实际上保持静止但仍搅动周围流体的微型游泳器（即所谓的振动器）具有实际意义。相比之下，对于生物微型游泳器悬浮液中相关的中等和高游泳速度值，布朗运动对 DA 的影响可以忽略不计，导致微型游泳器的平流和布朗运动的影响具有累加性。这一结论与文献中的先前结果形成对比，并鼓励重新解释最近对细菌悬浮液中不同大小的示踪颗粒的 DA 的实验测量。
脑血管胚胎学：神经外科住院医师
Principles: -‐ Vascular development follows: -‐ metabolic demand -‐ cerebral morphology -‐ Organiza1on of vascular distribu=ng system evolves as the brain grows -‐ open neural tube: diffusion from amnio=c fluid -‐ prechoroidal stage : neural tube closes, diffusion from meninx primi1va -‐ choroidal stage : invagina = of meninx！脉络丛；外部和室室表面的差异；基本动脉桃子一直存在于以后的阶段 - 实质阶段：脑幔厚：超级血管系统的血管生成
镁电池的阴极材料和化学材料
可充电镁电池有望提供高能量密度，材料可持续性和安全功能，从而吸引了lith岩后电池的研究兴趣。随着MG电解质的进行性开发，具有增强的（电 - ）化学稳定性，大量效果已致力于探索高能阴极材料。在这篇综述中，总结了与MG阴极化学相关的最新发现，重点是针对其与阴极宿主的相互作用来促进Mg 2 + di usion的策略。详细阐述了阴极 - 电解质界面的关键作用，在MG系统中仍未探索。强调了对Mg 2 + di usion的动力学局限性优化的方法，从而强调了阴极的快速电化学过程。此外，讨论了绕过大量Mg 2 + di usion的代表性转换化学和协调化学，特别注意其关键挑战和前景。最后，重新审视了单价阴道化学和高容量MG阳极的快速动力学的混合系统，呼吁对这种有希望的策略进行进一步的实际评估。总的来说，目的是提供对阴极化学的基本见解，该见解促进了实用的高性能MG电池的材料开发和界面法规。
通过临床可行的扩散MRI方案映射明显神经体积密度的潜力
di usion MRI是无创探测大脑中组织微观结构的有价值的工具。今天，基于模型的技术已广泛可用，用于白质表征，其发育相对成熟。相反，灰质中的组织建模更具挑战性，并且没有普遍接受的模型。随着测量技术的进步和建模效果，这是一种临床上可行的技术，它揭示了灰质微观结构的显着特征，例如准球形细胞体的密度和准圆柱形细胞的投影，是一个令人兴奋的前景。As a step towards capturing the microscopic architecture of grey matter in clinically feasible settings, this work uses a biophysical model that is designed to disentangle the diffusion signatures of spherical and cylindrical structures in the presence of orientation heterogeneity, and takes advantage of B-tensor encoding measurements, which provide additional sensitivity compared to standard single diffusion encoding sequences.为了对微观结构参数进行快速且可靠的估计，我们利用机器学习的最新进展，并使用人工神经网络替换常规拟合技术，该技术在几秒钟内拟合复杂的生物物理模型。我们的结果表明，与白质相比，在健康人类受试者中，球形和圆柱形几何形状的明显标记，尤其是灰质中球形隔室的体积分数增加。我们评估了球形和圆柱几何形状的程度，可以分别解释为神经体和神经投影的相关性，并在存在各种偏离建模假设的情况下量化参数估计误差。虽然需要进一步的工作将这项工作中提出的思想转化为诊所，但我们建议将重点关注准球形细胞几何形状的生物标志物对于增强神经发育障碍的评估和神经退行性疾病的评估可能是有价值的。
全球变暖加速度：原因和后果
Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
生成或复制：听觉音频潜伏...
摘要引入了具有文本描述的逼真的声音剪辑能力的音频潜在不同模型，该模型有可能彻底改变我们与音频的合作方式。在这项工作中，我们初步尝试通过调查其音频输出与培训数据的比较方式来了解音频潜在不同使用模型的内部工作，这与医生如何通过听取器官的声音来听诊患者。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。 我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。 在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。