XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩散式
使用离散扩散
在特定细胞类型中具有精确活性水平的工程调控DNA序列具有巨大的医学和生物技术潜力。然而，可能序列的庞大组合空间和复杂的调节语法管理基因调控已被证明对现有的apar术具有挑战性。监督了由本地搜索算法提出的评分序列的深度学习模型，忽略了功能序列空间的全局结构。尽管基于扩散的生成模型在学习这些分布方面已显示出希望，但它们在调节性DNA中的应用受到限制。评估生成序列的质量也仍然具有挑战性，这是由于缺乏统一的框架来表征调节DNA的关键特性。在这里，我们引入了DNA离散扩散（D3），这是一种具有靶向功能活性水平的有条件采样调节序列的生成框架。我们开发了一套全面的评估指标套件，以评估生成序列的功能相似性，序列相似性和调节组成。通过对跨越人类启动子和型增强子的三个高质量功能基因组学数据集进行基准测试，我们证明，D3优于捕获顺式调节语法的多样性和生成更准确地反映基因组调节性DNA特性的序列的现有方法。此外，我们表明D3生成的序列即使在数据限制的情况下，也可以有效地增强监督模型并提高其预测性能。
通过快速扩散反演
基于预训练扩散模型的图像恢复（IR）方法已显示出最先进的性能。但是，它们具有两个基本局限性：1）他们经常假设降解操作员是完全知道的，并且2）它们改变了扩散抽样过程，这可能会导致不在数据歧管上的恢复图像。为了解决这些问题，我们通过快速扩散反转（Bird）提出了盲图恢复（Bird），一种盲IR方法，该方法共同优化了降级模型参数和恢复的图像。为了确保恢复的图像位于数据歧管上，我们在预训练的扩散模型上提出了一种新颖的采样技术。我们方法中的一个关键想法不是修改反向采样，即。e。，一旦取样初始噪声，就不要改变所有中间潜在的潜在。这最终等效于将IR任务作为输入噪声空间中的优化问题。此外，为了减轻与完全展开的扩散模型相关的计算成本，我们利用这些模型的固有功能使用大的时间步骤在正向扩散过程中跳过。我们在几个图像恢复任务上实验验证鸟类，并表明它达到了最先进的表现。项目页面：https：//hamadichihaoui.github.io/bird。
辅仁大学外语学院生成式AI使用原则说明
■ 如果您提供最少努力的提示，您将获得低质量的结果。您需要改进提示以获得良好的结果。这需要努力。■ 不要相信它说的任何话。如果它给您一个数字或事实，除非您知道答案或可以向其他来源核实，否则假设它是错误的。您将对该工具提供的任何错误或遗漏负责。它最适合您理解的主题。■ AI 是一种工具，但您需要承认使用它。请在任何使用 AI 的作业末尾附上一段，解释您使用 AI 的用途以及您使用什么提示来获得结果。不这样做违反了学术诚信政策。■ 请仔细考虑此工具何时有用。如果它不适合案例或情况，请不要使用它。
追踪 AlN 多层基板中的金属扩散现象扩散...
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预置式免疫 - 式 - 式学习者.pdf
申请人/学习者：需要此表格的信息，因为您在汉密尔顿健康科学（HHS）中拥有即将到来的学习经验。请让您的医疗保健提供者填写以下所有详细信息！亲爱的医疗保健提供者，安大略省医院协会和安大略省医学协会（OHA/OMA）要求医院工作的每个人都满足以下要求。感谢您为此个人完成此免疫表格。
对硒扩散和钝化太阳能电池中硒扩散和钝化的定量评估
在CDSETE/CDTE太阳能电池中引入硒已导致归因于散装缺陷的钝化的设备性能。在这项工作中，对具有不同SE浓度的一系列CDSETE/CDTE薄膜进行高分辨率的阴极发光实验，以量化SE的机理和钝化作用。我们证明了SE浓度和辐射效率之间的普遍依赖性，以及CDTE和CDSE 0.4 TE 0.6之间发光的10倍。原始的发光图被转换为SE浓度的地图，揭示了其在堆栈中的分级轮廓。我们证明了SE沿氯化镉退火处理引起的CDTE晶界的扩散并确定扩散系数，在晶界，在晶界的扩散系数是晶粒内部的八倍以上。这些结果为SE分布及其对CDSETE/CDTE太阳能电池的钝化的影响提供了微观见解。
对硒扩散和钝化太阳能电池中硒扩散和钝化的定量评估
在CDSETE/CDTE太阳能电池中引入硒已导致归因于散装缺陷的钝化的设备性能。在这项工作中，对具有不同SE浓度的一系列CDSETE/CDTE薄膜进行高分辨率的阴极发光实验，以量化SE的机理和钝化作用。我们证明了SE浓度和辐射效率之间的普遍依赖性，以及CDTE和CDSE 0.4 TE 0.6之间发光的10倍。原始的发光图被转换为SE浓度的地图，揭示了其在堆栈中的分级轮廓。我们证明了SE沿氯化镉退火处理引起的CDTE晶界的扩散并确定扩散系数，在晶界，在晶界的扩散系数是晶粒内部的八倍以上。这些结果为SE分布及其对CDSETE/CDTE太阳能电池的钝化的影响提供了微观见解。
中国人工智能服务管理暂行办法2023（目录）...
第 3 章 服务规范 （第 9 条 至 第 15 条） 第 4 章 监督检查和法律责任 （第 16 条 至 第 21 条） 第 5 章 附 则 （第 22 条 至 第 24 条）
模拟空气流动和污染物扩散...
我要感谢我的导师 Roy Colvile 博士和 Helen ApSimon 博士对我的支持，尤其是在我第一年的时候。我尤其要感谢 Helen 说服我留下来攻读博士学位，还要感谢 Roy 积极主动、有效地争取资金。我还要对 Jon Hill 博士说一声“非常感谢”，感谢他在论文一开始就为我提供了深刻的建议和非常有帮助的 STAR-CD；还要感谢 Peter Wickett 先生和 Jason Bowsher 先生多年来提供的宝贵 IT 帮助。我还要感谢空气污染小组的其他同事，特别是 Rachel Warren 博士、Kiki Assimakopoulos 女士和 Linda Davies 女士、Leslie Cowie 女士和 Jennifer Eastwood 女士，感谢他们的善良和开朗，让我在困难时期继续前进。另外，还要感谢 IC 的所有音乐朋友，特别是 IC 人文系的 Ainslee Rutledge 女士：感谢你们让我在可爱的太阳能房里练习唱歌！
