XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemusion
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如Di usion模型）在近年来已取得了显着的进步，从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里，探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性，将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图（SISR）方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像，改进了重建图像的重建质量和空间分辨率，从而展示了分解模型图像产生的潜力，以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后，该管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
用气态二氧化碳捕获的生物质堆肥
近年来，计算机视觉1,2和自然语言处理的效果3,4见证了深层生成模型的出现。在各种类型的深层生成模型中，分散模型5已成为一种有前途的方法，可以解决预先存在的生成模型（例如生成对抗网络（GAN））所面临的局限性。5,6，尤其是不同的使用模型在图像发生任务中表现出了出色的性能，并已在开发尖端的文本到图像发生器（例如Dall-e，7,8中间旅程，9，稳定的稳定且稳定的差异）方面已利用。10这些方法基于给定的输入提示启用用户启发的图像（例如，“在不同的模型的帮助下，为我画了一个以鳄梨形状的扶手椅”。鉴于其在各种图像生成应用中的成功，DI效率模型的使用已扩展到其他应用程序，包括材料发现。此扩展名涉及根据提供的文本将常规图像生成任务映射到由指定化学特性指导的材料生成任务。因此，各种材料
![arXiv:2312.08082v1 [quant-ph] 2023 年 12 月 13 日](/simg/d\df3d00bc5562f5ee10ecd2e927b22cde9187a605.webp)
arXiv:2312.08082v1 [quant-ph] 2023 年 12 月 13 日
我们从理论和数值两个角度研究了具有周期性踢动驱动势的Floquet非Hermitian系统波包在动量空间中的动力学。我们推导出量子共振条件下随时间演化的波包的精确表达式。利用这一解析表达式，我们可以更深入地研究定向输运、能量扩散和量子扰乱的时间行为。我们发现，通过调节踢动势实部和虚部之间的相对相位，可以有效地操控定向传播、能量扩散和量子扰乱：当相位等于π/ 2时，我们观察到最大的定向电流和能量扩散，而受PT对称性保护的扰乱现象最小；当相位为π时，定向输运和能量扩散都受到抑制，相反，非厄米性可以增强量子扰乱。我们讨论了我们的发现的可能应用。
Jaehong Yoon博士Jaehong Yoon博士
为了我的长期研究目标，我一直致力于在动态现实世界环境中发展体现研究兴趣的IED AI系统和多模式基础模型（例如VLM，MLLM，Di usion模型）的终身适应性。这些系统的目的是可靠，改进，互动和组成，以应对实际，现实世界中的挑战，以更好地了解人类的行为并显着影响我们的日常生活。我的研究兴趣包括以下主题：
化学科学-RSC出版
对于所有CAS蛋白和基于CAS蛋白的效果，第一个关键步骤是在复杂的细胞环境中将其正确的目标定位在众多非核C和o效位点之间。一般而言，DNA结合蛋白在溶液中结合了三维（3D）差异，并沿DsDNA轮廓沿溶液和一维（1D）差，并有效地在基因组DNA上搜索其认知位点。28 - 31个先前的研究已经确定了CAS9和Cas12a都结合了3D和1D差异，以有效地促进其目标搜索过程。32 - 36 1D在DsDNA上的蛋白质的1D差异通常是由重复的瞬态结合事件介导的，这是由它们之间的非特定C静电相互作用驱动的。尽管已经解决了其APO态或具有DNA和RNA的复合物中CAS蛋白的许多结构，但已解决了37 - 47瞬时CAS蛋白DNA结合结构域介导的1d DI驱动靶向搜索量较低。因此，工程介导的残留物介导1D CAS蛋白的1D差异从未被使用，甚至被测试为
基于深度学习的扩散 MRI 脑组织分割
从扩散磁共振成像 (dMRI) 中分割脑组织类型是一项重要任务，有助于量化脑微结构并改进纤维束成像。当前的 dMRI 分割主要基于注册到 dMRI 空间的解剖 MRI (例如 T1 和 T2 加权) 分割。然而，与解剖 MRI 相比，dMRI 中的图像失真更多且图像分辨率更低，因此这种模态间配准具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种用于扩散 MRI 分割的深度学习方法，我们将其称为 DDSeg。我们提出的方法从来自人类连接组计划 (HCP) 的高质量图像数据中学习组织分割，其中解剖 MRI 与 dMRI 的配准更为精确。然后，该方法能够直接从新的 dMRI 数据（包括使用不同采集协议收集的数据）预测组织分割，而无需解剖数据和模态间配准。我们训练卷积神经网络 (CNN) 来学习组织分割模型，使用一种新颖的增强目标损失函数来提高组织边界区域的准确度。为了进一步提高准确度，我们的方法将表征非高斯水分子扩散的扩散峰度成像 (DKI) 参数添加到传统的扩散张量成像参数中。DKI 参数是根据最近提出的平均峰度曲线方法计算得出的，该方法可以校正不合理的 DKI 参数值并提供区分组织类型的附加特征。我们在 HCP 数据上展示了较高的组织分割准确度，并且在将 HCP 训练模型应用于来自其他采集的分辨率较低且梯度方向较少的 dMRI 数据时也表现出较高的组织分割准确度。
潜在的Schrödinger桥扩散模型...
本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
电荷载体扩散动力学中的二级烷基铵限制的CSPBBR3钙钛矿纳米晶固体
摘要：CSPBBR 3量子点（QD）是光电设备的有希望的候选者。用二烷基铵（例如二二二烷基二甲基溴化物溴化物（DDAB））取代油酸（OA）和油胺（OLA）盖剂，表明外部量子效率（EQE）的含量增加了0.19％（OA/OLA）至13.4％（dd.4％）。设备的性能显着取决于QD固体中光激发载体的分解长度和迁移率。因此，我们通过构造双尺寸的QD混合物来研究DDAB限制的CSPBBR 3 QD固体中的电荷载体传输动力学。可以通过定量改变两个尺寸的QD之间的比率来监测荷兰载波的差异，从而改变了每个QD群集中载体的平均自由路径。从超快瞬态吸收光谱获得的QD固体的激发态动力学表明，由于强量量子的构造，光生的电子和孔很难在小型QD（4 nm）中使用。另一方面，大型QD（10 nm）中的光诱导的电子和孔都将与小型QD插入界面，然后进行重组过程。将载载物的不同研究与混合物中的QD组件上的蒙特卡洛模拟相结合，我们可以在10 nm cspbbr 3 qds中计算出电荷载体的差值长度为〜239±16 nm，以及电子和电子的迁移率，以及2.1（2.1（2.1（0.6））和0.6（0.6）（0.69（±0.6）（0.69）（0.69）（±0.69）（±0.69（±0.6）（±0.69）（±0.69）（±0.69）（±0.69）（±0.69）（±0.69）（±0.69）（±±0.6）（±±0.6）（±±±9）（±±0.6） 分别。这两个参数均表示DDAB限制的QDFIFM中有效的电荷载体传输，这合理化了其LED设备应用程序的完美性能。关键字：超快光谱，扩散长度，cspbbr 3，ddab，量子点光伏，载体传输，电荷转移■简介
有效地对扩散模型的私人微调
摘要分散模型（DMS）的最新发展使得能够产生惊人的高质量合成样品。最近的工作表明，差异模型产生的合成样本已在公共数据上进行了预培训，并在私人数据上完全构成了差异性隐私，可以培训下游的分类器，同时实现良好的隐私公用事业 - 公用事业贸易。然而，就记忆使用和计算而言，具有DP-SGD的如此大的分解模型完全需要资源。在这项工作中，我们使用具有不同隐私性的低维适应性（LODA）进行了划分模型的参数 - 有效的微调（PEFT）。我们使用MNIST和CIFAR-10数据集评估了所提出的方法，并证明这种有效的功能还可以为训练下游分类器培训有用的合成样品，并保证了隐私保护数据。我们的源代码将在GitHub上提供。
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。