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World File Search System扩散过程
测量协议风洞 - RIVM
NEN 8100 – 建筑环境中的风障和风害 CUR 103 – 建议 103。风洞调查。 Civieltechnisch Centrum Uitvoering Research en Regelgeving VDI 3783/12 – 环境气象学。大气边界层流动和扩散过程的物理模拟。风洞的应用。 2000 年 12 月。RBL 2007 – 2007 年空气质量评估方案，Staatscourant 2007 年 11 月 13 日，220，第 21 页。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
多模式条件 - 金属有机-frameworks- ...
图1。介绍概述。a。 MOF的SDF表示。负SDF值代表孔隙表面的内部，而正值表示孔隙表面的外部。b。SDF的Noising和denoising过程的图形说明。c。 Moffusion的模型架构。在Moffusion中，使用denoising 3D U-NET用于扩散过程，MOF构造函数用于从生成的SDF构建MOF。vq-vae用于数据压缩和恢复，但是从可视化中省略了它。疗程表现出包括数字，分类和文本数据在内的不同数据方式的条件。
利用液滴撞击带电表面获取能量
我们结合使用高速视频成像和电测量来研究水滴落在预带电固体表面时撞击能量如何直接转换为电能。在各种撞击条件（初始高度、相对于电极的撞击位置）和电参数（表面电荷密度、外部电路电阻、流体电导率）下进行系统性实验，使我们能够定量描述电响应，而无需基于水滴-基底界面面积演变的任何拟合参数。我们推导出此类“纳米发电机”所收集能量的缩放定律，并发现通过匹配外部电能收集电路和流体动力学扩散过程的时间尺度，可以实现最佳效率。
基于扩散模型的机器人视觉运动策略学习
背景和动机视觉策略学习涉及将视觉观察映射到运动动作上，使机器人能够有效地与环境互动。传统方法通常在多模式作用分布的复杂性以及对高精度和时间一致性的需求中挣扎。最近引入的扩散策略通过采用有条件的降级扩散过程来生成机器人动作，从而提供了有希望的解决方案。这些模型在产生复杂的行为方面表现出了卓越的性能，使其成为机器人操纵和组装任务的理想候选人。此外，整合自然语言处理（NLP）允许多功能任务调理，使机器人能够根据人类指令执行各种任务。
锂离子电池的容量淡出
SEI形成反应的动力学表达基于Ekström和Lindbergh的论文（参考文献3）。在本文中，假定SEI形成受到形成的SEI膜的扩散过程受到限制，结果衰老在膜增厚后会减慢。另外，当石墨电极颗粒在插入负电极期间膨胀时，由于SEI膜的“破裂”，老化也会加速。石墨膨胀速率既取决于电荷状态和插入电流。假定SEI形成反应是减少反应，从而导致较低电位的反应速率（即电池最新电池）。在循环和日历老化期间，使用集团零维模型的模型参数的值，用于在45 c的循环和日历老化期间的实验数据。
同时的统一离散扩散...
最近开发的离散扩散模型在文本到图像任务中表现出色，显示出处理多形式信号的巨大希望。在这项工作中，我们利用这些特征，并提出一个可以使用单个模型，基于文本的，基于图像的，甚至具有远见性的同时生成的统一的模型模型，该模型可以执行“模态翻译”和“多模式生成”任务。具体而言，我们通过提出一个统一的过渡矩阵来统一多模式信号的离散扩散过程。此外，我们设计了一个具有融合嵌入层和统一的目标函数的相互注意模块，以强调模式间链接，这对于多模式生成至关重要。广泛的实验表明，我们提出的方法可以与各种一代任务中的最新解决方案相当地执行。
使用 REMChlor-MD 评估基质扩散对氯化溶剂位点的影响
氯化溶剂羽流的修复是一项艰巨的技术挑战，因为只有少数几个地点已经证实能够将地下水完全恢复到原始状态。本情况说明书总结了造成这一困难的一个关键因素 - 基质扩散。基质扩散是地下水中的污染物最初从高渗透性区域（例如砂砾）中浓度较高的区域迁移到低渗透性介质（例如黏土砂、粉砂和粘土）的过程。当高渗透性区域的地下水羽流浓度降低时，这种扩散过程可以逆向发生（“反向扩散”），并且在主要污染源被移除或控制后很长一段时间内，可能成为难以管理的次要污染源。