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图生成的变分流匹配
我们将流匹配作为变异推理的公式，我们称为变异流匹配（VFM）。基于此公式，我们开发了Catflow，这是一种用于分类数据的流匹配方法。catflow易于实现，计算上有效，并且在图生成任务上取得了强大的结果。VFM中的关键观察是，我们可以根据后概率路径的变异近似来对流的矢量场进行参数化，这是轨迹的可能端点上的分布。我们表明，这种变分的解释既可以接受catflow目标，又将原始流量匹配目标作为特殊情况。我们还将VFM与基于分数的模型相关联，其中动力学是随机的而不是确定性的，并基于重新持续的VFM目标，在模型可能性上得出了绑定。我们在一个抽象的图生成任务和两个分子生成任务上评估catflow。在所有情况下，CATFLOW都超过或匹配当前最新的表现。
扩散模型第2章：通过分数匹配培训
＃有些人称之为Stein分数功能，而某些人则认为“得分函数”名称令人困惑，不应使用，因为Fisher分数功能是一个相似但不同的对象。无论如何，DPM论文普遍称之为“得分函数”。
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。
专业测绘无人机 - 地理匹配
eBee 的 eMotion 软件实时显示飞机的关键飞行参数、电池电量和图像采集进度，而 eBee Ag 自动驾驶仪内的人工智能则不断分析机载 IMU 和 GPS 数据，以控制和优化无人机飞行的各个方面。这款专有自动驾驶仪还管理各种智能故障安全行为，进一步提高安全性。
利用人工智能进行工作匹配
2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了
双光子模式制备和匹配效率
[1] A. L. Migdall、S. Castelletto、I. P. Degiovanni 和 M. L. Rastello，“基于相关光子的方法测量探测器量子效率的比较”，Appl. Opt.，第 41 卷，第 2914-2922 页，2002 年。[2] W. Tittel、J. Brendel、H. Zbinden 和 N. Gisin，“使用能量时间贝尔态中纠缠光子的量子密码学”，Phys. Rev. Lett.，第 84 卷，第 4737-4740 页，2000 年。[3] E. Knill、R. Laflamme 和 G. J. Milburn，“一种使用线性光学实现高效量子计算的方案”，Nature，第 41 卷，第 2914-2922 页，2002 年。 409，第 46-52 页，2001 年。[4] T. B. Pittman、B. C. Jacobs 和 J. D. Franson，“存储参量下转换中的伪需求单光子”，Phys. Rev. A，第 66 卷，第 042 303/1-042 303/7 页，2002 年。[5] A. Migdall、D. Branning 和 S. Castelletto，“定制单光子按需源的单光子和多光子概率”，Phys. Rev. A，第 66 卷，第 053 805/1-053 805/4 页，2002 年。[6] M. H. Rubin，“光学自发参量下转换中的横向相关”，Phys. Rev. A，第 54 卷，第 5349-5360 页，1996 年。[7] S. Castelletto、I. P. Degiovanni、A. L. Migdall 和 M. Ware，“关于参数下转换光子源中双光子单模耦合效率的测量”，New J. Phys.，第 6 卷，第 87/1-87/16 页，2004 年。[8] D. N. Klyskho，“结合 EPR 和双缝实验：先进波的干涉”，Phys. Lett. A，第 132 卷，第 299-304 页，1998 年。[9] C. H. Monken、P. H. Ribeiro 和 S. Padua，“优化光子对收集效率
一个电池 - 许多匹配配件的设备
Wagner也是合作伙伴，在执行各种翻新项目时，可以使18V电池供电工具的用户无限。当前18V电池与11个制造商的100多种不同产品兼容。来自不同制造商的电池和充电器现在已经成为过去。同时，您正在为环境做一些好处，并节省金钱和空间。
对近期功率匹配要求的评估
（I.碳排放）虽然实现长期脱碳最终将需要小时匹配，但分析表明，具有适度条件的年度匹配方法可能会产生与美国在美国的IRA限制相结合的绿色氢，用于新的绿色氢资产到2032年•通过2032•到2032年••包括添加的基本假设，包括添加的添加性和相同的预期能量•分析量相匹配•分析量相匹配•适用于临时量 - 临床 - 适用于临时量 - 临床 - 融合量 - 适用于临时，并将其降低 - 临床 - 临床 - 临床 - 临床 - 临床 - 临床 - 适用于临床，并将其降低量可再生能源过度建筑能力，资源组合和电解仪关闭时间的适度条件，预计年度匹配将产生净负排放量（-0.5至-1.8 kgco 2 /kgh 2）< /kgh 2）< /div>
Offlu Avian流感匹配（Offlu-aim）...
在法国和荷兰进行的疫苗试验表明，在2021年在这两个地方分离的禽类疾病和禽类的传播侵害了疾病和传播。法国的研究涉及用自我复制的RNA病毒疫苗或亚基疫苗接种的m子鸭子。在荷兰提供保护的疫苗是HVT载体疫苗。这些实验研究可能无法反映其他因素可能影响疫苗有效性的情况，但在实验室条件下确实表现出了良好的保护。在其他地方，分别基于2020年和2018年的菌株，引入了中国2.3.4.4b病毒（例如RE-14）和埃及的疫苗抗原。在火鸡进行了其他研究，但尚未正式报道。对于那些打算接种火鸡的人，我们建议在确定适当的方法和候选产品以考虑进行疫苗接种时与Offlu或其他专家进行讨论。
DNA匹配后指控的性侵犯嫌疑人
•PC 667S3 - 3先前罢工•PC 1170（h）（3） - 先前的严重或暴力重罪•CRC 4.421（a）（3） - 受害者很脆弱•CRC 4.421（b）（1） - 被告已被告从事暴力行为•CRC 4.421（2）（2） - 曾经是成年后的•CRC•3。BCC（B）。先前的监狱任期•CRC 4.421（b）（4） - 被告正在缓刑，强制性监督，释放后•CRC 4.421（b）（5） - 被告的先前绩效不令人满意