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World File Search System扩散
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。
SLP-T400 | 访问扩散
• 多种代码页 - 支持 23 种代码页 • 支持矢量字体 • 全功能 Windows 驱动程序 - 支持设备字体 使用标准字体（10 种英文字体和 5 种韩文字体）可实现更快的打印速度 - 多种条形码字体 1D : EAN-8、EAN-13、Code 39、Code 93、Code 128、I 2 of 5、ITF、Coda bar、UPC-A、UPC-E、IMB 2D : Maxi code、QR code、PDF 417、Data Matrix • 手动校准设置管理器 - 当打印机在执行自动校准后仍无法检测到介质间隙（或黑标）时，可以使用手动校准介质检测 • 支持短标签（标签最小高度为 6mm）打印 • 智能跳跃™ * • 无底纸打印（选配） • 剥离器和分配器（选配） • Z-Driver 以 4 英寸格式将 A4 和 Letter 大小的文档传输到打印机
建模传染病扩散：...
摘要：流行病学疾病的定量建模在疾病动态，监测和监视中起着至关重要的作用。微分方程提供了一种理解疾病传播动态的好方法，以及不同缓解措施的有效性。本文旨在讨论微分方程在研究疾病扩散中的应用，尤其是在诸如SIR模型之类的隔间模型的情况下，以及扩展其改进的现实主义。本文着重于种群动态，流行病，免疫和疫苗中使用的微分方程的基本方面，以及控制或改变社区不同方面的后果。通过应用这两种模型，本文提供了有关疾病传播（例如Covid 19和流感）的案例详细信息。这些发现提供了疾病传播和扩展的详细信息，并将作为对卫生部门的进一步研究和最终治疗的基础。
扩散推荐模型
生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），可广泛用于建模用户交互的生成过程。但是，它们遭受了内在的局限性，例如gan的不稳定性和VAE的限制代表能力。这种限制阻碍了复杂用户间生成过程的准确建模，例如由各种干扰因素引起的嘈杂相互作用。鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。 要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。 此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。 为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。 我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。 经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。 CCS概念鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。CCS概念
新技术的扩散
我们感谢应用机器学习网络研讨会，亚特兰大美联储，奥本大学，巴布森学院，国际定居银行，巴鲁克学院，Bocconi大学，Bocconi大学，CKGSB，CKGSB，哥伦比亚大学，法国大学，Dartmouth大学，达特茅斯大学，杜克大学，杜克大学，达勒姆大学，达勒姆大学，伦敦伦敦伦敦伦敦大学，康德大学，康德大学，康德大学。经济学，密歇根州立大学，西北大学，诺瓦商学院，纽约大学，俄亥俄州立大学，澳大利亚皇家银行，斯坦福大学，斯坦福大学，图卢兹信息技术网络，不列颠哥伦比亚省，加利福尼亚大学圣地亚哥大学，圣塔芭芭拉大学，圣塔芭芭拉大学，圣塔芭芭拉大学和芝加哥大学，芝加哥大学，马里兰大学，密歇根大学，密歇根大学，密歇根大学加利福尼亚州，德克萨斯大学，华盛顿大学，耶西瓦大学和2021年NBER夏季研究所，2021年秋季NBER EFG会议以及2022年经济动态学会和2024年美国经济学协会年度会议，以获取有用的评论。特别感谢Lisa Kahn共享数据，BLEDI任务对BGT数据查询，Gaétande Rassenfosse，Shane Greenstein，Ben Jones和Chad Syverson进行了良好的讨论，以及Peter Donets，William Hartog，William Hartog和Jared Simpson提供了出色的研究帮助。我们感谢Scarlett Chen，Nick Short，Corinne Stephenson和Michael Webb在概念化和研究该项目的早期版本方面的帮助。所有错误和遗漏都是我们自己的。这项研究的资金由哈佛商学院，新经济思维研究所，考夫曼基金会，斯隆基金会，图卢兹信息技术网络和惠勒学院提供。Bloom和Lerner已获得有关风险投资基金，风险投资集团和政府的风险投资主题的机构投资者的建议。本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映了圣路易斯联邦储备银行，美联储系统或国家经济研究局的观点。
GraphMaker：可以扩散模型生成
具有节点属性的大规模图在各种现实世界应用中越来越普遍。创建镜像现实世界示例的合成，富含属性的图至关重要，尤其是在限制始终数据时共享分析和开发学习模型的图形数据。传统的图生成方法的处理能力有限，无法处理这些复杂的结构。扩散模型的最新进展显示出在没有属性和较小分子图的生成图形结构方面的潜力。但是，由于复杂的属性结构相关性和这些图的大尺寸，这些模型在生成大型属性图时面临挑战。本文介绍了一种新颖的扩散模型，GraphMaker，专为生成大型归因图而设计。我们探索了节点属性和图形结构生成过程的各种组合，发现异步方法更有效地捕获了复杂的属性结构相关性。我们还通过边缘迷你批次生成解决可扩展性问题。为了证明我们在图形数据传播中的实用性，我们引入了新的评估管道。评估表明，GraphMaker生成的合成图可用于为在原始图上定义的任务开发竞争图形学习模型，而无需实际访问这些图形，而许多领先的图形生成方法在此评估中缺乏。我们的实施可在https://github.com/graph-com/graphmaker上获得。