Normalizing Flows with Iterative Denoising
归一化流 (NF) 是基于可能性的经典方法系列，已重新受到关注。 TARFlow 等最近的努力表明，NF 能够在图像建模任务上取得有前景的性能，使其成为扩散模型等其他方法的可行替代方案。在这项工作中，我们通过引入迭代 TARFlow (iTARFlow) 进一步推进规范化流生成模型的状态。与扩散模型不同，iTARFlow 在训练期间保持完全端到端、基于可能性的目标。在采样过程中，它执行自回归生成......
Soft Computing, Volume 30, Issue 5, May 2026
1) 基本代数上的模糊同余与理想作者：王静，詹秋燕，杨一川页数：2983 - 29892) 类量子不精确概率作者：Andreas Wichert页数：2991 - 30073) 零除数的独立支配多项式的复零点graphs作者：Bilal Ahmadrath页面：3009 - 30224）使用 GMNPR-QBNN 进行基于 APV 的数字取证分析，包括云存储和迁移作者：B. Judy Flavai、R. M. R. Shamija Sherryl、R. Swathi页面：3023 - 30385）使用复杂的 q-Rung 解码与印度饮食相关的营养和健康问题使用 Hamacher 算子的正交模糊
STARFlow-V: End-to-End Video Generative Modeling with Normalizing Flows
归一化流 (NF) 是基于端到端似然性的连续数据生成模型，最近因在图像生成方面取得的令人鼓舞的进展而重新受到关注。然而，在视频生成领域，时空复杂性和计算成本要高得多，最先进的系统几乎完全依赖于基于扩散的模型。在这项工作中，我们通过展示 STARFlow-V 重新审视这个设计空间，这是一种基于流的归一化视频生成器，具有端到端学习、强大的因果预测和本机似然估计等显着优势……
Complex & Intelligent Systems, Volume 12, Issue 4, April 2026
1) 6G Metaverse 网络的 AI 原生云边缘编排：LLM 引导的多代理 DRL 方法作者：Daniel Ayepah-Mensah、Amine Kidane Ghebreziabiher、Jamal Bentahar2) RAMAR：用于零样本讽刺检测的检索增强多代理推理作者：Congyin Hu、Shuang Cao、Fengjiao Jiang3) 改进的大型邻域解决动态取货和送货问题的搜索算法作者：Qingxia Shang，Yuanji Ming，Liang Feng4）Efficient person re-identification via Progressive F
