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World File Search System扩散的
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。
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。
diffaug：通过基于无扩散的数据增强，增强无监督的对比度学习
数据增强方法是手工设计或基于模型的。手工设计的方法，例如视觉效果中的颜色变化和随机裁剪或DNA序列中的突变，需要人类输入，并且通常是特定于数据的，并且与复杂的数据进行了斗争，在这些数据中，小变化显着影响语义。语义与无关的方法（例如添加噪声）存在，但并不总是有效的。此外，手工设计的方法需要更多样本来减轻微妙的语义变化中的风险，这在诸如生物学之类的昂贵域中挑战。使用生成模型（VAE，GAN，扩散）的基于模型的方法改善了视力任务和监督学习的训练，但面临着对多样性，概括和对外部数据的依赖的担忧。
基于复杂的配体结合蛋白通过基于等效扩散的生成模型重新设计
图1：提议的框架概述。该过程始于利用蛋白质氨基酸序列和配体微笑弦作为输入。构象采样过程包括迭代应用输入特征，更新残留特征并脱落等效，最终在其辅导的Cα蛋白质主链和配体配合物以及其辅导中产生了新型蛋白质序列。
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
通过行动扩散的视觉运动策略学习
摘要本文介绍了扩散策略，这是一种通过将机器人的视觉运动策略表示为有条件的降级扩散过程来生成机器人行为的新方法。我们从4种不同的机器人操纵基准的15个不同任务进行基准扩散策略，发现它始终优于现有的最新机器人学习方法，平均提高46.9％。扩散策略学习了动作分布得分函数的梯度，并通过一系列随机Langevin动力学步骤在推断过程中对此梯度字段进行了迭代优化。我们发现，用于机器人策略的扩散配方会产生强大的优势，包括优雅地处理多模式作用分布，适合高维操作空间以及表现出令人印象深刻的训练稳定性。为了充分解锁在物理机器人上进行视觉运动策略学习的扩散模型的潜力，本文提供了一组关键的技术贡献，包括结合后退的地平线控制，视觉调节和时间序列扩散变压器。我们希望这项工作将有助于激励新一代的政策学习技术，这些技术能够利用扩散模型的强大生成建模能力。代码，数据和培训详细信息可用forfusion-policy.cs.columbia.edu
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。
太阳能光伏扩散的潜在驱动因素和障碍
摘要 2019 年上半年，越南经历了太阳能光伏 (PV) 安装热潮，装机容量增至 4,450 兆瓦。这使越南超过泰国，成为东南亚装机容量最大的国家。本文探讨了越南太阳能热潮的根本驱动因素、进一步应用太阳能的障碍以及下一阶段太阳能应用的合适策略。研究人员对来自政府机构、国际组织、非政府组织、大学、研究机构和行业的专家进行了 46 次半结构化访谈。研究发现，对新项目慷慨的上网电价 (FIT) 为 93.5 美元/兆瓦时，加上免税等支持政策，是越南太阳能光伏热潮的主要直接驱动因素。根本驱动因素包括政府希望提高能源自给自足水平以及公众对当地环境质量的要求。输电网容量有限和行政程序复杂是主要障碍之一。展望未来，越南具有继续扩大太阳能光伏发电规模的巨大潜力，而市场机制将在这一过程中发挥重要作用。越南的案例与更广泛的能源转型讨论相关。
独立、限制溶解和扩散的柔性硫电极可在高质量负载下实现高比容量
获得稳定且面容量超过 10 mA h cm − 2 的 S 正极是实现高能量密度配置的关键且不可或缺的步骤。然而，增加 S 正极的面容量往往会降低比容量和稳定性，这是由于厚电极中 S 的溶解加剧和可溶性多硫化物的扩散。本文报道了一种独立复合正极的设计，该正极利用 3D 共价结合位点和化学吸附环境来提供 S 物质的限制溶解和阻止扩散的功能。通过采用这种架构，纽扣电池表现出出色的循环稳定性和 1444.3 mA hg − 1（13 mA h cm − 2）的出色比容量，而软包电池配置表现出超过 11 mA h cm − 2 的显著面容量。这种性能与出色的柔韧性相结合，通过连续弯曲循环测试证明，即使在硫负载量为 9.00 mg cm − 2 的情况下也是如此。这项研究为开发具有更高负载能力和卓越性能的柔性 Li-S 电池奠定了基础。
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。