XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采样
蛋白质集合通过变异自动编码器潜在空间采样
摘要：映射有助于功能的蛋白质构象的整体，可以用小分子药物来靶向，这仍然是一个重大的挑战。在这里，我们探讨了变异自动编码器的使用来减少蛋白质结构合奏生成问题中维度的挑战。我们将高维蛋白质结构数据转换为连续的，低维的表示，在以结构质量度量为导向的空间中进行搜索，然后使用由采样的结构信息引导的Rosettafold来生成3D结构。我们使用这种方法为癌症相关的蛋白质K-RAS生成合奏，在可用的K-Ras晶体结构的子集上训练VAE和MD模拟快照，并评估接近与训练中与晶体结构接近的取样程度。我们发现，我们的潜在空间采样程序迅速生成具有高结构质量的合奏，并且能够在固定晶体结构的1Å内进行采样，其一致性高于MD模拟或Alphafold2预测。采样结构充分概括了固定的K-RAS结构中的隐性口袋，以允许小分子对接。
对受访者驱动的采样的加强学习
6011 DBH受访者驱动的采样（RDS）是一种基于网络的抽样策略，用于研究隐藏人群，无需提供采样框架。在RDS研究的每个时期中，当前的研究参与者浪潮都被激励以通过其社交联系来招募下一波浪潮。RDS的成功和效率可以严重取决于激励措施的属性和基础（潜在的）网络结构。我们提出了一种基于增强学习的自适应RDS设计，以优化某种研究实用程序，例如效率，治疗传播，覆盖范围等。我们的设计基于与RDS过程的分支过程近似，但是，即使没有完全识别网络，我们提出的研究后推论程序也适用于一般网络模型。仿真实验表明，所提出的设计在静态和两步RDS程序方面具有巨大的提高。
折扣：以基于检测器的重要性采样
许多应用程序使用计算机视觉来检测和计算大量图像集中的对象。但是，当任务非常困难或需要快速响应时间时，可能无法训练足够的计数模型。例如，在灾难响应期间，艾滋病组织的目标是快速计算卫星图像中损坏的建筑物以计划救济任务，但是由于域的转移，预先训练的建筑物和损害探讨的表现往往差不多。在这种情况下，有必要采用人类的方法，这些方法可以用最少的人类努力来统计。我们提出了一个基于检测器的重要性采样框架，用于计算大型图像集合。圆盘口使用不完善的检测器和人类筛选来估计低方差无偏计数。我们提出了使用少量筛选并估算置信区间来对多个空间或时间区域进行计数的技术。此使最终用户能够在估计足够准确的情况下停止筛选，这通常是现实世界应用中的目标。我们通过两种应用演示了我们的方法：在雷达图像中计数鸟类以了解对气候变化的反应，并计算卫星图像中受损的建筑物，以便在自然灾害袭击的地区进行损害评估。在技术方面，我们基于控制变化而开发了降低方差技术，并证明了估计量的（条件）无偏见。圆盘量导致标签成本减少9-12倍，与我们考虑的任务的天真筛查相比，获得相同的错误率，并超过了替代基于协变量的筛选方法。
ESRL：序列生成的有效采样的增强学习
将增强学习（RL）应用于序列生成模型，可以直接优化长期校正（例如BLEU和人类反馈），但通常会在动作序列的空间序列上进行大规模抽样。这是序列产生问题（例如机器变速器）的实践所带来的计算挑战，在那里我们经常处理较大的动作空间（例如词汇表）和长长的动作序列（例如，翻译）。在这项工作中，我们引入了两阶段的采样和dy-namic抽样方法，以通过RL在训练序列产生模型期间提高采样效率。我们就传统的发电任务进行了尝试，包括机器翻译和抽象性摘要。此外，我们通过使用奖励模型训练大型语言模型来评估人类反馈（RLHF）中的RL的AP。实验结果表明，基于ASRL的有效采样的RL可以在训练效率和记忆消耗方面均超过所有基准。值得注意的是，ESRL在强大的增强，最低风险训练和近端政策优化方法上产生一致的性能。该代码可在https：// github上找到。com/wangclnlp/deepspeed-chat-extension/示例/esrl。
无铅服务管线的场地饮用水铅和铜采样说明
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生成模型的最佳预算拒绝采样
最近提出了拒绝抽样方法，以提高基于歧视者的生成模型的性能。但是，这些方法仅是无限的采样预算的最佳选择，并且通常应用于经过拒绝程序的非独立培训的发电机。我们首先提出了一个最佳的预算拒绝抽样（OBRS）方案，该方案对于给定的采样预算而言，在真实分布和拒绝后分布之间，对于任何F-差异而言是最佳的。第二，我们提出了一种端到端方法，将抽样方案纳入培训程序，以进一步增强模型的整体性能。通过实验和支持理论，我们表明所提出的方法在显着提高样品的质量和多样性方面是有效的。
快速神经语音波形生成模型，具有完全连接的层上采样
抽象虽然端到端（E2E）具有基于HIFI-GAN的神经声码器（例如vits and jets）可以以快速推理速度实现类似人类的语音质量，这些模型仍然有空间可以通过CPU使用CPU来进一步提高推理速度，因为基于HIFI-GAN的神经声码器单元是一种瓶颈。此外，HIFI-GAN不仅被广泛用于TT，而且用于许多语音和音频应用。在维持合成质量的同时，已经提出了多式（MS）-HIFI-GAN，ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN。尽管在ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN中引入了基于短期的傅立叶变换（ISTFT）的快速上取样，但我们首先发现ISTFT层的预测中间特征输入与原始STFT层完全不同，这是由于ISTFT中的重叠式dancy dancy dancy造成的。为了进一步提高合成质量和推理速度，我们提出了FC-HIFI-GAN和MS-FC-HIFI-GAN，通过引入可训练的完全连接（FC）的基于基于重叠的ADD操作而不是ISTFT层的可训练的完全连接（FC）层的快速上采样。对于看不见的说话者合成和E2E TTS条件的实验结果表明，所提出的方法可以稍微加速推理速度，并显着提高基于JETS的E2E TTS的合成质量，而不是ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET。因此，ISTFT层可以用基于HIFI-GAN基于HIFI-GAN的神经声码编码器中的基于重叠的ADD操作的提议的可训练FC层的上采样代替。
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。
模拟2021年西部北美热浪，以模拟重要性采样
在2021年夏季，北美太平洋西北部受到极端热浪的影响，该热波将以前的温度记录打破了几个程度。这一事件对人类的生命和生态系统造成了严重影响，并与并发驱动因素的叠加有关，驱动因素的影响会因气候变化而扩大。我们评估了这种破纪录的热浪是否可以在观察之前预见，气候变化如何影响北美太平洋西北最差的热浪场景。为此，我们使用具有经验重要性抽样的随机天气发生器。发电机使用循环类似物模拟了极端温度序列，该温度序列是根据记录最极端影响的区域的每日最高温度而选择的重要性采样。我们展示了如何获得事件的某些大规模驱动因素，即使没有直接给出随机天气生成器的信息，也可以形成循环类似物。
使用说明：灵活的内窥镜采样套件
产品柔性内窥镜采样试剂盒（FESK）产品内窥镜培养样品样品产品代码编号的通用名称（S）Fesk-200-200-200-200-200-200-200-230-400，FESK-230-400，FESK-230-600，FESK- FESK- 230-900，意图使用柔性式启动式的仪式和仪式的仪式，以收集Quills and sample®的样品。测试微生物的存在。如果存在，将量化生物体，并确定两个（2）个生物。如果需要/需要，可以额外收取其他生物体识别。此测试不能确保柔性内窥镜对患者使用的适用性。用于没有电梯机制的柔性内窥镜的细菌监视测试的产品范围。产品的关键规格样品收集容器（ClickTainer™）ClickTainer™标签剪刀Harmmark®