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Wolfram 模型的一些量子力学性质
本文以我们之前对 Wolfram 模型（一种基于超图变换动力学的新型离散时空形式）的相对论和引力性质的研究中所开发的技术为基础，研究了此类模型的类别，在这些模型中，由于底层重写系统的不汇合，因果不变性被明确违反。我们表明，由此产生的多路系统的演化类似于纯量子本征态的线性叠加的演化，该系统实际上包含了演化历史的所有可能分支（对应于所有可能的超图更新顺序）；然后，观察者可以通过对这种演化执行 Knuth-Bendix 完成操作来施加“有效”的因果不变性，从而将不同的多路分支折叠为单一、明确的时间线程，其方式类似于传统量子力学中的退相干和波函数坍缩过程（我们证明这与不确定性原理的多路模拟相兼容）。通过在数学上将观察者定义为多路演化图的离散超曲面叶状结构，我们展示了这种量子力学的新解释如何从多路因果图中广义相对论的广义模拟中得出，其中富比尼-史蒂奇度量张量扮演时空度量的角色，量子芝诺效应扮演引力时间膨胀的角色等等。我们通过证明（使用各种组合和序论技术）多路演化图的几何形状在连续极限中收敛到复射影希尔伯特空间的几何形状来严格证明这种对应关系，并继续使用此信息为整个多路系统推导出爱因斯坦场方程的模拟。最后，我们讨论了这种“多向相对论”的各种后果，包括路径积分的推导、粒子类激发及其动力学的推导、与贝尔定理相容性的证明和 CHSH 不等式的违反、离散薛定谔方程的推导和非相对论传播子的推导。与数学和物理学的许多领域的联系——包括数理逻辑、抽象重写理论、自动定理证明、通用代数、计算群论、量子信息论、射影几何、序
电力系统扩展模型的灵敏度
电力系统扩展模型是规划电力系统的广泛使用工具，尤其考虑到大量可再生资源的整合。这些模型的核心是一个优化问题，它取决于许多经济和技术参数。尽管这些参数包含很大的不确定性，但电力系统模型对这些不确定性的敏感性却很少被研究。在本文中，我们引入了一种新方法，通过测量因发电容量分配不当而产生的额外成本来量化电力系统模型对不同模型参数的敏感性。三个突出的测试案例证明了该方法的价值：资本成本的定义、不同的天气周期以及不同的空间和时间分辨率。我们发现该模型对时间分辨率最敏感。此外，我们解释了为什么空间分辨率并不重要以及为什么要谨慎选择底层天气数据。
胆管癌实验模型的演变
1 意大利都灵 10060 坎迪奥洛癌症研究所 FPO-IRCCS 肿瘤医学部；annamaria.massa@ircc.it（AM）；giuliana.cavalloni@ircc.it（GC）2 意大利都灵大学肿瘤学系，10126 都灵，意大利；chiara.varamo@ircc.it（CV）；francesca.vita@ircc.it（FV）3 比利时鲁汶天主教大学肿瘤学系，肿瘤炎症和血管生成实验室，B3000 比利时 4 应用生物医学研究中心，S. Orsola-Malpighi 大学医院，40138 博洛尼亚，意大利；simona.tavolari@unibo.it 5 意大利比耶拉 13900 Fondazione Edo ed Elvo Tempia 癌症基因组学实验室； caterina.peraldoneia@ircc.it 6 意大利博洛尼亚 S. Orsola-Malpighi 大学医院实验、诊断和专科医学部，邮编 40138；giovanni.brandi@unibo.it（英国）；rizzo.alessandro179@gmail.com（阿根廷）* 通讯地址：massimo.aglietta@ircc.it
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
扩散模型的行为克隆
模仿学习通过观察专家的演示而无需访问环境奖励信号来解决学习的挑战。大多数现有的模仿学习方法不需要与环境进行交互，要么将专家分布建模为条件概率p（a | s）（e。g。，行为克隆，BC）或关节概率P（s，a）。尽管简单地用BC对条件概率进行建模，但它通常在概括方面挣扎。在建模关节概率可以提高概括性能时，推理过程通常是耗时的，并且模型可能会遭受过度拟合的歧视。这项工作提出了一个模仿学习框架，该框架从建模专家分布的条件和联合概率中受益。我们提出的扩散模型启动行为克隆（DBC）采用了一种扩散模型，该模型训练了建模专家行为，并学习了一项政策，以优化BC丢失（条件）和我们提出的扩散模型损失（关节）。DBC在导航，机器人臂操纵，灵活的操纵和运动中的各种连续控制任务中的表现优于基准。我们设计了其他实验，以验证对条件概率或专家分布的关节概率建模的局限性，并比较不同的生成模型。消融研究证明了我们的设计选择的有效性。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
语言模型的视觉检查
学习建模字符串之间的关系的学习是什么教授大型语言模型（LLMS）关于Vi-Sual世界的？我们系统地评估了LLMS生成和识别出增加复杂性的各种视觉概念的能力，然后演示如何使用文本模型来培训预先的视觉表示学习系统。由于语言模型缺乏将视觉信息作为像素消耗或输出视觉信息的能力，因此我们使用代码来表示研究中的图像。尽管LLM生成的图像看起来不像自然图像，但图像产生的结果以及模型校正这些固定图像的能力表明，字符串的精确建模可以教授有关Vi-Sual World的许多方面的语言模型。此外，使用文本模型生成的图像进行了自我监督的视觉表示学习的实验，突出了能够训练能够使用LLMS对自然IM的语义评估进行训练视觉模型的潜力。
大语模型的人类协作 -
图2：通过工作流进行差异诊断的准确性。A：二进制评分系统。参与者的响应分为正确或不正确。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.03）。b：数字评分系统。一个参与者的反应分为0到3之间的分数，具体取决于响应中正确诊断的等级（3：正确的诊断排名第一个，0：正确诊断不包括在响应中）。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.04）。
- novel-sporadic鼠标模型的开发 -
在数十年的AD研究中，动物模型是了解AD发病机理和测试治疗方法的调节机制的重要工具[9]。最常用的实验AD动物模型是基于啮齿动物的，并且通过过表达与家族性AD有关的遗传突变来产生转基因小鼠模型[10，11]。这些小鼠模型基本上显示了AD患者的某些关键组织病理学，但它们都没有捕获AD病理，生化和行为特征的各个方面[12，13]。此外，大多数基于遗传突变的家族性AD小鼠模型代表了人类AD患者永远不会发生的极端情况。因此，迫切需要模仿晚期AD的适当模型来弥合基础研究和临床翻译之间的差距。
通过扩散模型对风味模型的分析
在对风味模型的常规分析中，参数的搜索空间通常仅限于一定范围，以在现实的计算时间内优化理论的参数。在本演讲中，我们提出了一种利用扩散模型的分析方法，该模型是一种生成人工智能。与常规方法相比，可以独立于模型的具体细节应用此策略。通过具体的示例，我们将根据基于反问题方法从鸟类的视图中评估风味模型的预测，在该方法中，机器生成了复制实验值的各种参数候选。