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World File Search System反转
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
在非贵族 -基于反转的地热系统结构的3D可视化
摘要。随着能源需求继续上升，位于萨拉克山的地热电厂在增加传递给Java-Bali地区的电力供应方面起着至关重要的作用。这项研究的目的是确定萨拉克山的3D地下结构，特别是使用重力法的储层分布作为地热能的靶标。重力数据，包括重力干扰（GD），Geoid和数字高程模型（DEM），从ICGEM网站获得了总共48740个数据。基于残留异常图的结果，萨拉克山下方的低异常具有-5.15至-1.88 mgal，这被怀疑与岩浆室相关。表现下方的高异常的值在0.92至5.01 mgal中，表明被认为是储层岩石的安第斯山玄武岩侵入性岩石。通过3D反转建模，对萨拉克山地热系统的地下结构，一个粘土盖，密度从2.47到2.5 gr/cc，深度为0至700 m，安第斯山脉玄武岩作为储层，其密度为2.74至2.91 gr/cc的密度在700至30000 m的深度上，已识别为3000 m m dowed。
密度反转的效果 - 科学艺术和梅蒂尔（SAM）
Science Arts＆Métiers（SAM）是一个开放访问存储库，收集了艺术与Métiers技术研究所研究人员的工作，并在可能的情况下可以在网络上自由使用。
钙钛矿薄膜中的能带反转特征......
合金 BaSn_{1–x}Pb_{x}O_{3} Junichi Shiogai、Takumaru Chida、Kenichiro Hashimoto、Kohei Fujiwara、Takahiko Sasaki、
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
学习一个动态隐私的相机鲁棒性反转攻击
摘要。设计了设计隐私相机（PPC）的问题。以前的设计依赖于静态点扩展功能（PSF），以防止检测私人视觉信息，例如可识别的面部特征。但是，可以通过测量对点光源的摄像机响应来轻松恢复PSF，从而使这些相机容易受到PSF反转攻击的影响。提出了一种新的动态隐私（Dypp）摄像头设计，以防止此类攻击。dypp摄像机依赖于动态的光学元素，即这种空间光模拟器来实现随时间变化的PSF，该PSF随着图片的变化而变化。PSF是通过学习的嵌入式嵌入，对手进行的，以同时满足用户指定目标的隐私目标，例如面部识别准确性和任务效用。对多种隐私视力任务的经验评估表明，与以前的PPC相比，Dypp设计对PSF反转功能的强大意义要大得多。此外，该方法的硬件可行性由概念验证摄像头模型验证。
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
使用时间反转波形将微波确定性加载到人造原子上
摘要：将量子信息确定性地加载到量子节点上是迈向量子网络的重要一步。本文，我们证明具有最佳时间波形的相干态微波光子可以有效地加载到半无限一维 (1D) 传输线波导中的单个超导人造原子上。使用具有指数上升波形的弱相干态（脉冲中包含的光子数 (N) ≪ 1），其时间常数与人造原子的退相干时间相匹配，我们证明从 1D 半自由空间到人造原子的加载效率为 94.2% ± 0.7%。高加载效率归因于时间反转对称性：入射波和时间反转的发射波之间的重叠高达 97.1% ± 0.4%。我们的研究结果为实现基于波导量子电动力学的量子网络开辟了有希望的应用。关键词：量子网络，光子加载，波导量子电动力学，超导人工原子Q
偶极量子多体自旋系统中的时间反转
宏观系统中的时间反转与日常经验相矛盾。仅通过时间反转导致杯子破碎的微观动力学，几乎不可能将破碎的杯子恢复到其原始状态。然而，借助现代量子技术提供的精确控制能力，量子系统的幺正演化可以随时间逆转。在这里，我们在原子气体中的里德堡态表示的偶极相互作用、孤立多体自旋系统中实施时间反转协议。通过改变编码自旋的状态，我们翻转了相互作用哈密顿量的符号，并通过让退磁多体状态随时间演化回磁化状态来展示磁化弛豫动力学的逆转。我们使用洛施密特回声的概念阐明了原子运动的作用。最后，通过将该方法与弗洛凯工程相结合，我们展示了具有不同对称性的大量自旋模型的时间反转。我们的状态转移方法适用于广泛的量子模拟平台，其应用范围远远超出量子多体物理学，涵盖从量子增强传感觉到量子信息扰乱。
反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测行为
有两种方法可以分析有关人的数据，如果您愿意的话，有两种“文化”（Breiman，2001； Snow，1959）。一个人是心理学文化 - 现在已经超过一个世纪了，完全熟悉。对于行为科学家来说，1个数据是一种结束的手段，用于改善我们关于人类思想的理论。数据可用于测试竞争理论并开发新的理论。最终，数据都是为了让我们了解理论是正确和重要的。另一种文化（将其称为机器学习文化）是新的，但迅速增长。这种文化就是要使用大量的行为数据来预测人们会做什么。这种文化所产生的算法现在在社会的范围内广泛运作，包括在社交媒体上为人们策划内容，推荐产品（书籍，电影等）。），并自动化专家决策。机器学习文化与心理文化形成鲜明对比。它是成功的算法，在不利用心理学的理论见解的情况下成功地预测行为。