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对核自旋扩散的理论检查...
微秒相干时间在供体的自旋动力学计算中预测 - 受体电子旋转对PÞA 1A在光系统I（PSI）的光激发后创建。研究了由于各向异性蛋白环境对预测的相干时间T m而引起的核自旋扩散（NSD）的影响。紧密定位的对位于电子旋转的位置5 - 8°A的质子的三元组和三元质子显示为在很大程度上控制T m。对PSI晶体结构的了解允许进行自旋动力学计算，其中去除或替换了特定的辅助因子和氨基酸残基，并且鉴定了控制电子脱碳的各向异性环境特征。最后，我们表明单独的NSD无法解释> 3个较短的实验观察到的相干时间，并暗示关键蛋白质位点的甲基可能解释了这种差异。
Uber国际扩散的制度条件...
本研究研究了促进了Uber国际扩散的因素，Uber是共享经济中增长最快的全球公司之一。我们特别关注该乘车共享平台可以在网上传播给客户的法律和机构条件。使用独特的跨国纵向数据集，我们采用事件历史模型来研究制度环境对Uber扩散的影响。结果表明，即使在控制经济和政治特征之后，法治的建立也会对Uber的传播产生积极影响。此外，政府对市场法规的总体质量与此乘车共享平台的扩散呈正相关。我们的研究通过确定能够使全球商业模式转变的关键制度因素来促进有关共享经济的新兴文献。
改进了基于扩散的生成模型
扩散概率模型（DPM）在发电任务中取得了显着成功。但是，他们的培训和抽样过程遇到了分配不匹配的问题。在降级过程中，培训和推理阶段之间的输入数据分布有所不同，可能导致数据生成不准确。为了消除这一点，我们分析了DPM的训练目标，并在看来可以通过分布强劲的优化（DRO）来缓解这种不匹配，这等同于在DPMS上进行稳健性驱动的对抗性训练（在）。此外，对于最近提出的一致性模型（CM），它提炼了DPM的推理过程，我们证明其训练目标还遇到了不匹配问题。幸运的是，此问题也可以通过AT减轻。基于这些见解，我们建议在DPM和CM上进行有效的效率。最后，广泛的经验研究验证了基于扩散模型的AT有效性。代码可在https://github.com/kugwzk/at_diff上找到。
渲染和扩散：基于扩散的行为克隆
摘要 - 在机器人学习的领域，高维观测值（例如RGB图像和低级机器人动作）之间的复杂映射，两个本质上非常不同的空间构成了一个复杂的学习问题，尤其是在有限的数据中。在这项工作中，我们介绍了一种使用机器人3D模型的虚拟渲染器在图像空间内统一的低级机器人动作和RGB观察的方法。使用此联合观察表达表示，它使用学习的扩散过程计算低级机器人动作，该过程迭代地更新机器人的虚拟渲染。此空间统一简化了学习问题，并引入了对样品效率和空间概括至关重要的电感偏差。我们在模拟中彻底评估了研发的几种变体，并展示了它们在现实世界中六个日常任务上的适用性。我们的结果表明，研发具有强大的空间概括能力，并且比更常见的图像到动作方法更有效。
探索基于协作分布式扩散的AI- ...
受生成人工智能（AI）技术和算法的进步驱动，AI生成的内容（AIGC）的广泛采用已经出现，从而允许产生多样化和高质量的内容。，基于扩散模型的AIGC技术已被广泛用于以各种方式生成内容。但是，AIGC模型的现实实施，特别是在资源受限的设备（例如手机）上，引入了与能源消耗和隐私问题有关的重大挑战。为了进一步促进无处不在的AIGC服务的实现，我们提出了一种新颖的协作分布式基于扩散的AIGC框架。通过利用无线网络中的设备之间的协作，提出的框架促进了AIGC任务的有效执行，从而优化了边缘计算资源利用。此外，我们研究了移动电话上的denoising步骤的实际实施，拟议方法对无线网络辅助AIGC景观的影响以及与现实世界集成相关的未来机会。本文的贡献不仅为AIGC服务的现有局限性提供了有希望的解决方案，而且还为未来在设备协作，资源优化以及在各种设备上无缝提供AIGC服务的研究铺平了道路。我们的代码可从https://github.com/ hongyangdu/distributed -diffusion获得。
开发具有扩散的SELEX模拟器
背景：通过指数富集（SELEX）对配体的系统演变是一种发现具有高亲和力和特异性的新型配体的强大方法。但是，实验过程是耗时的，资源密集的，并且涉及许多可以显着影响结果的参数。本论文旨在使用扩散模型开发一个内部的SELEX模拟器，这些模型是一类生成模型，通过一系列通过一系列降噪步骤迭代精炼信号来学会降解数据。通过利用扩散模型的功能，我们可以简化配体发现并优化实验条件。
评估基于扩散的生成模型的设计空间
大多数现有的扩散模型准确性的理论研究，尽管很重要，但假设得分函数已近似于一定的精度，然后使用此先验绑定来控制发电的错误。本文相反，对整个生成过程（即培训和采样）提供了第一个定量的理解。更确切地说，它对梯度下降下的脱氧分子分数进行了非质合分析分析。此外，还提供了方差爆炸模型的精制采样误差分析。这两个结果的组合产生了完整的误差分析，该分析阐明了（但这一次，理论上）如何设计训练和采样过程以进行有效产生。例如，我们的理论意味着偏爱噪声分布和训练中的减肥权重，这些训练与Karras等人中使用的偏爱。[30]。它还提供了对抽样时间和方差时间表的选择的观点：当分数经过良好的训练时，Song等人的设计。[46]更可取，但是当训练较少时，Karras等人的设计。[30]变得更加可取。
2023核能和不扩散的区域研讨会：
核能在全球议程上很高；越来越多的政府领导人以及能源和气候专家将其视为管理气候变化和满足未来能源需求的解决方案的关键部分。在2023年12月在迪拜举行的联合国COP28气候变化会议上，25个国家致力于2050年核能三倍。2024年3月，国际原子能局（IAEA）和比利时建立了这一进展，通过在布鲁塞尔举办核能峰会，这是第一个致力于核能的州首席总队聚会。数十个国家正在考虑或已经追求核能，包括中东的几个国家。然而，核能扩张在全球范围内仍然是适度的，目前尚不清楚它是否会充分应对气候威胁并支持经济发展的全部潜力。
贸易作为环境技术扩散的渠道
只有少数位于少数国家 /地区的公司在风力涡轮机制造方面具有特定的技术专业知识。新的定量分析表明，该专业知识是风力涡轮机贸易的重要驱动力。此外，国家风力发电效率被证明取决于获得国际市场可用的高质量风力涡轮机。风力涡轮机的贸易为进口国中无法在国内复制的效率水平的技术提供了访问。这些结果具有重要的政策含义：i）风力涡轮机贸易的障碍也是传播关键环境技术的障碍，而这些障碍是不可广泛可用的； ii）贸易歧视性措施也会对可再生部门的非制造业创造工作产生负面影响，因为这依赖于风能的持续部署，这又取决于从国际市场上获得高质量的涡轮机的机会； iii）政策不应关注国家冠军的创建，而是要确保国内企业可以将其特定能力应用于可再生能源行业全球价值链中的新机遇。
（离散）扩散的顺序蒙特卡洛指导...
扩散模型已成为机器学习中生成建模的重要方法。这些模型是通过模拟一些“破坏性”随机过程来训练的，这些随机过程在训练数据样本中初始化，并且具有易于采样的限制分布。通过学习如何逆转随机过程来获得生成模型。扩散模型的大多数应用都用于连续数据，并使用高斯扩散作为随机过程。但是，相同的想法也可以通过适当的破坏过程选择，例如基于离散的马尔可夫链和吸收状态的引入。通过指导进一步提高了扩散生成模型的性能和适用性，这是一种基于某些辅助信息或外部模型来指导生成过程的技术。指导既可以用于有条件生成（例如带有分类器指导）和改善样本质量（鉴别器指导）。在本演讲中，我将讨论如何将顺序的蒙特卡洛用于扩散模型的指导。我将重点放在不容易适用的基于常规得分的指导技术的离散设置上。基于与FilipEkströmKelvinius的联合工作（自回旋扩散模型的歧视指南，AISTATS 2024，https：//arxiv.org/abs/2310.15817）