XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无条件
表示动态系统的无条件降解扩散模型的表示
摘要。我们提出了用于数据驱动的动力学系统的授予扩散模型。在这种类型的深度学习中，对神经网络进行了训练，以替代和扭转扩散过程，在该过程中，高斯噪声被从动力学系统的吸引子中添加到状态。迭代应用，神经网络可以将各向同性高斯噪声的样品映射到状态分布。我们展示了这种神经网络在Lorenz 1963系统的概念验证实验中的潜力。经过培训的状态发电，神经网络可以生产几乎与吸引子上的样本。该模型已经学会了系统的内部表示，适用于国家生成以外的不同任务。作为第一个任务，我们通过重新培训其最后一层并将其余网络保留为固定特征提取器，从而为预训练的神经网络提供了替代建模。在这些低维设置中，这种精细的模型的性能与从头开始训练的深度神经网络相似。作为第二个任务，我们应用预训练的模型来从确定性运行中生成合奏。扩散运行，然后迭代应用神经网络，条件状态生成，这使我们能够从运行的邻居区域中的吸引子中采样。为了控制所得的集合扩散和高斯性，我们调整扩散时间，从而调整吸引子的采样部分。虽然更容易调整，但此提出的集合采样器可以在集合最佳插值中胜过调谐的静态协方差。因此，这两个应用显示，降级扩散模型是代表动态系统学习的有前途的方法。
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2,000平方英尺。 ft。该空间将是无条件的仓库和5,000平方英尺的技术工作室和存储空间。 汇总门要包括在内。2,000平方英尺。ft。该空间将是无条件的仓库和5,000平方英尺的技术工作室和存储空间。汇总门要包括在内。
公司的质量控制系统 - AICPA
.08 SQCS 使用两类专业要求（以特定术语标识）来描述他们对公司施加的责任程度，如下所示： • 无条件要求。公司必须在所有与此类要求相关的情形下遵守无条件要求。SQCS 使用“必须”一词来表示无条件要求。 • 推定强制性要求。公司还需要在所有与此类要求相关的情形下遵守推定强制性要求；但是，在极少数情况下，公司可以偏离推定强制性要求，前提是公司记录偏离的理由以及在特定情形下制定的替代政策或执行的程序如何足以实现推定强制性要求的目标。SQCS 使用“应该”一词来表示推定强制性要求。
公司的质量控制系统 - AICPA
.08 SQCS 使用两类专业要求（以特定术语标识）来描述他们对公司施加的责任程度，如下所示： • 无条件要求。公司必须在所有与此类要求相关的情形下遵守无条件要求。SQCS 使用“必须”一词来表示无条件要求。 • 推定强制性要求。公司还需要在所有与此类要求相关的情形下遵守推定强制性要求；但是，在极少数情况下，公司可以偏离推定强制性要求，前提是公司记录偏离的理由以及在特定情形下制定的替代政策或执行的程序如何足以实现推定强制性要求的目标。SQCS 使用“应该”一词来表示推定强制性要求。
分配＃3
问题1。（一次性MAC）回想一下，一次性PAD（OTP）是无条件安全的语义安全密码（也就是说，我们可以证明它安全而无需做任何假设）。在这个问题中，我们构建了一个无条件安全的一次性Mac。一次性Mac是一个Mac，它是针对对手的安全性，该对手最多可以使单个选择的消息查询。对手选择一个消息m∈M;向M发出选定的消息查询，并恢复M的标签t；然后赢得Mac游戏，如果它可以输出有效的消息标签对（M ∗，t ∗），其中（m ∗，t ∗）̸=（m，t）。如果没有对手可以以比1 / | t |更好的概率赢得此游戏，那么Mac是无条件安全的。 。令P为素数，让M：= Z P，K：=（z p）2，t：= z p。考虑以下按（m，k，t）定义的mac（s，v）：
气候与能源政策中的承诺与自由裁量
摘要 要实现电力行业脱碳，政策制定者需要致力于制定长期可靠的气候和能源政策规则。否则，投机性政策制定的风险将损害对低碳技术的投资。然而，脱碳的未来收益和成本存在很大的不确定性。因此，允许政策制定者在获得新信息时自行调整政策也可能带来社会效益。我们研究了政策承诺（无条件或状态相关）与自由裁量权之间的这种权衡如何影响电力行业市场化工具的最佳跨期设计。使用动态局部均衡模型，我们表明，对市场化工具的状态相关水平的承诺比无条件承诺和自由裁量权带来的福利更高。由于利益不确定，在无条件承诺和自由裁量权这两种更可行的实际方法之间的选择在分析上是模棱两可的。一个基本的数值说明表明，政策自由裁量权在福利方面可能优于无条件承诺。然而，当只有一小部分收益不确定性在合理的时间内得到解决、未来的决策者有自己的议程或投资者规避风险时，这一结果就会逆转。在成本不确定的情况下，如果政府能够承诺实现技术部署目标，政策自由裁量权就是福利优先的。
指导一个本身不良版本的扩散模型
图像生成扩散模型的主要轴是图像质量，结果的变化量以及结果与给定条件（例如类标签或文本提示）的对齐程度。流行的无分类器指导方法使用无条件模型来指导有条件的模型，从而以减少变化的成本，同时及时迅速排列和更高质量的图像。这些效果似乎固有地纠缠，因此很难控制。我们令人惊讶的是，可以通过使用模型本身的较小，训练较低的版本而不是无条件模型来指导生成，而不是通过指导生成来获得对图像质量的控制的控制，而不会损害变化的量。使用公开可用的网络，这会导致ImageNet生成的显着改善，为64×64的创纪录FID定为1.01，为512×512，为512×512的FID定为1.01。此外，该方法还适用于无条件扩散模型，可大大提高其质量。
igflow：从头抗体设计的流匹配
在这项工作中，我们提出了IGFlow，这是抗体结构从头设计的SE（3）流量匹配模型。我们专注于生成抗体的新型可变结构域区域，并评估模型在1）无条件重链和轻链生成以及2）互补性确定区域（CDRS）的框架条件循环设计。我们的结果表明，IgFlow生成的抗体在结构上与自然观察到的抗体相似。我们将我们的方法与IGDIFF进行了比较，IGDIFF是一种无条件变量域生成的SE（3） - 扩散模型，在可设计性上。此外，我们在抗体设计中通常遇到的两个有条件的CDR介入任务上对IGFLOW和IGDIFF进行了基准测试。我们发现，Igdiff和Igflow在无条件设计抗体时都表现出色，并且IGFlow有条件地设计具有比IGDIFF更高自符合性的完整CDR循环。总体而言，我们的方法为抗体生成提供了另一种方法，具有其他计算益处，包括样本数据效率和推理速度。
重新发现Josef Popper-Lynkeus和他的In
摘要的奥地利工程师，哲学家和政治经济学家Josef Popper-Lynkeus（1838-1921）是维也纳晚期启蒙运动的著名公共知识分子。在本文中，我们发掘并探索了Popper-Lynkeus的社会计划。它试图实施社会征兵，以无条件地保证每个人的基本商品和服务水平。我们评估了Popper-Lynkeus所谓的“理性”建议以及对经济学学科的预期后果所提供的经济和道德辩护。最后，基于我们对“无条件性”不同概念的拆卸重重，我们阐明了Popper-Lynkeus的社会计划与当代基本收入的当代建议之间的差异和差异，这两者都成为传统福利国家的替代方案。