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接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
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引用Sequeira JJ，Vinhasshmi K，Das R，Van Driem G和Mustak MS（2024），Koraga部落中的母体U1 Happogroup是Thei
语言要么与奥澳属，印度欧洲，德拉维语和跨性别的希马拉亚语言家庭一起使用，要么代表语言隔离株。在最广泛的地理术语中，印度部落倾向于分类为南部，北部，东部和西部部落人口。在语言，生活方式和社会习俗方面，每个种族部落人口都是独一无二的。Studies have demonstrated that the populace of the Indian subcontinent is comprised of numerous small endogamous populations as a consequence of strict endogamy and social customs, resulting in the great complexity observed in the genetics of Indian populations ( Cordaux et al., 2003 ; 2004 ; Thangaraj et al., 2005 ; 2006 ; Thanseem et al., 2006 ; Basu et al., 2016 ; Mustak et al., 2019）。几项研究强调，由于创始人的效果，隐性疾病在印度人群中表现出来（例如Reich等，2009）。南部部落有一个有趣的母体单倍型分布模式，一些部落显示出非常高的印度特殊单倍群的频率，而其他部落则显示了西欧亚人单倍型的频率较高（印度人类学调查，2021a）。科拉加部落属于后一组。
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1