XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匹配
单词匹配
Matavulj博士是IEEE Photonics Society（PS），Electron Device Society（EDS）和通信协会（COMSOC），OSA（美国光学学会）和ODS（OptičkoDruštvosrbije Srbije-塞尔比亚光学学会）。教育2002。Ph.D.贝尔格莱德大学电气工程学院电气工程学院，1997年。 M.Sc. 贝尔格莱德大学电气工程学院光电和激光技术1994年。 B.Sc. 电气工程，电气工程学院，贝尔格莱德大学专业化大学：技术物理学1989。 中学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina专业：数学，物理和计算1985年。 小学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina在所有教师研究方面的教学经验约为26年。 本科研究：光电，光电和激光测量系统，光网络。 研究生/大师研究：DWDM（密集波长多路复用网络），硅光子学，有机光电子。 Ph.D.研究：现代光子组件和系统，非线性光学。 指导5博士学位论文完成，目前有3篇监督19 MSC论文53 BSC论文研究，有关物理电子领域的26年研究经验，尤其是在光电和激光技术方面。 在期刊上发表并在会议上发表了130多篇论文。 请参阅下十年的参考书目。 当前的研究兴趣包括建模，模拟和表征Ph.D.贝尔格莱德大学电气工程学院电气工程学院，1997年。M.Sc. 贝尔格莱德大学电气工程学院光电和激光技术1994年。 B.Sc. 电气工程，电气工程学院，贝尔格莱德大学专业化大学：技术物理学1989。 中学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina专业：数学，物理和计算1985年。 小学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina在所有教师研究方面的教学经验约为26年。 本科研究：光电，光电和激光测量系统，光网络。 研究生/大师研究：DWDM（密集波长多路复用网络），硅光子学，有机光电子。 Ph.D.研究：现代光子组件和系统，非线性光学。 指导5博士学位论文完成，目前有3篇监督19 MSC论文53 BSC论文研究，有关物理电子领域的26年研究经验，尤其是在光电和激光技术方面。 在期刊上发表并在会议上发表了130多篇论文。 请参阅下十年的参考书目。 当前的研究兴趣包括建模，模拟和表征M.Sc.贝尔格莱德大学电气工程学院光电和激光技术1994年。B.Sc. 电气工程，电气工程学院，贝尔格莱德大学专业化大学：技术物理学1989。 中学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina专业：数学，物理和计算1985年。 小学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina在所有教师研究方面的教学经验约为26年。 本科研究：光电，光电和激光测量系统，光网络。 研究生/大师研究：DWDM（密集波长多路复用网络），硅光子学，有机光电子。 Ph.D.研究：现代光子组件和系统，非线性光学。 指导5博士学位论文完成，目前有3篇监督19 MSC论文53 BSC论文研究，有关物理电子领域的26年研究经验，尤其是在光电和激光技术方面。 在期刊上发表并在会议上发表了130多篇论文。 请参阅下十年的参考书目。 当前的研究兴趣包括建模，模拟和表征B.Sc.电气工程，电气工程学院，贝尔格莱德大学专业化大学：技术物理学1989。中学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina专业：数学，物理和计算1985年。小学，BosanskaGradiška，Srpska Republic，Bosnia和Herzegovina在所有教师研究方面的教学经验约为26年。本科研究：光电，光电和激光测量系统，光网络。研究生/大师研究：DWDM（密集波长多路复用网络），硅光子学，有机光电子。Ph.D.研究：现代光子组件和系统，非线性光学。 指导5博士学位论文完成，目前有3篇监督19 MSC论文53 BSC论文研究，有关物理电子领域的26年研究经验，尤其是在光电和激光技术方面。 在期刊上发表并在会议上发表了130多篇论文。 请参阅下十年的参考书目。 当前的研究兴趣包括建模，模拟和表征Ph.D.研究：现代光子组件和系统，非线性光学。指导5博士学位论文完成，目前有3篇监督19 MSC论文53 BSC论文研究，有关物理电子领域的26年研究经验，尤其是在光电和激光技术方面。在期刊上发表并在会议上发表了130多篇论文。请参阅下十年的参考书目。当前的研究兴趣包括建模，模拟和表征
理想的组件匹配
遵守GAIA-X原则：新成员需要加入Euprogigant生态系统并遵守Deltadao设置的Pontus-X的要求。这些涉及所有参与者使用自我主张身份（SSI），作为与GAIA-X Trust框架的合法人，具有对官方注册的经过验证的合法人。此外，在入职时也需要满足。这些包括遵守GAIA-X信任框架。此外，为了识别目的，有必要使用有效的欧洲唯一标识符（EUID），经济运营注册和标识号（EORI），增值税识别号（VATID）或唯一的LEI编号。此外，入职过程要求总部的物理位置与法律人员的有记录的法律注册相匹配。此外，还需要创建新的参与者凭证，或者在此过程中支持以前存在的GAIA-X参与者凭证。最后，操作成员需要一个可识别的唯一公共网络，该公共网络由专用密钥控制，可以在参与者注册表中添加。入门过程中的所有这些措施确保所有参与者都与安全和主权数据交换的总体目标保持一致。
Ancestrydna匹配白皮书
AncestryDNAⓡ进行了几项遗传分析，以帮助客户找到，保存和分享其家族史。在这里，我们解释了我们如何检测DNA的“匹配” - 更确切地说，我们如何确定长长的染色体段，由成对的个体共享，这些个体暗示了最近的共同血统。在遗传学领域，这被称为“逐渐身份”（IBD）。一旦确定了IBD段，我们就会使用此信息来估计人们之间的关系（例如，第一个堂兄）。通过通过其DNA之间的亲戚之间的联系，我们为Ancestrydna成员提供了扩展其记录的谱系的机会。此外，匹配是其他AncestryDNA功能（例如Thrulines™和Genetic Communities™）的重要组成部分。在本文中，我们描述了我们所采取的步骤，以识别和解释个体之间相同逐渐相同的DNA段。我们首先介绍了DNA匹配背后的关键概念，解释识别匹配的挑战，最后我们描述了如何解决大型遗传数据库中检测IBD的问题。
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。
人工智能 - 稳定分数匹配
摘要：我们研究了经典稳定匹配问题的泛化，该问题允许基数偏好（而不是序数）和分数匹配（而不是积分）。在这种基数设置中，稳定分数匹配可以比稳定积分匹配具有更大的社会福利。我们的目标是了解寻找最佳（即福利最大化）稳定分数匹配的计算复杂性。我们考虑精确和近似稳定性概念，并提供具有弱福利保证的简单近似算法。我们的主要结果是，有点令人惊讶的是，实现更好的近似在计算上很困难。据我们所知，这些是基数模型中稳定分数匹配的第一个计算复杂性结果。在获得这些结果的过程中，我们提供了许多可能具有独立意义的结构观察。