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ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。
在基于扩散的生成语音增强方法中，仅从增强语音信号的输出Si-SDR估计
摘要 - 已引入了一种新的生成模型，基于扩散的生成模型（DGM），以增强语音。语音增强的有效性取决于各种因素，例如信噪比和噪声类型。在无法获得干净的参考信号的实际情况下，希望监视语音增强方法的有效性。本研究仅使用增强的语音信号调查了基于DGM的语音增强有效性的可能性。它提出了通过采用多个增强信号的相对差异的倒数来估计增强语音信号的标准不变信号渗透率。索引术语 - 言语增强，基于扩散的生成模型，增强语音信号的逆相对差异，si-sdr
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。
COBL扩散：使用控制屏障和Lyapunov功能在动态环境中基于扩散的条件机器人计划
抽象 - 装备自主机器人，能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是，在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作，以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划，本文提出了Cobl-Diffusion，这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器，用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程，迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性：合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明，COBL扩散会产生平滑的轨迹，使机器人能够到达目标位置，同时保持低碰撞速率，并具有动态障碍。
低频振动和皮肤应变对 PVA/PVP 可溶解微针插入力学和药物扩散的影响
微针 (MN) 为提高透皮给药和诊断的有效性提供了一种有希望的解决方案。然而，大规模制造、部分 MN 渗透和不受控制的药物输送等挑战限制了该技术的有效性。为了克服这些挑战，当前的研究检查了皮肤应变和振动对 MN 插入和药物输送的影响。开发了一种新型多功能冲击涂抹器，用于改善皮肤插入，该涂抹器结合了皮肤拉伸、偏心旋转质量 (ERM) 和线性谐振致动器 (LRA) 微振动功能。此外，使用双光子聚合 (TPP) 和软压花工艺开发了一种用于溶解微针贴片 (DMNP) 的可扩展复制方法。当使用不同频率的 ERM 和 LRA 微振动应用时，DMNP 用于评估模型药物荧光素钠盐 (FSS) 的扩散和浓度。此外，还提出了一种新的计算机模拟方法，将微纳植入多层超弹性皮肤模型，并结合皮肤应变和振动效应。结果表明，施加皮肤应变和振动可降低微纳植入所需的力，并增强药物在皮肤中的溶解和扩散深度，从而提高微纳装置的药物渗透性和有效性。
具有不对称临时免疫时期和部分跨免疫的传染病扩散的两晶型模型
我们引入了具有不对称临时免疫期和部分跨免疫力的两种元模型。我们根据菌株特异性的碱性繁殖数量，临时免疫力和交叉免疫性程度，从而获得了竞争性排除和菌株共存的明确条件。我们分叉分析的结果表明，即使两种菌株具有相似的基本繁殖数和其他流行病学参数，临时免疫期的差异以及部分或完整的交叉免疫也可以提供显着的竞争优势。为了分析动力学，我们引入了一个准稳态还原模型，该模型假设原始应变保持其流行稳态状态。我们使用线性稳定性分析，平面平面分析和Bendixson-Dulac标准完全分析了所得的平面混合开关系统。我们使用共同的模型和相关的模型与COVID-19的发病率数据相结合，重点介绍了三角洲（B.1.617.2），Omicron（B.1.1.529）和Kraken（XBB.1.5）变体。这些数值研究表明，尽管19 Covid-19的早期新型菌株具有显着接管和灭绝祖先菌株的趋势，但最近的菌株具有共存的能力。
耦合非厄米踢转子中定向动量流与弹道能量扩散的共存
我们用数值方法研究了具有 PT 对称势的耦合踢动转子中的量子输运。我们发现当复势虚部幅度超过阈值时，波函数会发生自发的 PT 对称性破缺，而耦合强度可以有效调节该阈值。在 PT 对称性破缺状态下，由周期性踢动驱动的粒子在动量空间中单向运动，标志着定向电流的出现。同时，随着耦合强度的增加，我们发现从弹道能量扩散转变为一种改进的弹道能量扩散，其中波包的宽度也随时间呈幂律增加。我们的研究结果表明，由粒子间耦合和非厄米驱动势相互作用引起的退相干效应是造成这些特殊输运行为的原因。
03,09，光激发电子从Alas/GAAS异质结构的光电导率中的光激发电子扩散的作用
半导体P - i -n异质结构被广泛用作辐射探测器，并在光电子中具有多种应用[1-4]。在这种半导体结构中的能量吸收高于禁止带宽度的光导致电子孔对产生。对，在耗尽的I -Area中产生或从I -Area到掺杂n-和P-层的深度的扩散长度的距离与电场分开，因此电流出现在外部电路中[4]。光电流值将用载体的漂移电流定义，该载体在I -Area中产生，以及在I -Area外产生的载体的扩散电流。在某些条件下，半导体结构的光响应可以检测到多个各种量子振荡事件。例如，由于光电声发射的光激发电子和孔的放松导致光电流振荡，具体取决于刺激光子的能量[5]。在GAAS/ALAS或INGAN/GAN P -I -N超晶格中观察到来自偏置电压的光电流振荡[6,7]。在工作[8]中，研究了P - I -N-二极管在光谱光谱上的I -i -i -n-二极管中的INAS层的影响，并显示了此类异质系统对创建敏感光探测器的效率。后来，在这样的单屏障GAAS/ALAS异质结构中（见图1）在辐照时观察到巨大的光电流振荡[9,10]，光子能量高于GAA中的光子能量高于禁止带宽度，而GAA中的光子宽度高，这似乎是多种共振 - 类似于Volt-Ampere特性（VAC）的特殊性。振幅为光电流时的平均光值的20％，其光线为λ= 650 nm，而在具有单个隧道屏障的p - i -i -n -diodes中，这是不可能的，这是不可能的。观察到了那个时期
年度报告 - 国防部
1.1 印度的安全关切取决于全球和地区战略与安全环境的动态。冷战后的国际形势和 9/11 恐怖袭击事件使国际社会在全球安全问题和挑战上更加趋同，尽管在具体问题上的看法和行动仍然存在重大差异。印度位于北非和东南亚之间恐怖主义弧线的中心，靠近核扩散的主要来源，而且来自其西部边境的恐怖主义活动持续不断，这些都要求印度保持高度警惕和防御准备。新威胁的性质也加强了国际合作打击恐怖主义和大规模杀伤性武器扩散的必要性，并强调了印度在全球应对此类势力方面可以发挥的作用。
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基于扩散的图生成模型可有效生成高质量的小图。但是，很难将它们缩放到包含节点的大小的大图。在这项工作中，我们提出了Edge，这是一种新的基于扩散的图生成模型，可为大图提供生成任务。该模型是通过逆转离散扩散过程来开发的，该离散扩散过程随机去除边缘直到获得空图。它利用扩散程序中的图形稀疏性来提高计算效率。特别是，边缘仅关注图节点的一小部分，并且仅在这些节点之间添加边缘。没有损害建模能力，它的边缘预测比以前的基于基于扩散的属性模型要少得多。此外，边缘可以显式地对训练图的节点度进行建模，然后在捕获图形统计时提高训练图。实证研究表明，边缘比竞争方法更有效，并且可以产生数千个节点的大图。它还优于生成质量的基线模型：所提出的模型发电的图形统计信息与训练图更相似。