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World File Search System有条件的
有条件的生成图像模型
无条件产生，该算法没有输入；该模型生成一个新的图像，该图像与培训数据共享特征。相比之下，随着统一的生成，该算法的输入是有效的类选择。例如，在MNIST数据集中，我们可以指示该模型生成数字的图像在0到9之间，从而从指定类中产生新的图像。在DDPM框架内，U-NET充当神经网络，以预测每个时间步处的噪声。对U-NET的输入是时间t的图像，时间嵌入和上下文嵌入。U-NET输出ϵ具有与输入图像相同的输入图像特征维度。this ϵ表示要从t处的库图像中减去的估计噪声，以在t-1处产生图像，从而使其更接近新图像。
有条件的生成对抗网络 - ...
摘要在收成期间缺乏遥感图像在估计农作物产量方面构成了重大挑战。这项研究通过使用条件生成对抗网络的基于病例的推理框架（CGANA-CBR）来克服这一挑战，以在收获期间生成农田的遥感图像。具体来说，该研究使用CGANA-CBR模型生成农田的遥感图像，然后使用这些生成的图像来补充缺乏收获周期数据的真实遥感图像，从而实现了数据增强。随后，训练了卷积神经网络（CNN）模型，以提高平均产量预测的准确性。结果表明，与仅在实际远程感应数据中训练的基线CNN模型相比，RMSE的CNN模型同时结合了实际数据和CGANA-CBR生成的数据，其平均降低为6.3％。研究还发现，训练持续时间和使用的数据量显着影响模型性能，这表明需要在该领域进行进一步研究。
有条件的礼物从CDC基金会到CDC
Project Title CIO Total Data for Health GHC $10,392.60 Monitoring the Global & Domestic Tobacco Epidemic NCCDPHP $164,540.65 Data for Health GHC $78,500.00 Data for Health NCHS $149,976.00 Improved Tracking Of Healthcare-Associated Infections NCEZID $416,136.00 Evaluation of Malaria Vaccine Implementation Phase III CGH $ 65,000.00疟疾疫苗实施评估CGH $ 23,000.00加强全球心血管卫生系统GHC GHC $ 249,554.99了解激素在防止HIV感染NCHHSTP $ 138,041.00的效果下通过血清表位库分析（Sera）NCEZID $ 85,000.00 NOROVIRUS保护性免疫机制NCIRD $ 43,086.00分析免疫原性和脱落新的口服poliovirus疫苗Ncird Ncird ncird ncird $ 1,540,502.00 RSV Genomic Surverance ncird ncird ncird $ 43,086.00分析 $590,700.00 HIV Prevention Trials Network NCHHSTP/DHP $630,000.00 Preventing Global Child Sexual Abuse NCIPC $471,000.00 Evaluating Tuberculosis Preventive Treatment in People Living with HIV CGH $235,844.00 Technical Assistance for Pneumococcal Carriage Study Burkina Faso NCIRD $110,000.00 Maternal and Reproductive Health in Tanzania可持续性评估NCCDPHP $ 200,652.00尼日利亚和印度尼西亚NCIRD/DVD $ 88,061.00调查肯尼亚西部L9LS单支抗体的安全性和功效
有条件的概率和量子中的后验状态...
本文的目的是提供一个有条件的概率的概念，该概率自然是在连续量子观察物的测量中。量子测量中有条件期望的概念首先出现在中村 - 乌梅格基[11]中，而umegaki [19]在操作者代数理论中已经发展了这种条件期望的形式理论。但是，这种条件期望的概念只能应用于阿尔维森[2]所示的离散可观察物的测量。因此，我们必须从量子测量过程中量子机械条件概率的原始统计解释开始。我们从先验状态确定A后验状态的方法是概率理论中贝叶斯原理的一种变体，该变体首次出现在von Neumann [12; pp。337-346]在量子力学中。
有条件的探测器响应建模的生成机器学习
摘要：在本文中，我们探讨了生成机器学习模型作为计算昂贵的Monte Carlo（MC）模拟的替代品的潜力，该模拟（MC）模拟了大型强子撞机（LHC）实验通常使用的。我们的目标是开发一个能够有效地模拟特定粒子可观察物的检测器响应的生成模型，重点关注同一事件中不同颗粒的检测器响应之间的相关性并适应不对称的检测器响应。我们基于掩盖自回归流链的条件归一化流量模型（CNF），有效地结合了条件变量和高维密度分布。我们使用在LHC上对偶发事件的Higgs玻色子腐烂样品进行了模拟样本评估CNF模型的性能。我们使用涂抹技术创建重建级别的可观察力。我们表明，有条件地归一化的流可以准确地对复杂的检测器响应及其相关性进行建模。此方法可以潜在地减少与生成大量模拟事件相关的计算负担，同时确保生成的事件满足数据分析的要求。我们在https://github.com/allixu/normalizing_flow_flow_for_detector_response
有条件的非高斯量子状态准备的实用框架
图2。（a，b）从ANCRE报告124（允许）中提取的电力部门中的脱碳化楔形，并考虑了每个国家 /地区最雄心勃勃的场景； “全球范围”是指16个最著名的国家。这些直方图显示了在没有任何技术进化的情况下电力部门的发射轨迹，并且（灰色）在脱碳场景框架内发射的演变；两种核心对允许不同技术的降低（例如，黄色和橙色的太阳能，蓝色的水力）之间的差异； CCS意味着碳捕获和隔离。可以在参考文献126中找到“脱碳楔”方法的进一步描述。
v-express：有条件的辍学，用于渐进的肖像视频生成
在肖像视频生成领域中，使用单个图像来生成肖像视频已经变得越来越普遍。一种常见的方法涉及利用生成模型来增强适配器的控制生成。但是，控制信号（例如，文本，音频，参考图像，姿势，深度图等）的力量可能会有所不同。在这些情况下，由于对较强的条件的干扰，较弱的条件通常难以有效，这在平衡这些条件方面构成了挑战。在我们在肖像视频生成方面的工作中，我们确定音频信号特别弱，通常被诸如面部姿势和参考图像之类的强信号所掩盖。但是，信号较弱的直接训练通常会导致收敛困难。为了解决这个问题，我们提出了V-Express，这是一种简单的方法，可以通过渐进式训练和条件辍学操作来平衡不同的控制信号。我们的方法逐渐通过弱条件实现有效的控制，从而获得了同时考虑面部姿势，参考图像和音频的发电能力。实验结果表明，我们的方法可以有效地生成由音频控制的肖像视频。此外，还提供了一种潜在的解决方案，以同时有效地利用各种强度的条件。
有条件的概率和干扰有或没有确定因果秩序的广义测量
在广义测量理论的背景下，格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近，在Flatt等人中。物理。修订版a 96，062125（2017），随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括（克劳斯更新规则）。在这里，我们调查了随后测量的特殊情况，其中中间测量是两个测量值（A或B）的组成以及未定义因果秩序的情况（A和B或B和A）。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明，关联的概率不能单一写，并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率；它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序，还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界，该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
structMRNA一个基于双重水平的BERT模型和有条件的mRNA表示
在这项研究中，我们引入了StructMRNA，这是一种新的基于BERT的模型，该模型旨在详细分析mRNA序列和结构。DNABERT在理解具有双向编码器表示的非编码DNA的复杂语言方面的成功扩展到具有structMRNA的mRNA。这个新模型使用了一种特殊的双级掩蔽技术，该技术涵盖了序列和结构以及条件掩蔽。这使结构mRNA能够通过利用在广泛的数据集进行广泛的预培训期间学到的复杂序列结构相关性来熟练地生成有意义的mRNA序列嵌入mRNA序列。与诸如斯坦福大学OpenVaccine项目中的著名模型相比，结构mRNA在重要的任务中表现更好，例如预测RNA降解。因此，结构mRNA可以通过预测看不见的mRNA序列的二级结构和生物学功能来告知更好的基于RNA的治疗方法。通过严格的评估，进一步证实了该模型的熟练程度，揭示了其前所未有的跨各种生物体和条件的能力，从而在治疗设计的mRNA的预测分析中标志着显着进步。通过这项工作，我们旨在为mRNA分析设定新的标准，从而有助于更广泛的基因组学和治疗性发展领域。
有条件的潜在自回归复发模型，用于生成和预测粒子加速器中的光束动力学
粒子加速器是复杂的系统，将重点，引导和加速的强烈带电的粒子梁转向高能。Beam Diagnostics提出了一个具有挑战性的问题，这是由于有限的非破坏性测量，计算要求的模拟以及系统中固有的不确定性。我们提出了一个两步无监督的深度学习框架，称为有条件的潜在自动回归复发模型（Clarm），用于学习加速器中带电粒子的时空动力学。clarm由有条件的变分自动编码器（CVAE）组成，将六维相位空间转换为较低维的潜在分布和长期短期内存（LSTM）网络，以自动化方式捕获临时动力学。克拉姆可以通过对潜在空间表示形式进行采样和解码来生成各种加速器模块的投影。该模型还预测了过去状态（上游位置）的带电粒子的未来状态（下游位置）。结果表明，在针对各种评估指标进行测试时，提出的方法的生成和预测能力有望。