XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩散
专利的扩散和重点的见解
抽象的可持续性强化（SI）应对增加粮食生产的同时挑战，同时减少农业的环境影响。作为对创新的早期披露，专利是技术市场潜力的有用指标。但是，我们缺乏了解当前的农业技术专利与SI目标有关的程度以及哪些技术可以潜在地解决SI。在这里，我们分析了1970 - 2022年期间发行的超过一百万专利的扩散和重点。我们通过效率和环境友好目标的同时出现专利与SI相关的程度。我们的结果表明，尽管在过去的五十年中，专利发行率显着提高，但随着时间的推移，专利扩散到不同国家的速度却下降了。美国是专利最大的净出口国，是迄今为止最高影响的专利（在最高的1％最引用的专利中）生产的。自1970年以来，只有4％的农业专利和6％的高影响力专利与SI目标有关（即促进农业效率和环境友好性），但对SI的关注随着时间的推移而增加。随着时间的流逝，最引人注目的SI相关专利变得更加多样化，从1980年代的数字，机器和能源技术转移到当前的农业生态学，信息和计算机网络时代。我们的结果提供了有前途的技术的早期迹象，这些技术可能会在未来对SI发挥更大的作用，但应受到市场转移和采用农场采用的挑战，并受到农场管理和机构支持中非技术创新的补充。
hs停止扩散束
将学生分为4人，并为每个小组提供“杰克发生了什么？”的第一部分副本。活动。在这些群体中，学生将努力扮演N流行病学家的角色，以确定爆发的来源。学生应在SMA LL组中工作，以回答Activi Ty的问题1和2。小组完成问题2后，将问题3作为CL屁股讨论。接下来，分发讲义“可能的传染病和症状图”，并要求每个小组完成问题1和2。准备就绪后，每个小组将要求从老师那里要求一组信封，一个提出潜在问题，另一个包含他们的答案。（请参阅下面的预制索引卡中要列出的问题和答案列表。）学生将首先打开面试问题的信封，并关注问题3中的工具。利用包含面试问题的答案的信封，每个SMAL L组将遵循问题4中的说明来回答pa rts a。和b。该小组完成了“调查”，分发了标题为“什么是来源？”的活动的第二部分。
了解人工智能扩散框架
研究完整性通过我们的质量和客观性的核心价值以及我们对最高诚信和道德行为水平的坚定承诺来帮助通过研究和分析来帮助改善政策和决策的使命。为了帮助确保我们的研究和分析是严格，客观和无党派的，我们将研究出版物进行稳健而严格的质量保证过程；通过员工培训，项目筛查以及强制性披露政策，避免财务和其他利益冲突的外观和现实；并通过对我们的研究发现和建议的公开出版，披露已发表研究的资金来源以及确保智力独立性的政策来追求我们的研究参与的透明度。有关更多信息，请访问www.rand.org/about/research-integrity。
剥离扩散概率模型
我们使用扩散概率模型表示高质量的图像合成结果，这是一种受非平衡热力学考虑因素启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型与Langevin Dynamics匹配的扩散概率模型和降级分数之间的新联系而设计的，我们的模型可以解释为一种渐进的损失减压方案，该方案可以解释为自动性解码的普遍化。在无条件的CIFAR10数据集中，我们获得的成立分数为9.46，最先进的FID得分为3.17。在256x256 LSUN上，我们获得了类似于Progenkivegan的样品质量。我们的提示可在https://github.com/hojonathanho/diffusion上获得。
扩散张量成像发现
这项研究是一项回顾性研究，该研究已由Bezmialememvakıf大学机构伦理委员会批准（日期为2018年10月2日的决定，编号为18/236）。通过表型发现和遗传分析被诊断出的八名受试者参与了这项研究。从同意参加研究的参与者及其父母那里获得了书面知情同意。审查了8位受试者（6名男性，2名女性，平均年龄8岁）和11名年龄匹配的对照组（4名男性，7名女性，平均年龄11岁）。表现症状是精神和运动的恶化，进行性视觉丧失和癫痫发作。所有孩子都存在视力障碍和典型的眼科发现。患者是儿科神经病学系的患者。对照组由没有临床病史的健康患者组成，由于头痛而适用于门诊诊所，并报告其身体检查和MRI正常。回顾性评估所有受试者的常规脑MRI和DTI发现。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
c-Shipgen：aconditional引导扩散...
船舶设计是一个复杂的设计过程，可能需要一组海军建筑师团队来完成。改善船舶设计过程可以节省大量成本，同时仍为客户提供高质量的设计。船体设计的新技术是扩散模型，一种生成人工智能。船体设计扩散模型的先前工作创建了高质量的船体，其阻力减少和较大的位移量。但是，工作无法产生符合特定设计约束的船体。本文提出了一个条件扩散模型，该模型在给定特定约束的情况下生成船体设计，例如船体所需的主维度。此外，此扩散模型利用总电阻回归模型的梯度来创建低电阻设计。五个设计测试用例将扩散模型与设计优化算法进行了比较，以创建低电阻的船体设计。在所有五个测试用例中，扩散模型均显示出具有总电阻小于优化船体的多种设计，其电阻降低了25％以上。扩散模型还生成了这些设计，而无需重新培训。这项工作可以通过创建以数据驱动的方法来满足用户需求的高质量船体来大大减少船舶的设计周期时间。
评估自主武器的扩散风险
1.Natasha Turak，“沙特国防部声称无人机和导弹碎片证明伊朗参与了阿美袭击”，CNBC，2019 年 9 月 18 日。2.Simon Henderson，“基地组织袭击阿布盖格：沙特石油的脆弱性”，华盛顿研究所，2006 年 2 月 28 日，，2022 年 10 月 3 日访问。3.Humeyra Pamuk，“独家：美国对沙特石油袭击的调查显示袭击来自北方——报道”，路透社，2019 年 12 月 19 日。4.Seth G Jones 等人，“伊朗和胡塞武装针对沙特阿拉伯的战争”，战略与国际研究中心 (CSIS)，2021 年 12 月 21 日，，2022 年 10 月 4 日访问。5.John Spencer，“在城市中打击 ISIS”，现代战争研究所城市战项目播客，2020 年 5 月 15 日，，于 2022 年 10 月 4 日访问。6.Shaan Shaikh 和 Wes Rumbaugh，“纳戈尔诺-卡拉巴赫的空中和导弹战争：未来打击和防御的教训”，CSIS， 2020 年 12 月 8 日，，2022 年 10 月 4 日访问。7.Stuart Russell，《我们为什么需要规范非国家使用武器》，世界经济论坛，2022 年 5 月 18 日。
技术扩散作为重组过程 - OECD
在本研究中，我们使用 1973 年至 2012 年期间美国专利商标局 (USPTO) 的专利申请来分析技术发展模式。我们的研究重点是专利文件中技术领域的组合及其随时间的演变，这可以建模为扩散过程。通过关注过程的组合维度，我们获得了与专利计数互补的见解。我们的结果表明，技术知识网络的密度增加，并且大多数技术领域随着时间的推移变得更加相互关联。我们发现大多数技术都遵循类似的扩散路径，可以将其建模为 Logistic 或 Gompertz 函数，然后可以将其用于估计成熟时间（定义为特定技术的扩散过程放缓的年份）。这使我们能够确定一组有望在未来十年内成熟的有前途的技术。我们的贡献代表着评估传播和相互影响在新技术开发中的重要性的第一步，这可以支持有针对性、有效的研究与创新和产业政策的设计。