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World File Search System低维子
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
低维结构物理
• M. Jaros，半导体微结构的物理和应用（牛津科学出版社 1989 年） • J. Singh，半导体及其异质结构的物理学，（McGraw-Hill，1993 年） • MJ Kelly，低维半导体、材料、物理、技术、器件，（牛津））（1985 年） • JK Jain，复合费米子，（剑桥）（2007 年） • V. Mitin 等人，量子异质结构、微电子学和光电子学，（坎普里奇）（1999 年） • ZC Feng（编辑）量子异质结构、微结构和器件，（IOP）（1993 年） • P. Michler（编辑），单量子点基础、应用和新概念（Springer）（2003 年） • JH Davies 和 AR Long，纳米结构物理学， (IOP) (1992) • TJ Devreese 和 FM Peeters (编辑)，二维气体的物理学，(Plenium) (1987) • T. Chakraborty、P. Pietilainen，量子霍尔效应，分数和积分 (Springer) (1988) • P. Butcher 等人，低维半导体结构的物理学，(Plenum) (1993) • H. Morkoc 等人，ModFets 的原理和技术，第 I、II 卷 (Willey) (1991) • EL Ivchenko 和 GE Pikus，超晶格和其他异质结构，(Springer) (1997) • L.Challis (编辑)，低维固体中的电子-声子相互作用 (Oxford) (2003) • J. Davies，物理学低维半导体物理学（剑桥）（1998） • D. Ferry 和 SM Goodnick，纳米结构中的传输（剑桥）（1997） • PN Butcher，低维半导体结构理论和电子传输简介 • S.Datta，中观系统中的电子传输（剑桥）（1995） • GP Triberis，低维固体物理学，从量子阱到 DNA 和人造原子，（新星）（2007） • CD Simserides、A. Zora 和 GP Triberis，平面磁场下的低维载流子，新现象（新星）（2010）
义隆电子股份有限公司章程
实收资本额时不在此限；另视公司营运需要及法令规定提列特别盈余公积，如尚有盈余并同期初未分配盈余，由董事会拟具盈余分配案，以发行新股方式为之时，应提请股东会决议后分派之。 本公司依公司法规定，授权董事会以三分之二以上董事之出席，及出席董事过半数之决议后，将应分派股息及红利或公司法第二百四十一条第一项规定之法定盈余公积及资本公积之全部或一部以发放现金之方式为之，并报告股东会。股利分派比例如下： 当年度拟分派盈余数额不得低于累积可分配盈余之百分之五十；现金股利，不得低于股利总额之百分之十。 员工酬劳发给股票或现金之对象，得包括符合一定条件之控制或从属公司员工。 第七章附则第三十条：本公司组织规程及办事细则另定之。 第三十一条：本章程未订事项，悉依公司法及其他法令规章办理。
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。
宏观微电子股份有限公司
页次壹、开会程序..................................................... 1 贰、开会议程..................................................... 2 叁、选举事项..................................................... 3 肆、其他议案..................................................... 3 伍、临时动议..................................................... 3 陆、散会......................................................... 3 附件ㄧ、 董事(含独立董事)候选人名单............................... 4 二、 董事候选人兼任其他公司之职务明细表........................ 6 附录ㄧ、 公司章程................................................. 8 二、 股东会议事规则........................................... 14 三、 董事选任程序............................................. 22 四、 全体董事持股情形......................................... 25
μSR 实验进展与缪子源发展趋势*
（c）浸入量子自旋液体中的磁液滴[15]； （d）磁电材料表面上方的单个电荷，Cr 2 O 3，诱导表面下方的图像单极，然后图像单子在表面上方产生理想的单极磁场[20]。
低维量子纠错开销的下限
量子计算的可行性在很大程度上取决于找到有效的量子误差校正 (QEC) 方案。从理论角度来看，QEC 是量子阈值定理 [ABO97] 的核心，而在实践中，它通常会导致昂贵的开销。部分成本可以归因于需要进行频繁的测量以诊断系统是否出现错误。根据所考虑的架构，这些测量可能难以实现，特别是对于仅限于局部交互的系统。因此，可以访问的可观测量空间受到计算机所在空间的限制。这一观察结果引出了以下自然问题：几何和量子误差校正性能之间的权衡是什么？在空间体积中可以可靠地存储多少信息？在这项工作中，我们表明，当使用量子误差校正时，仅限于几何局部操作和经典计算的架构会产生开销。具体来说，当限制为任意二维局部操作和自由经典计算时，我们表明，操作保护 k 个逻辑量子位的量子代码直至目标误差 δ ，所需的物理量子位数 m 满足
通过对齐低维潜在表征来比较高维神经记录
神经科学中的许多问题都涉及对大量神经元反应的理解。然而，当处理大规模神经活动时，解释变得困难，并且在两种动物之间或不同时间点之间的比较变得具有挑战性。我们在现代神经科学中面临的一个主要挑战是对应性，例如，我们不会在完全相同的时间记录完全相同的神经元。如果没有某种方法将两个或多个数据集联系起来，那么比较不同的神经活动模式集合就变得不可能。在这里，我们描述了利用神经记录中共享的潜在结构来解决这一对应性挑战的方法。我们回顾了将两个数据集映射到可直接比较的共享空间的算法，并认为对齐是比较跨时间、神经元子集和个体的高维神经活动的关键。