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World File Search System扩散
通过离线技能扩散
基于技能的强化学习（RL）方法已经表现出巨大的希望，尤其是在通过层次结构解决长期地平线任务时。这些技能是从离线数据集中学习的任务不足的，可以加速新任务的政策学习过程。然而，由于它们对数据集的固有依赖性，这些技能在不同领域中的应用仍受到限制，当试图通过与数据集域不同的目标域学习基于技能的策略时，它在尝试通过RL学习基于技能的策略时会构成挑战。在本文中，我们提出了一个新颖的离线技能学习框架 - 使用指导的扩散模型来产生从数据集中有限技能扩展的多功能技能，从而增强了对不同领域任务的策略学习的稳健性。具体而言，我们设计了一个基于扩散的技能解码器，并结合层次编码，以将技能嵌入空间分解为两个不同的表示，一种是用于构造域名行为的行为，另一个用于驱散行为中域变化的因素。我们的duskill框架增强了离线学习技能的多样性，从而可以加快针对不同领域的高级政策的学习过程。通过实验，我们表明，Duskill在几个长期任务中都超过了其他基于技能的模仿学习和RL算法，这表明了它的好处，并以几种模仿和在线RL表现出来。
扩散-ES：无梯度计划，扩散自主和指导引导
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色，以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising，以生成轨迹，从而最大程度地提高了可差异的奖励函数，又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能，从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中，我们提出了扩散-ES，一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法，以优化黑框非差异性目标，同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索，并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹，该过程应用了少量的no弱和降解步骤，从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明，扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现，Nuplan是一个已建立的闭环计划基准，用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者，反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外，我们表明，与先前的指导方法不同，我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景，这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下，我们的方法可以产生新颖的，高度复杂的行为，例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1
扩散汤：文本到图像扩散模型的模型合并
摘要。我们提出了扩散汤，这是一种用于文本到图像生成的隔室化方法，该方法平均训练了在碎片数据上训练的扩散模型的权重。通过施工，我们的方法可以培训 - 免费的持续学习和学习，而没有其他内存或inctionce成本，因为可以通过重新体验来添加或删除与数据碎片相对应的模型。我们表明，从重量空间中的一个散布汤样品近似于组成数据集的分离的几何平均值，该数据集提供了抗MONTORIGATION GUARESES，并启用了零拍的样式混合。从经验上讲，扩散汤优于在所有数据碎片的结合下训练的帕拉贡模型，并在域分片数据上取得了30％的图像奖励（.34→.44），而IR的IR（.37→.59）在摄取数据上提高了59％。在这两种情况下，汤也以TIFA得分占上风（分别为85.5→86.5和85.6→86.8）。我们证明了鲁棒性的学习 - 在IR（.45→.44）中，任何单个域shorn仅降低了1％的性能 - 并验证我们对抗Memorization的实际数据的理论见解。最后，我们展示了扩散汤的能力，可以将不同碎片上固定的模型的独特样式融合在一起，从而导致零发的混合风格产生。
扩散-PBD：通过扩散特征演示的可推广机器人编程
摘要 - 通过演示编程（PBD）是一种通过演示所需行为来编程机器人操纵技巧的技术技术。但是，大多数现有的方法要么需要广泛的演示，要么无法推广其最初的演示条件。我们介绍了扩散PBD，这是一种新颖的PBD方法，它使用户能够通过利用预先训练的视觉基础模型捕获的表示形式来综合单个演示中的可通用的机器人操纵技能。在演示时间，手和对象检测先验用于从锚定的人类示范中提取路点，以参考场景中的参考点。在执行时，利用了预训练的扩散模型的功能，以确定新观测中的相应参考点。我们通过一系列真实的机器人实验来验证这种方法，表明扩散PBD适用于广泛的操作任务，并且具有强大的能力，可以推广到看不见的对象，摄像头视图和场景。可以在https://diffusion-pbd.github.io
基于扩散张量成像
1 中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian
通过蛋白质结构扩散
图2：在选定情况下不同模型的性能比较以及不同模型之间结构违规的比较。（a）（b）在8D01_L/8DOY_L之间的TM得分和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分散点图。（c）（d）用8D01_L/8DOY_L从UFCONF覆盖了采样结构。青色：8D01_L实验结构；红色：8DOY_L实验结构；绿色：最接近8D01_L的采样结构；洋红色：采样结构最接近8doy_l。（e）（f）8i6o_b/8i6q_b和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分的散点图。（g）（h）用8i6o_b/8i6q_b从UFCONF中采样结构的覆盖。青色：8i6o_b实验结构；红色：8i6q_b实验结构；绿色：最接近8i6o_b的采样结构；洋红色：采样结构最接近8i6q_b。（i）所有产生的构象在20中定义的总违规损失； （J）所有产生的构象的碳氮（C-N）键损失（表明违反C-N键长度的违规）； （k）所有产生的构象之间的残基数（表明残基之间的原子半径限制的侵犯）计数； （l）所有产生的构象中残留物中的冲突计数（表明残基中原子半径限制的侵犯）；
AIGB：通过扩散建模
自动投标在促进在线广告方面起着至关重要的作用，该广告可以自动为广告商提供投标。强化学习（RL）在自动招标方面已广受欢迎。但是，大多数当前RL自动铸造方法是通过马尔可夫决策过程（MDP）建模的，该过程假设马尔可夫状态过渡。此假设限制了在远程场景中执行的能力，并在处理高度随机的在线广告环境时使模型不稳定。为了解决这个问题，本文介绍了AI生成的招标（AIGB），这是一种通过生成建模的新型自动投标范式。在此范式中，我们提出了diffbid，这是一种用于投标的条件扩散建模方法。diffbid直接建模返回与整个轨迹之间的相关性，从而有效地避免了长时间的时间步长的错误传播。加法，diffbid提供了一种多功能方法，用于生成轨迹，在遵守特定约束的同时最大化给定的目标。在现实世界数据集和阿里巴巴广告平台上进行的在线A/B测试进行的广泛实验证明了Diffbid的有效性，GMV增加了2.81％，ROI增加了3.36％。
技术扩散，生产力和...
10。占用的总收购技术的份额11。 按原产国的进口份额12。 从Infonanation技术和材料中获得获得的技术的份额13。 制造生产率增长14。 相对于美国的制造生产率水平15。 增长会计结果16。 R＆D和1980年代的生产力表现17。 按国家18。的直接和体现研发的回报率。占用的总收购技术的份额11。按原产国的进口份额12。从Infonanation技术和材料中获得获得的技术的份额13。制造生产率增长14。相对于美国的制造生产率水平15。增长会计结果16。R＆D和1980年代的生产力表现17。按国家18。R＆D对机械部门TFP增长的贡献19。 ICT服务部门20。对TFP增长的R＆D贡献。R＆D对机械部门TFP增长的贡献19。ICT服务部门20。总经理高科技出口21。不同商品集团的市场份额变化，1980-93 22。按制造业类型的进口渗透：G7国家，1980年和1992年23 ..总体制造业中出口市场份额24。行业内制造贸易的趋势