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使用工具流的流栖息地分析指南...
第二部分包含有关IFIM特定部分的辅助信息。第6章介绍了必须理解的水文学和渠道的一些概念，才能有效地应用该方法。第6章的目标不是使用该方法使每个人的水文学家或液压工程师。相反，它旨在提供有关如何估算水供应，如何操作储层以及如何响应流域或流量变化的通道变化的后台。这些信息的大部分是在方法论的大多数应用过程中源自外部〜的，并且用户有责任理解提供信息的方法，以及估计技术固有的假设和限制。
破坏流的数学模型...
摘要。本文的主题是现代飞机电子系统、其组件和功能单元的运行过程，作为数学模型的对象。目的是分析现有的数学工具，用于计算飞机无线电电子系统的故障流及其改进机会。任务：建立组件、功能单元和整个飞机无线电电子系统的故障流数学模型，具有无限数量的恢复和不同的资源恢复深度。分析的方法是：用于无故障评估的参数方法和概率方法。结果：开发了飞机电子系统电路位置故障流的数学模型。结论。通过考虑飞机无线电电子系统电路位置故障流的数学模型，获得了具有无限数量的有限持续时间的最小恢复的故障流的众所周知的数学模型的概括。
反流途径
胃食管反流病会导致胸骨后烧灼痛。它还可能伴有上腹部疼痛和口腔酸味。进食和平躺时症状会加重。反流是一种常见的长期疾病，导致大量患者被转诊至胃肠病学服务部门。传统上，患者要么作为新患者在胃肠病学诊所就诊，要么直接被转诊进行内窥镜检查。对于没有出现“危险信号”紧急怀疑癌症 (USoC) 警告症状的反流患者，这些检查的检出率非常低，正如英国胃肠病学会 (BSG) 最近的报告所强调的那样：英国有症状胃镜检查的诊断产量：英国胃肠病学会使用国家内窥镜数据库 | Gut (bmj.com) 中的数据进行的分析。)，并且低于 USoC 转诊的阈值。此途径旨在帮助患者自我管理病情，并向初级保健部门强调应转介至二级保健部门进行调查的较复杂病例。它还提供了一种选择加入机制，以便继续存在问题的患者仍然可以通过反流诊所获得二级保健服务。
CP4375-3-流码
FlowCode是一个软件程序，允许用户以简单的方式快速，轻松地开发复杂的电子系统，可与一系列微控制器一起使用，包括Microchip的“ PIC'Microcrocontrollers（PIC MCUS），Arduino和Arm”。FlowCode本身是微控制器中性的 - 无论使用哪种微控制器，它几乎与用户界面相同。差异在硬件和程序下载和测试的方式中。
媒体，流和地点
我们为在工人合作社中进行生产的动态经济发展并形式化了一个平衡概念。该概念排除了工人对合作社的分配，其中一个合作社的工人可以转移到不同的合作社，并使自己和现有的合作社中的现有工人都更好。它还排除了分配，其中其他一些工人离开的工人将使合作社的工人更好地做出分配。我们还提供了最小信息均衡选择标准，该标准可以运行我们的均衡概念。我们说明了我们的概念和操作的应用，在与特定的偏好和技术的重叠后代经济的背景下。合作经济遵循的动态路径在与道路之后的道路上相似，其次是资本主义经济，其逐渐收敛到具有恒定产出的稳定状态。量化的合作经济具有静态的不可能，因为对于给定的总资本库存，企业规模小于社会计划者所选择的企业。另一方面，合作经济可能不会动态地有效，并且可以以高于或低于资本主义经济的速度积累资本。我们还提出了一种说明性的校准，该校准可以定量比较合作社和资本主义经济中的稳态收入。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。