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索菲的星球和终止
摘要。扩散概率模型（DPM）已成为生成建模的一种有前途的技术。DPM的成功取决于两种成分：扩散过程的时间逆转和分数匹配。大多数现有的作品隐含地假设分数匹配接近完美，而此假设值得怀疑。鉴于可能无法保证的得分匹配，我们提出了一个新标准 - DPM设计中向后抽样的收缩，从而导致了一种新型的承包DPMS（CDPMS）。关键见解是向后过程中的收缩可以缩小分数匹配错误和离散错误。因此，我们提出的CDPM对两个误差源都是可靠的。为了实际使用，我们表明CDPM可以通过简单的转换来利用经过验证的DPM，并且不需要重新训练。我们通过对合成1-DIM示例，瑞士卷，MNIST，CIFAR-10 32×32和AFHQ 64×64数据集的实验来证实我们的方法。值得注意的是，CDPM在所有已知的基于SDE的DPM中显示出最佳性能。
生物学@孟菲斯
助理教授将有望：（1）开发，培育和扩展一项由外部资金支持的动态，高影响力的研究计划，包括与我们本地和地区医疗中心的合作伙伴建立生产性合作，并利用了该系与田纳西大学健康科学中心（Universityee Science Science Center）（UTHSC）的工程的联合BME BME研究生计划的协同合作的机会。（2）在一个充满活力的企业家友好的城市中，从事相关科学和医学学科的创新，这是医疗设备行业的枢纽。（3）教书并为本科和研究生课程做出贡献。（4）有助于研究领域，例如成像，生物力学，生物印刷，增材制造，生物材料/药物递送，植入物，组织/再生医学工程，生物电性，仪器和/或生物传感器技术。（5）为系，大学，大学和专业社区提供服务。
实施机器学习 - 菲尼斯 -
2020年，挪威公共卫生研究所（NIPH）的审查和卫生技术评估集群（HTV）建立了一个专门的机器学习（ML）团队。此后，ML团队已成为将ML整合和实施ML纳入证据综合的国际领导者。ML团队的总体目标是以最能结合人类智能和ML的方式使用ML，通过弄清楚如何在整个审查过程中弄清楚如何最好地整合ML和工作流程变化来增强人类活动。本报告根据团队在2020年成立以来的经验提出了ML 3.0S策略建议。响应我们研究所的不断发展的需求以及与研究所和部门的战略目标保持一致，该提议提倡ML团队提高到2024年及以后的部门水平。这将确保长期可持续性并减轻HTV的财务负担。此外，我们提出了一个重组的组织框架与三个团队：创新和地平线扫描，评估和证据建设，实施和支持，以及指导委员会，以协调活动并参与外部网络。
哈洛地方发展计划
前言 哈洛是一个适合居住、工作和投资的好地方。为了提升哈洛的魅力，我们考虑了社区和企业的当前和未来需求，并考虑到该镇的主要环境资产，我们现在制定了一项新的地方发展计划，该计划制定了一项空间规划战略，以塑造该镇在 2033 年之前的增长和发展。这将确保我们有一个框架，以确保交付该地区急需的新住宅，包括经济适用房和市场住房，以及由我们现有的企业区支持的增加商业和就业机会所需的土地。所有这些都将通过投资关键基础设施来支持，以满足社区和社会需求。这包括改善和发展整个城镇的可持续交通走廊，这将有助于减少出行需求，以协助我们应对气候变化的目标，同时也将确保居民能够以安全和可持续的方式到达整个城镇和他们所在社区的主要目的地。该计划雄心勃勃，并将通过市中心总体规划得到进一步加强，但通过与东赫特福德郡和埃平森林区议会以及埃塞克斯郡和赫特福德郡议会的密切合作，它将有助于支持哈洛和吉尔斯顿花园小镇的交付和实施。我们相信哈洛有一个有保障的未来，该计划将有助于确保实现议会及其服务社区的抱负。议员丹尼·珀顿环境投资组合持有人
安杰洛·坎格洛西博士
3. 工作经历 1997-2018 英国普利茅斯大学 人工智能与认知教授（2006-2018） 学院研究主管 - 相当于副主任/研究主任（2016-18） 讲师（2004-06），首席讲师（2002-04），高级讲师（1998-2002），讲师（1997-98） 2015- 客座教授：普利茅斯大学（2018-20）；米兰天主教大学（2019-20）；曼彻斯特大学（2018）；东京早稻田大学（2016）；萨萨里大学（2017）；墨西拿大学 (2015) 2010-18 顾问，Scisys Ltd（空间和国防工业机器学习） 2004-06 兼职研究员，认知科学与技术研究所，CNR 国家研究委员会罗马 1996 南安普顿大学访问学者，认知科学中心 (S. Harnad 教授) 1994-95 加州大学圣地亚哥分校访问学者 (J. Elman 教授；W. Kristan 教授) 1993-97 认知科学和心理学课程助教 (热那亚大学；锡耶纳大学) 1992-97 研究合作伙伴，心理学研究所，意大利国家研究委员会 1992-94 信息技术实验室研究助理，阿莱尼亚 - 芬梅卡尼察，罗马