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带有生成潜在重录的剪辑
随着变压器和视觉模型（VLM）的出现，例如剪辑，微调大型预培训模型最近已成为持续学习的普遍策略。这导致发展了许多促使策略以适应基于变形金刚的模型而不会引起灾难性遗忘。但是，这些策略通常会损害预先训练的剪辑模型的原始零射击功能，并难以适应明显偏离预训练数据的域。在这项工作中，我们提出了持续的生成培训，以进行增量及时学习，这是一种简单而新颖的方法，可以减轻遗忘，同时调整剪辑。简而言之，我们采用各种自动编码器（VAE）来学习视觉编码器嵌入空间内的类调节分布。然后，我们利用这些分布来采样新的合成视觉嵌入式，并在随后的任务中训练相应的特定类文本提示。通过对不同领域的广泛实验，我们表明，这种生成的重播方法可以适应新任务，同时改善了零发功能，并使用针对CL方案量身定制的新型度量标准进行了评估。值得注意的是，进一步的分析表明，我们的方法可以通过关节及时调整弥合差距。该代码库可从https://github.com/ aimagelab/mammoth获得。
通过生成建模增强Rubisco中的碳固定
碳捕获是从大气中去除二氧化碳（CO 2）的碳捕获，它引起了人们的注意，以减轻全球变暖的影响。植物和光营养微生物具有通过CO 2固定捕获碳以产生生物量的固有能力。然而，天然碳固定途径受到催化活性低的关键酶的限制，导致低能效率。Rubisco就是一种关键酶，以其表现不佳而臭名昭著。过去的研究未能通过常规方法来增强Rubisco的碳固定。生成建模已成为一种创新的酶工程方法，利用不同的神经网络体系结构来提出具有期望特征的新型变体。在这里，将在Rubisco序列空间训练的变异自动编码器（VAE）应用于Rubisco Engineering的挑战。训练了两种模型，并使用VAE的降低性降低特性，探索了Rubisco的健身景观。序列用催化相关的数据标记，并建立回归模型，目的是预测这些序列具有增强的催化活性。在对低维空间进行系统审查后，生成了新型Rubisco序列。这里使用生成建模提供了Rubisco工程的新观点。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。
使用A签名
摘要：脑肿瘤是一种有害的癌症，是最低的五年生存率之一。神经元经常使用磁共振成像（MRI）来诊断脑肿瘤的类型。自动化的计算机辅助工具可以帮助他们加快诊断过程并减轻医疗保健系统的负担。医学成像深度学习的最新进展显示出了能力的结果，尤其是在各种癌症的自动和即时诊断中。但是，我们需要大量数据（图像）来训练深度学习模型，以获得良好的结果。大型公共数据集在医学上很少见。本文提出了一个基于无人研究的框架，以解决此限制。我们在提出的框架中结合了两个生成模型：变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。最初在可用的MR图像的训练集上训练训练集后，我们交换了编码器– decoder网络。此交换网络的输出是一个具有图像歧管信息的噪声向量，并且级联的生成对抗网络样本在形成性噪声矢量而不是随机的高斯噪声中样本。所提出的方法有助于引用引文：艾哈迈德，b。太阳，J。；你，问。
NAVMC 5239.1（有担保）
b。根据DON关于Genai（Ref P）的开发和使用的指导，“人工智能”（AI）是指基于机器的系统，能够根据人为定义的目标做出预测，建议或决策，以影响实际或虚拟环境。这些系统将机器和人类生成的输入都集成到感知环境，通过自动分析将这些感知抽象成模型，并利用模型推断来生成信息或操作的选项。“生成人工智能”的定义与包含一类AI模型的顺序相同，旨在模拟输入数据的结构和特征，以创建合成内容，包括但不限于图像，视频，音频和文本。genai由独立生成新内容的许多不同类别，模型和产品组成。这些先进的AI算法具有向用户提示提供人类响应的非凡能力，利用了培训的大量数据集。出于本备忘录的目的，genai包括参考“国防部（DOD）指南（DOD）指南和护栏的风险，以告知生成性人工智能的治理”，其中包括单模式或多模式的llms，llms，生成的敌方网络（gans），神经范围（gans）的变化（gans）（gans）的变化（gans）（gans）的变化。自动编码器（VAE）。
生成人工智能
电子邮件：mpretell.tello@gmail.com 摘要 本研究的总体目标是确定与生成人工智能相关的进展。 方法论，本研究选择了 2014 年至 2023 年期间进行的 47 份文件；包括：科学文章、评论文章和来自公认组织网站的信息。 结果，生成人工智能在各种人类活动中都显示出其重要性，因此必须合乎道德和负责任地使用它。 结论，本研究的总体目标是确定与生成人工智能相关的进展。人工智能已经从预测性发展到生成性。 关键技术：变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、自回归模型。 各国正在制定人工智能的道德使用标准，同时尊重人权。 目前，人工智能在人类活动中有很多应用，但人工智能的道德使用是必要的。 各国正在制定这方面的法规。生成式人工智能在各种人类活动中都显示出其重要性，因此有必要以合乎道德和负责任的方式使用它。这项研究的具体目标是确定生成式人工智能的应用和软件。应用：生成逼真的图像、创建自然语言文本、创作音乐。生成式人工智能 (AI) 工具，例如 Bard、ChatGPT 和 GitHub CoPilot。关键词：生成式、人工智能。
通过数据增强增强社交网络广告预测的比较研究
摘要 - 在社交网络广告的不断发展的景观中，数据的数量和准确性在预测模型的性能中起着至关重要的作用。然而，鲁棒预测算法的发展通常受到现实数据集中存在的有限尺寸和潜在偏差的阻碍。本研究介绍并探讨了社交网络广告数据的生成增强框架。我们的框架探索了三个用于数据增强的生成模型 - 生成对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和高斯混合模型（GMMS） - 以丰富社交网络广告分析有效性的上下文中的数据可用性和多样性。通过执行特征空间的合成扩展，我们发现通过数据增强，各种分类器的性能已被定量改进。此外，我们比较了每种数据增强技术带来的相对性能增长，从而为从业者提供了选择适当的技术以增强模型性能的见解。本文通过表明综合数据增加可以减轻社交网络广告领域中的小型或不平衡数据集施加的限制，从而有助于文学。同时，本文还提供了有关不同数据增强方法的实用性的比较观点，从而指导从业者选择适当的技术来增强模型性能。
变分自动编码器用于多系统可靠性优化
摘要 — 多接入边缘计算 (MEC) 被视为未来无线网络不可或缺的一部分，用于支持对服务可靠性和延迟有严格要求的新应用。然而，由于无线链路的不确定性、有限的通信和计算资源以及动态网络流量，保证超可靠和低延迟 MEC (URLL MEC) 非常具有挑战性。启用 URLL MEC 要求考虑到无线和边缘计算系统中端到端 (E2E) 延迟和可靠性的统计数据。在本文中，提出了一种新颖的框架，通过考虑 E2E 服务延迟的分布来优化 MEC 网络的可靠性，包括无线传输和边缘计算延迟。所提出的框架基于相关变分自动编码器 (VAE) 来估计 E2E 服务延迟的完整分布。利用该结果，提出了一个基于风险理论的新优化问题，通过最小化条件风险价值 (CVaR) 作为 E2E 服务延迟的风险度量来最大化网络可靠性。为了解决这个问题，开发了一种新算法，可以有效地将用户的处理任务分配给 MEC 网络上的边缘计算服务器，同时考虑 VAE 学习到的 E2E 服务延迟的统计数据。模拟结果表明，所提出的方案优于几个不考虑 E2E 服务延迟风险分析或统计的基线。
扩散推荐模型
生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），可广泛用于建模用户交互的生成过程。但是，它们遭受了内在的局限性，例如gan的不稳定性和VAE的限制代表能力。这种限制阻碍了复杂用户间生成过程的准确建模，例如由各种干扰因素引起的嘈杂相互作用。鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。 要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。 此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。 为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。 我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。 经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。 CCS概念鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。CCS概念
Metaverse时代的生成人工智能
Metaverse的出现在与数字环境的互动方式中呈现出范式的转变。生成的AI技术通过自主创建多样化和沉浸式的内容来丰富这些虚拟世界。本研究论文提出了一种利用元元中生成AI的综合方法。我们探索了各种技术，例如生成对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）和增强学习（RL），以生成虚拟环境，角色，对象，纹理和叙事。我们的方法包括数据收集，预处理，模型培训，评估以及集成到元平台中。我们还讨论了与在元元中部署生成AI相关的道德考虑和潜在挑战。简介想象一个虚拟世界充满了无尽的可能性，其中内容创建毫不费力，个性化的体验比比皆是。可以通过利用生成AI的力量来实现这种元评估的愿景。Web3以其安全和以用户为中心的体系结构为这场革命奠定了基础。阻止链技术可确保数据完整性，并使用户能够控制其数字资产。。这允许实时内容分析和反馈，从而导致更丰富，更多样化的体验。想象虚拟字符，现实的声音和迷人的视觉效果无缝编织到内容生产过程中。诸如chatgpt之类的生成AI技术正在成为元元的基石，大大降低了