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World File Search System扩散过程
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。
海军 ISR 的自动化和人工智能 - DTIC
美国海军在向自动化海上战场迈进的过程中面临挑战，并有可能落后于其崛起的大国竞争对手中国人民解放军海军 (PLAN)。美国海军和中国海军如何采用自动化来改善海军情报、监视和侦察 (ISR)？本研究的结果表明，美国海军是创新者和早期采用者，而中国海军作为后期现代化者，已采用自动化系统和人工智能 (AI)，受益于对相关技术的了解。美国海军的宙斯盾和舰船自卫系统以及人工智能技术使中国海军拥有海上优势；然而，中国海军在人工智能技术方面的进步速度快于美国海军。本论文比较了两国海军在采用自动化和人工智能技术进行 ISR 方面的情况。就本研究而言，自动化被定义为一种无需人类直接控制即可运行的过程或特定的面向任务的系统。人工智能更加深入，包括旨在创造能够分析、评估和优化替代方案以实现更广泛目标的机器的进步。我采用 Everett Rogers 的扩散过程 S 曲线模型作为分析提高海军规划人员和决策者效率的努力的框架，因为他们在思考采用哪些自动化和人工智能技术以及如何最好地利用它们。
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。
3D等离子分子纳米复合材料的电化学合成，用于原位标记的无分子检测
基于表面增强的拉曼s骨（SERS）分子检测的可靠性。因此，在热点处的3D散装溶液中，无限分子的精确放置仍然是获得超敏感和可再现的无标记 - 无分子检测的目标。已经提出了一些用于定位靶标分子的方法，包括使用生物感受器[4-6]增强分子相互作用并进行电动作用。[7-9]受体分子为靶分子提供了特定的结合位点。但是，由于受体和靶分子之间的结合事件高度依赖于靶分子在散装溶液中的分子扩散，因此使用这种被动扩散过程很难实现实时检测。对于基于溶液的检测系统，电动驱动被认为是一种有前途的方法，可以通过电溶剂在热点区域浓缩带电的小痣。[7-9]但是，由于纳米级热点与大型大型杂菌质量之间的大小不匹配，因此这些常规的SERS平台不能很好地适应对呼吸道病毒的无标记和快速检测。尽管可以通过电泳吸引≈100nm的病毒粒子颗粒，但由于其结构上的复杂性和较大的尺寸，它们可能不适合纳米级热点。
半导体行业发展
根本性设计变革半导体通常是通过深度扩散工艺制成的，该工艺将掺杂剂（元素杂质）引入硅晶片的晶格中。掺杂剂将晶片转变为能够有效导电的器件。掺杂剂类型决定了每个半导体区域的导电特性：N 型掺杂剂（如磷）产生负电荷载流子区域，而 P 型掺杂剂（如硼）产生正电荷载流子区域。DSRD 还包含轻掺杂的本征区域。这个高温区域夹在 N 型半导体和 P 型半导体之间，半导体中的电传导主要由价带和导带之间的激发电子决定。控制掺杂剂的分布和每个半导体层的厚度对于确保最终器件的最佳性能至关重要。然而，多年来用于生产第一代 DSRD 的扩散工艺繁琐、耗时且成本高昂，使得很难根据需求调整制造时间表。 “掺杂剂扩散是一种标准的半导体制造工艺，但就 DSRD 而言，该工艺既无法得到很好的控制，也无法大规模生产，”MED 工程师、外延 DSRD 团队成员 Sara Harrison 说道。掺杂剂深入硅中所需的扩散过程可能长达一周以上，整个过程
北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能
摘要：我们使用多个观测数据集和一个埃迪渗透的全球海洋模型来建造1950 - 2020年期间的北大西洋热预算（26 8 - 67 8 N）。在多年代时间尺度上，海洋热传输收敛控制北大西洋大多数地区的海洋热含量（OHC）趋势，对扩散过程几乎没有作用。在北大西洋亚北大西洋（45 8 - 67 8 N）中，热传输收敛是通过地质的术语来解释的，而年龄型的流质在亚热带中产生了显着的贡献（26 8-45 8 N）。在所有区域的地质贡献都由时间均值温度梯度的异常对流主导，尽管其他过程具有显着的贡献，尤其是在亚热带中。异常地质电流的时间尺度和空间分布与亚层循环中向西/西北传播的盆地尺度热rossby波的简单模型一致，并且在区域OHC中的多摄氏度变化通过定期逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐渐变来解释。全球海洋模型模拟表明，大西洋子午线倾覆循环中的多年龄变化与海洋热传输收敛同步，与传播的罗斯比波（Rossby Wave）的调节一致。
3D多尺度移动边界方法
摘要：与大脑相关的实验受自然的限制，因此生物学见解通常受到限制或不存在。这在脑癌的背景下尤其有问题，这些脑癌的存活率较差。为了生成和检验新的生物学假设，研究人员开始使用可以模拟肿瘤进化的数学模型。但是，这些模型中的大多数都集中在单尺度的2D细胞动力学上，并且无法捕获3D大脑中复杂的多尺度肿瘤侵袭模式。在这些入侵模式中的特殊作用可能是通过微纤维的分布来发挥的。为了明确研究脑微纤维在3D入侵肿瘤中的作用，在这项研究中，我们扩展了先前引入的2D多尺度移动边界框架，以考虑3D多尺度肿瘤动力学。T1加权和DTI扫描用作我们模型的初始条件，并参数扩散张量。数值结果表明，包括各向异性扩散项在某些情况下（对于特定的微生物分布）可能导致肿瘤形态的显着变化，而在其他情况下则没有影响。这可能是由潜在的大脑结构及其显微镜表示引起的，它似乎通过基本的细胞粘附过程影响了癌症的侵袭模式，从而使扩散过程黯然失色。
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
归纳时空的临时性克里格，具有物理学引导的增量训练策略
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制，导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果，时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是，虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在，这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说，我们设计了一个动态图生成模块，以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构，并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁，该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy