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通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
口服粘膜免疫：停止扩散大流行病毒的最终策略 由TLR7和TLR9介导的氧化态和先天免疫的作用在狼疮肾炎中 洞悉用于新型分子发现的光合微生物的共培养和增强的专业代谢产物 胰岛素抵抗在冠状动脉疾病患者中冠状动脉搭桥术后并发症发展中的作用 与废物管理计划的闭环供应链中的决策：制造商的背包活动和政府的再制造补贴 口腔癌中的DNA氧化损伤：8-羟基-2 免疫和代谢在主动脉夹层中的独立和互动作用 阿尔茨海默氏病的血液 - 脑屏障崩溃
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的，其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中，五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019（Covid-19）在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而，生物体复制和病毒通过粘膜组织传播，不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略，以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜，这是病毒传播的关键部位，也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外，我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景，以最终控制传播。
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
Centrotherm Centronic扩散管炉
扩散炉是一个热处理单元，具有圆柱加热室，可以水平或垂直定向。由于等距表面辐射热量，因此可以通过出色的热均匀性处理圆形工件。它们也可以在部分真空条件下发挥作用，以确保整个操作中的大气控制。这对于确保蒸气相扩散到固态半导体的情况下而无需引入不良杂质的最佳条件至关重要。
锂离子电池阴极中离子扩散的纳米级映射
在锂离子电池阴极N. Balke 1，S。Jesse 1，A。N. Morozovska 2，E。Eliseev 3，E。Eliseev 3，D。W. Chung 4，Y. Kim 5，L。Adamczyk 5，R。E. E. Garcia 4，N。Dudney 5和N.Dudney Internal Interge Nation Interge N.实验室，田纳西州橡树岭，美国37831，2，乌克兰国家科学学院半导体物理研究所，乌克兰41，PR。nauki，03028乌克兰，乌克兰3，材料科学问题研究所，乌克兰国家科学学院，乌克兰3，乌克兰3，Krjijanovskogo，Krjijanovskogo，03142基辅，乌克兰，乌克兰，4材料工程学院，Purdue University，Purdue University，Purdue University，Purdue University，West Lafayette田纳西州37831，美国。实现Li进出阴极的运动是新电池设计的关键组成部分，但由难以识别的纳米级工艺主导。我们开发了一种基于扫描探针显微镜的方法，电化学应变显微镜（ESM），以研究薄膜licoo 2电极材料中的电偏置诱导的锂离子传输。ESM利用了偏置控制的锂离子浓度和电极材料摩尔体积之间的固有联系，从而为具有纳米计精度的新型研究提供了能力。使用ESM，可以在相关的长度尺度上研究局部电化学过程，以揭示结构，功能和液压电池性能之间的复杂相互作用。这项工作表明了如何使用ESM来研究分层阴极材料（例如Licoo 2）中的锂离子运输。N.B.N.B.通过其分层结构，锂离子传输和相应的体积变化很大程度上取决于Licoo 2晶粒的晶体学方向。使用ESM，可以鉴定具有增强锂离子动力学的晶粒和晶界。显着性的可再生能源需求日益增长与对当前未按照许多应用所需的性能执行的高级储能技术的需求密切相关。储能系统的功能（例如锂离子电池）基于并最终受到离子流的速率和定位，以不同的长度尺度从原子上的原子到晶粒到接口。在这些长度尺度上理解离子运输过程的根本差距极大地阻碍了当前和未来电池技术的发展。ESM的开发已经打开了以前从未达到的水平来了解锂离子电池的途径。有关用ESM获得的本地锂离子流的独特信息将不可避免地导致电池应用材料开发的突破。了解离子流，材料属性，微结构和缺陷之间的相互作用是电池操作的关键，可用于优化设备属性并了解电池褪色过程中发生的情况。信用研究是作为流体界面反应，结构和运输（第一）中心的一部分，这是一个能源边界研究中心，由美国能源部基本能源科学办公室资助，基础能源科学办公室，奖励编号ERKCC61（N.B.，L.A.，L.A.R.E.G.R.E.G.以及美国能源部基础能源科学办公室的一部分，美国能源部CNMS2010-098和CNMS2010-099（N.B.，S.J。）。还承认亚历山大·冯·洪堡基金会。和D.W.C.感谢NSF Grant CMMI 0856491的支持。“纳米尺度的电化学插入和锂离子电池材料的扩散映射” N。Balke，S。Jesse，A。N. Morozovska，E。E. Eliseev，D。W. Chung，Y。Kim，Y。Kim，L。Adamczyk，R。E. E.García，N。Dudney和S.V.kalinin，nat。纳米技术。5，749-754（2010）。5，749-754（2010）。
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。