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World File Search System扩散的
关于巡航导弹扩散的听证会
国防国会研究服务分析师克里斯托弗·博尔克科姆在参议院政府事务委员会国际安全、扩散和联邦服务小组委员会就巡航导弹扩散问题举行的听证会 2002 年 6 月 11 日 主席先生，尊敬的小组委员会成员，感谢你们给我这次机会与你们讨论巡航导弹扩散问题。根据要求，我将回答以下问题：· 什么使得巡航导弹成为关注国家或恐怖组织眼中有吸引力的武器？哪些技术挑战使得它们不太可能成为恐怖组织使用的武器？· 评估巡航导弹技术扩散的困难是什么？· 各国对巡航导弹的追求有多积极？· 巡航导弹和航空工业之间的联系对实施有效的出口管制构成哪些挑战？交叉观察 在直接回答这些问题之前，我想提出三个与你的四个问题相关的观察： · 首先，几乎所有巡航导弹技术都有合法的商业和民用应用。 · 第二，由于巡航导弹技术广泛存在于民航工业基础中，因此很难监测、评估、预测和控制其扩散。 · 第三，由于前两点，巡航导弹具有很大的技术惊喜潜力。它们可以迅速出现且出乎意料。 特点
2。扩散的机制和来源
1芬兰气象学院，芬兰赫尔辛基，2，纽约州奥尔巴尼市的大学，美国奥尔巴尼，美国，3气候和全球动力学实验室，NSF国家大气研究中心，美国科罗拉多州博尔德市，美国，4莱比锡学院，莱比锡大学，莱比锡大学，莱皮西格大学，莱皮西格大学，读者。气候科学，苏黎世，苏黎世，瑞士，7个国家海洋与大气管理局（NOAA）化学科学实验室，美国科罗拉多州博尔德，瑞士洛桑大学8号，洛桑，洛桑大学，9迪斯特斯·deutscheszentrumfürluft -luft -luft -und und undraumfahrt（drling）美国科罗拉多州科罗拉多大学的环境科学研究所，美国科罗拉多州科罗拉多大学，国家海洋与大气管理局11号（NOAA）物理科学实验室，美国科罗拉多州博尔德，麦克斯 - 普兰克 - 普兰克斯蒂特·弗朗克·弗朗克·库洛洛洛洛尼学会12号
通过光谱扩散的图生成
在本文中，我们提出了Grasp，这是一种基于1）图拉普拉斯矩阵的光谱分解位置的新型图生成模型和2）扩散过程。具体来说，我们建议使用剥离模型对特征向量和特征值进行采样，从中我们可以从中重建图形拉普拉斯和邻接矩阵。我们的突变不变模型还可以通过将它们连接到每个节点的特征值来处理节点特征。使用拉普拉斯频谱使我们能够自然捕获图形的结构特征，并直接在节点空间中工作，同时避免限制其他方法的适用性。这是通过截断符号来实现的，正如我们在实验中所显示的那样，这会导致更快但准确的生成过程。在合成和现实世界图上进行的一系列实验表明，我们模型对最新的替代方案的优势。
加速基于分数扩散的收敛...
b分析加速ode采样器（定理1）19 B.1证明的主要步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 B.2引理证明6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.1财产证明（49）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.2财产证明（50a）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 B.2.3财产证明（50b）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 B.2.4财产证明（51）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31.12.5其他引理证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 B.3引理7。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 div>
开发基于扩散的nom图 -
背景：急性一氧化碳中毒（DEACMP）后延迟的脑病是一种严重的并发症，可能是由一氧化碳中毒（ACOP）引起的。本研究旨在确定与DEACMP相关的独立风险因素，并开发列夫图以预测开发DEACMP的概率。方法：回顾性地分析了2015年9月至2021年6月之间被诊断为ACOP的患者的数据。将患者分为两组：DEACMP组和非DECMP组。进行了单变量分析和多元逻辑回归分析，以确定DEACMP的独立风险因素。随后，构建了列图以预测DEACMP的概率。结果：研究包括122名患者，其中30名（24.6％）出现了DEACMP。多元逻辑回归分析表明，扩散加权成像（DWI）的急性高信号病变，一氧化碳（CO）暴露持续时间和格拉斯哥昏迷量表（GCS）是DEACMP的独立危险因素（数量= 6.230，1.230，1.323，0.7114，0.714，p <0.05）。基于这些指标，构建了一个预测性nom图。结论：这项研究构建了使用DWI和临床指标上的高信号病变来预测DEACMP的nom图。该列图可以用作区分高危患者的可靠工具，并能够提供个性化治疗以降低DEACMP的发生率。
使用基于扩散的生成模型
最近，基于条件分数的扩散模型在监督语音增强领域引起了人们的关注，从而产生了最新的性能。但是，这些方法在普遍到看不见的条件时可能会面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种以无监督方式运行的替代方法，利用了扩散模型的生成力量。具体来说，在训练阶段，使用基于得分的扩散模型在短期傅立叶变换（STFT）域中学习了清晰的语音，从而使其无条件地从高斯噪声中产生干净的语音。然后，我们通过与语音信号推理的噪声模型相结合，开发了一种后验采样方法来增强语音的增强。通过迭代期望最大化（EM）方法同时学习噪声参数以及干净的语音估计。据我们所知，这是探索基于扩散的生成模型的第一部作品，用于无监督语音增强，与最近的变异自动编码器（VAE）基于无监督的方法和一种最先进的基于扩散的基于扩散的超级访问方法相比，这表明了有希望的恢复。因此，它在无监督的语音增强中为未来的研究打开了一个新的方向。
扩散的语音增强和覆盖...
摘要 - 在这项工作中，我们基于以前的出版物和基于Iffusion的GenerativeModelsForsPeechenHancement。我们介绍了基于随机微分方程的扩散过程的详细概述，并深入研究了其含义的广泛理论研究。与通常的有条件生成任务相反，我们不会从纯高斯噪声中开始反向过程，而是从嘈杂的语音和高斯噪声的混合物开始。这与我们的前进过程相匹配，该过程通过包括一个漂移术语从干净的语音到嘈杂的语音。我们表明，此过程仅使用30个扩散步骤来生成高质量的干净语音估计。通过调整网络架构，我们能够显着提高语音增强性能，表明网络而不是形式主义是我们原始范围的主要限制。在广泛的跨数据库评估中，我们表明，改进的方法可以与最近的判别模型竞争，并在评估与培训不同的语料库时可以更好地概括。我们使用现实世界的嘈杂录音和听力实验的仪器评估来补充结果，其中我们提出的方法是最好的。检查以解决反向过程的不同采样器配置，使我们能够平衡性能和计算速度驱动量。此外，Weshowthatthatthatthatthatthepropsed方法也适用于消耗，因此不限于添加背景噪声的去除。
气候基于生成扩散的降尺度
根据气候模型输出，降级或超分辨率为决策者提供了有关气候变化的潜在风险和影响的详细高分辨率信息。机器学习算法证明自己是有效，准确的缩小方法。在这里，我们展示了一种基于生成的，基于扩散的降尺度方法如何给出准确的降尺度结果。我们专注于一个理想化的环境，其中我们在0时恢复ERA5。25◦以2◦分辨率从粗粒子版本分辨率。与标准的U-NET相比，基于扩散的方法具有优异的精度，尤其是在细尺度上，正如光谱分解所强调的那样。另外，生成方法为用户提供了可用于风险评估的概率分布。这项研究强调了基于扩散的降尺度技术在提供可靠和详细的气候预测方面的潜力。
稳定扩散的交互式视觉学习
基于扩散的生成模型创建令人信服的图像的令人印象深刻的能力引起了全球关注。然而，它们的复杂内部结构和操作通常会挑战非专家。我们引入了扩散，这是第一个交互式可视化工具，以阐明稳定的扩散变速器如何在图像中提示稳定。它紧密地概述了稳定扩散的组件的视觉概述，并详细说明了其基础操作。此集成使用户能够通过动画和交互式元素在多个级别的抽象之间流动过渡。提供实时的动手体验，扩散解释器允许用户在而无需安装或专业硬件的情况下调整稳定扩散的超参数和提示。通过用户的网络浏览器访问，扩散范围在民主的AI教育方面取得了长足的进步，从而促进了更广泛的公共服务。超过7,200名跨越113个国家/地区的用户在https：// poloclub上使用了我们的开源工具。github.io/diffusion-explainer/。可以在https://youtu.be/mbkiadzjpna上获得视频演示。