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脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
在嘈杂条件下，稀疏的非线性动力学稀少
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学（SINDY）的稀疏识别，以高度准确，可靠的预测，并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统，这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法，但仍然存在一些问题：由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加，因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题，我们提出了基于整体学习，精英收集和分类技术的改进的信明，同时保持凸计算。在拟议的方法中，进行了图书馆的行李，并且收集了R平方的精英大于90％。然后，在幸存的精英上执行聚类，因为并非总是可用的，并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后，通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后，选择了最佳模型。仿真结果表明，所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测，该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
对相干超级嘈杂通道的量子参数估计
由量子噪声造成的一般量子统一操作员被复制并插入一个相干超级式通道中，超过两个路径在嘈杂的单位上跨越探测器，并由控制量子驱动。对探针控制量子对的关节状态上的超塑通道进行的转换实现进行了表征。然后对超座通道进行特定分析，以分析嘈杂单一的相位估计的基本计量学任务，并由Fisher信息，经典或Quanth评估。与常规估计技术进行了比较，并通过最近研究了具有无限因果关系的量子切换通道，该通道最近研究了相似的相位估计任务。在此处的分析中，第一个重要的观察结果是，尽管它从未直接与估计的单一估计的单一相互作用，但可以单独测量它以进行有效的估计，同时丢弃与单一相互作用的探针Qubit。此属性也带有开关通道，但不可访问的技术无法访问。在一般条件下，此处表征了控制量子标筒的最佳测量。第二个重要的观察结果是，噪声在将控制矩偶联到单位的耦合中起着至关重要的作用，并且即使使用完全去极化的噪声，控制量矩形在非常强的噪声下仍可以进行相位估计的操作，而常规估计和切换通道在这些条件下也不正常。结果扩展了对相干控制通道的能力的分析，该通道代表可利用量子信号和信息处理的新设备。
校正：splitnet：可学习的清洁噪声标签，用于嘈杂标签学习
本文的原始版本不幸地包含确认部分中的错误。确认部分被错误地发布，因为这项研究得到了文化，体育和旅游研发计划的支持，该计划通过韩国创意内容机构赠款，由文化，体育和旅游部资助（关于神经水印技术的研究，用于版本的AI 3D Content，RS-2024-00348469，Technology of Multos of Technology of Multos of Mytim of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Mertion of Mote of Markight Technipers of Mertion of Technologigh RS-2024- 00333068）和韩国国家研究基金会（RS-2024-00346597）。这项工作也得到了Sam-Sung Electronics Co.，Ltd（项目IO220829-02236-01）的支持。，但应该是通过韩国创意局的文化，体育和旅游研发计划的支持，这项研究得到了由文化，体育和旅游业的敏锐的奖励（RS-2024-00345025，
嘈杂的量子计量学在无限期因果秩序的帮助下
通过去极化噪声造成的一般量子统一操作员被复制并插入量子开关过程中，以实现因果阶的叠加。制定了所得开关的量子通道的表征，以便其在探针控制量子对的关节状态下的作用。然后，对开关通道进行了特定研究，以针对嘈杂的统一操作员的相位估计的重要层次任务，并由Fisher信息（经典或量子）评估。与常规估计技术进行了比较，其中直接在一个单阶段或两个阶段的级联中直接探测了具有定义阶的一个阶段或两个阶段的级联，或者使用两个或多个量子的使用它们的几种用途。在带有无限顺序的开关通道中，报告了特定属性，对于估计有意义，而不存在常规技术。表明，尽管它从未直接与统一相互作用，但仍可以单独测量它以进行有效的估计，同时丢弃与统一相互作用的探针Qubit。此外，对控制Qubit的测量还可以在常规估计变得不那么有效的情况下，在很难的条件下保持有效估计的可能性，例如，在不构成的输入探针或盲目情况下，当单位轴的轴时是盲目的情况。，即使输入探针倾向于与单一轴的轴或完全去极化的输入探针保持一致，在这些条件下，通过测量控制量轴的效率估计仍然是可能的，而在这些条件下，常规估计变得无效。还分析了开关通道的探针值的测量，并证明为相位估计增加了有用的功能。结果有助于对开关量子通道的性质和能力进行持续的识别和分析，并具有无限的订单，以进行信息处理，并发现了量子估计和Qubit Metrology的新可能性。
多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响
HIV感染暗示了人体中的一系列组织，从肛门生殖道中的病毒反式传教开始，随后持续存在于淋巴组织和大脑中。尽管使用孤立细胞的研究对我们了解艾滋病毒感染有显着贡献，但组织微环境的特征是一系列因素的复杂相互作用，所有这些都会影响感染的过程，但在离体研究中却被遗漏了。为了解决这一知识差距，有必要使用基于成像的方法来研究感染动力学和宿主免疫反应。在过去的十年中，新兴的成像技术不断地重新罚款，无论是根据目标的范围和范围而言。这样做，这就打开了可以通过原位研究来回答的新问题。本评论讨论了现在可用的高维成像方式，以及它们用于理解HIV感染的空间生物学的应用。
RORγT反激动剂表明抑制IL-17a和胸腺细胞凋亡之间的边缘 异质采用气候智能农业实践对埃塞克维尼市小规模城市农作物农民的家庭食品和营养安全的影响 孕产妇心理健康与幼儿发展，营养和儿童疾病之间的关联 研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效 gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性 3D荧光染色和低肠癌的共聚焦成像（肠overods）：所有均可访问的协议 海马子场的体积变化和与长期COVID和ME/CFS的严重程度指标的关联：7T MRI研究 注意力缺陷障碍的病因 多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响 HIV感染的空间生物学 与气候相关的双边官方发展援助（...
多种遗传关联表明编码蛋白质的Th17相关基因（例如IL-17A，IL-23和STAT3）以及牛皮癣之间存在致病关系。对此链接的进一步支持来自于以下发现：针对IL-17A，IL-17RA和IL-23的中和抗体在牛皮癣，牛皮癣关节炎和性脊髓炎等疾病中有效。RORγT是一种驱动Th17极化和细胞分泌的中心位置转录因子，因此RORγT的调节可能会为患者提供额外的好处。然而，RORγT在胸腺中T细胞的正常发育和小鼠中RORγT的遗传破坏中起作用，导致源自胸腺中的淋巴瘤的发展。虽然尚未确定RORγT活性的下调会导致人类的后果，但希望进一步了解胸腺效应，以支持该靶标的进步作为对Th17驱动疾病的潜在治疗方法。在此，我们介绍了最近公开的RORγt逆激动剂的表征，在体外和对TH17终点的体外和体内降低了靶标参与和疗效，但需要更高的体外浓度以影响胸腺细胞凋亡。
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
从非结构化嘈杂频道的字符串承诺
承诺是密码学中的一个基本概念，它是可变密码应用的关键组成部分，例如硬币翻转[BLU83，DM13]，零知识证明[BCC88，GMW91]，以及安全的多部分计算[CDN20，BOCG + 06，BOCG + 06，DNS10，GMW19]。此加密原始原始版本允许政党Alice，以一种将其隐藏在另一方隐藏的值的方式对特定值（通常是一点或位字符串）提交，直到爱丽丝选择揭示承诺价值的后面。承诺的两个关键属性是隐藏和结合属性。（1）隐藏属性确保鲍勃在提交阶段中对所承诺的价值一无所知。（2）具有约束力的财产确保，一旦建立了承诺，爱丽丝就无法改变她打算披露的价值。对承诺的常见类比涉及爱丽丝将消息锁定在容器中并将其发送给鲍勃。在此阶段，鲍勃仍然不知道消息的实际内容。稍后，根据爱丽丝（Alice）提供相应的密钥，Bob可以解锁容器并验证承诺的值。对承诺的研究追溯到Blum的基础工作[BLU83]，在该工作中，承诺用于实施硬币翻转，并在假设方形很难的假设下被证明是安全的。的确，在经典的设置中，可以在统一的对手的假设下实现承诺。然而，在没有这样的问题的情况下，即使允许进行量子计算和通信，如果没有其他资源，承诺就变得不可能[LC97，May97，LC98]。此外，在某些交通约束下也可以承诺，例如，特殊相对论[KEN99，CK12，KTHW13]施加的承诺（另请参见[LKB + 13，LKB + 15]以实施此类协议）。甚至不可能将字符串承诺用作用于更长字符串[WTHR11]的资源。研究探讨了如何将通信渠道中的固有噪声（独立于广告影响）用作启用加密任务的资源。Wyner的窃听通道模型[WYN75]及其概括[CK78]利用两个通道之间的嘈杂差距在存在窃听器的情况下实现安全通信。更多的著作表明，嘈杂的通道可以支持各种两方密码协议，包括字符串提交[CRé97，WNI03，CMW05，HW22，HW22，HW23]和忘记转移[CMW05，IKO + 11，DN17]。在更现实的情况下，对手可能对渠道有部分控制，可能会影响