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World File Search System扩散式
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。
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！
扩散模型的行为克隆
模仿学习通过观察专家的演示而无需访问环境奖励信号来解决学习的挑战。大多数现有的模仿学习方法不需要与环境进行交互，要么将专家分布建模为条件概率p（a | s）（e。g。，行为克隆，BC）或关节概率P（s，a）。尽管简单地用BC对条件概率进行建模，但它通常在概括方面挣扎。在建模关节概率可以提高概括性能时，推理过程通常是耗时的，并且模型可能会遭受过度拟合的歧视。这项工作提出了一个模仿学习框架，该框架从建模专家分布的条件和联合概率中受益。我们提出的扩散模型启动行为克隆（DBC）采用了一种扩散模型，该模型训练了建模专家行为，并学习了一项政策，以优化BC丢失（条件）和我们提出的扩散模型损失（关节）。DBC在导航，机器人臂操纵，灵活的操纵和运动中的各种连续控制任务中的表现优于基准。我们设计了其他实验，以验证对条件概率或专家分布的关节概率建模的局限性，并比较不同的生成模型。消融研究证明了我们的设计选择的有效性。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
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。