世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。
蛋白质的构象景观对于理解它们在复杂生物过程中的功能至关重要。传统的基于物理的计算方法，如分子动力学(MD)模拟，存在罕见事件采样和长平衡时间的问题，阻碍了其在一般蛋白质建模中的应用。近年来，深度生成模型技术，特别是扩散模型，已被用于生成新的蛋白质构象。然而，现有的基于分数的扩散模型方法不能适当地纳入重要的物理先验知识来引导生成过程，导致采样的蛋白质构象与平衡分布之间存在较大偏差。
今天为大家介绍的是来自字节跳动Quanquan Gu团队的一篇论文。蛋白质的构象景观对于理解其在复杂生物过程中的功能至关重要。传统的基于物理的计算方法，如分子动力学（MD）模拟，存在罕见事件采样和长时间平衡问题，限制了它们在一般蛋白质系统中的应用。最近，深度生成建模技术，特别是扩散模型，已被用于生成新颖的蛋白质构象。然而，现有的基于评分的扩散方法无法正确结合重要的物理先验知识来指导生成过程，导致采样的蛋白质构象与平衡分布存在较大偏差。为了解决这些问题，本文提出了一种用于蛋白质构象生成的力引导SE(3)扩散模型——CONFDIFF。通过将力引导网络与基于数据的评分模型混合，CONFDIFF可以生成具有丰富多样性且保持高保真的蛋白质构象。在包括12种快速折叠蛋白质和牛胰岛素抑制剂（BPTI）在内的多种蛋白质构象预测任务上的实验表明，作者的方法优于当前最先进的方法。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
超分辨率（SR）和图像生成是计算机视觉中重要的任务，在现实应用中得到广泛采用。然而，大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像，并且容易出现过平滑和伪影。此外，在输出图像的多样性和不同尺度下的一致性方面也不足。大部分相关工作应用了隐式神经表示（INR）到去噪扩散模型中，以获得连续分辨率的多样化且高质量的SR结果。由于该模型在图像空间中操作，所以产生分辨率越大的图像，需要的内存和推理时间也越多，并且它也不能保持尺度特定的一致性。
An overview of diffusion models: Applications, guided generation, statistical rates and optimization 扩散模型概述:应用、引导生成、统计速率和优化
ability of TPMs to generate images that better match the semantics of the given pixels
本文是对发表于计算机视觉顶级会议ICCV2021的论文“Variational Attention: Propagating Domain-Specific Knowledge for Multi-Domain Learning in Crowd Counting”的解读
其实大多数Java开发确实能胜任日常的开发工作，但不少候选人却无法在面试中打动面试官。因为要在短时间的面试中全面展示自己的实力，这很需要技巧，而从当前大多数Java开发的面试现状来看，会面试的候选人不多。所以在展开讲述分布式组件面试技巧前，就先给出大多数候选人普遍会出现的问题，这需要大家引以为戒。
Java能力和面试能力，这是两个方面的技能，可以这样说，如果不准备，一些大神或许也能通过面试，但能力和工资有可能被低估。再仔细分析下原因，面试中问的问题，虽然在职位介绍里已经给出了范围，但针对每个点，面试官的问题是随机想的，甚至同一个面试官在两场相似的面试里，提的问题也未必一样。
最近，来自南加州大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种全新的基于提示学习的方法——DreamDistribution。
目前生成模型有好几种，包括 GANs 和 likelihood-based models 等，目前在生成任务上，依然是 GANs 取得最好的效果，但 GANs 难以训练和扩展，限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展，但在生成任务上，比较 GANs 还是略逊一筹。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化，于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化，并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model，并使用分类信息来引导生成过程，大幅度提到了 diffusion model 的性能，并超越了 GANs。
扩散模型（Diffusion Model）已成为一种十分强大的生成模型，在多个领域取得了显著进展。在强化学习（RL）领域，扩散模型被应用于序列决策任务，特别是在离线RL中，用于拟合轨迹生成、规划未来轨迹、替换传统高斯策略、增强经验数据集、提取潜在技能等。
我可以这样说，哪怕你背了再多java八股文的答案，过面试也能靠运气，因为很多java面试的答案只限于技术理论说辞。但用我本文给出的方法去准备面试，能在不提升技术的前提下，大大提升你java面试的通过率。
对于某些严重残疾患者来说，使用脑机接口(BCI)控制机械臂进行伸手和抓握活动是最常见的应用之一，对于基于脑电图(EEG)的非侵入性BCI而言，这具有很大的挑战性。
Lecture Notes in Probabilistic Diffusion Models
自注意力模块是Transformer的基本构建块，用于捕捉全局信息。受到Transformer在自然语言处理（NLP）任务上的成功启发，研究人员将自注意力模块引入了计算机视觉。他们用自注意力模块替代了卷积神经网络（CNNs）中的卷积层，将这些网络称为视觉Transformer。视觉Transformer在许多计算机视觉任务上与CNNs相媲美，有巨大的潜力用于各种应用。
今天为大家介绍的是来自武汉大学胡文斌团队的一篇论文。药物反应预测（DRP）是药物发现中的一个关键阶段，其评估的最重要指标是IC50分数。DRP的结果在很大程度上取决于生成分子的质量。现有的分子生成方法通常采用基于分类器的指导，允许在IC50分类范围内进行采样。然而，这些方法无法确保采样空间范围的有效性，导致生成了大量无效分子。通过实验和理论研究，作者假设基于目标IC50分数的条件生成可以获得更有效的采样空间。因此，作者引入了无回归器指导的分子生成方法，以确保在更有效的空间内进行采样，支持DRP。无回归器指导结合了扩散模型的分数估计与基于数值标签的回归控制模型的梯度。为了有效映射药物和细胞系之间的回归标签，作者设计了一个常识数值知识图谱以限制文本表示顺序。对DRP任务的真实世界数据集的实验结果表明，该方法在药物发现中是有效的。代码可在以下网址获得：https://anonymous.4open.science/r/RMCD-DBD1。
AI 科技评论按：本文是北京大学门怡芳基于其 CVPR spotlight 论文为 AI 科技评论提供的独家稿件，未经许可不得转载。
在拍摄、存储、传输和渲染过程中，图像质量往往会降低。图像恢复和增强的目标是逆转这种退化并改善图像质量。通常，恢复和增强任务可以分为两大类：1）线性反演问题，例如图像超分辨率（SR）、去模糊、修补、彩色化等，在这些任务中，退化模型通常是线性的且已知；2）非线性或盲问题，例如低光增强和HDR图像恢复，其中退化模型是非线性的且未知。对于特定的线性退化模型，可以通过对神经网络进行端到端的监督训练来解决图像恢复问题。然而，在现实世界中，受损图像往往存在多个复杂的退化情况，全面监督的方法很难泛化应用。近年来，通过生成模型寻找更通用的图像先验并在无监督设置下处理图像恢复问题引起了广泛的兴趣。在推理过程中，可以处理不同退化模型的多个恢复任务而无需重新训练。例如，经过大量干净图像数据集训练的生成对抗网络（GAN）通过GAN反演，在各种线性反演问题上取得了成功，学习到了真实世界场景的丰富知识。与此同时，去噪扩散概率模型（DDPMs）在GAN的基础上展现了令人印象深刻的生成能力、细节水平和多样性。作为早期尝试，现有的工作——去噪扩散恢复模型（DDRM）使用预训练的DDPMs进行变分推断，并在多个恢复任务上取得了令人满意的结果，但其在已知线性退化矩阵上利用奇异值分解（SVD），因此仍然局限于线性反演问题。本文进一步提出了一种高效的方法，名为生成扩散先验（GDP）。它利用经过良好训练的DDPM作为通用图像恢复和增强的有效先验，并以退化图像作为引导。作为一个统一的框架，GDP不仅适用于各种线性反演问题，还首次推广到非线性和盲目图像恢复和增强任务。GDP采用了一种盲退化估计策略，在去噪过程中随机初始化并优化GDP的退化模型参数。此外，为了进一步提高光真实性和图像质量，本文系统地研究了一种有效的指导扩散模型的方法。另外，借助提出的分层指导和基于分块的生成策略，GDP能够恢复任意分辨率的图像，其中首先预测低分辨率图像和退化模型，以引导高分辨率图像的生成过程。
来源：PaperWeekly 本文约1800字，建议阅读5分钟 本篇文章介绍一下我们于 ECCV-2022 发表的一篇模型自蒸馏文章。 传统的知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）需要一个预训练的教师模型来训练一个学生模型，这种模式的缺点是需要设计并训练额外的教师网络，并且两阶段的训练过程提升了流水线开销。自网络知识蒸馏（Self-Knowledge Distillation，Self-KD），顾名思义，则是不依赖额外的教师网络进行指导，利用网络自身的知识来指导自身的学习，从而实现自
很多人觉得AI绘画不稳定，对于以后是否替代插画师，摄影工作者，设计师，表示存疑，作为AI从业者本文从AI绘画关键技术分析，明白以前生产者肯定会被淘汰，现在没有到达黄金期。
机器学习模型的优化常常涉及最小化代价函数，其中代价关于模型参数的梯度是已知的。当梯度信息可用时，梯度下降和变量等一阶方法因其易于实现、存储效率高（通常需要与参数维度相匹配的存储空间）和收敛有保障 [1] 而广受欢迎。然而，当梯度信息不可用时，我们转向零阶优化方法，包括随机搜索方法，例如最近重新流行起来的进化策略 [2，3，4]。
0，图像上色及其分类 图像上色一般分为两种：无引导上色和有引导上色。 顾名思义，无引导指的是全交由算法进行自动化上色，而有引导则在上色过程中有人为（其它参照）干预，比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如：1）数据集获取；2)上色的语义辨识性，前背景、各目标实例独立色彩效果；3）合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是：1）GAN生成模型擅长图像转换任务，而图像上色也属于图像转换；2）训练效果引入判别器判定，对抗损失可视作一种”学习出来“的loss，减免
最近半个月在实施学习Windows 7自动化部署过程中的一个总结分享。Microsoft Deployment Toolkit 2010是微软最新一代部署工具，MDT是自动完成桌面和服务器部署的推荐操作进程和工具，部署Windows 7和Windows Server 2008 R2的用户可以使用MDT 2010来完成。它是一组最佳实践指南和工具，旨在帮助将 Windows® 部署到客户端桌面。Windows 7® 包含解决方案加速器的更新，此更新以 MDT 2010 的形式提供。该版本包含新的 Micros
疫情之下，全民启动在家办公模式。为了减少客服人员聚集，如何保障接待服务质量的同时，高效协同？ 这里有一份专属企点人的客服使用指南，注意查收！ 01 客服机器人常见问题自动回复 智能客服机器人7*24小时在线，支持微信公众号、QQ、网页、小程序等咨询渠道。全天候解答常见问题，解决率在85%以上。 如【口罩的正确佩戴方式】、【新型冠状肺炎的典型症状】、【本市企业复工时间规定】等可设置自动回复，方便居民一键查询。 上下滑动查看 通过3步配置可以轻松开始使用机器人： 第1步：设置基础信息 设置机器人
得益于强大的表示能力，卷积神经网络（CNN）在图像分类、人脸识别、目标检测和许多其他应用中取得了重大进展。神经网络强大的表示能力源于不同的过滤器负责提取不同抽象级别的信息。然而，当前主流卷积运算以跨空间域的滤波器共享方式执行，因此只有在重复应用这些运算（例如，使用更多滤波器增加通道和深度）时才能捕获更有效的信息。这种重复方式有几个限制。首先，它的计算效率很低。其次，它会导致优化困难。
我们已经介绍过两篇关于 TTA 的工作，可以在 GiantPandaCV 公众号中找到，分别是：
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
文本到图像扩散模型，使得生成多样且高质量的图像成为可能。然而，这些图像往往在描绘细节方面不够精细，并且容易出现由于输入文本的歧义导致的错误。缓解这些问题的一种方法是在带类标签的数据集上训练扩散模型。这种方法有两个缺点：（i）监督数据集通常与大规模抓取的文本-图像数据集相比较小，影响生成图像的质量和多样性，或者（ii）输入是一个硬编码标签，而不是自由形式的文本，限制了对生成图像的控制。
现在如果你是第一次访问Jeff的阳台的首页，你会发现会出现如下图的一个“导游”界面。这个就是使用Intro.js 这个javascript 插件制作的。在当初接触的时候，我发现网络上根本没有个中文使用
2023年12月1日，上海交通大学徐雷教授、涂仕奎老师团队在Briefings in Bioinformatics上发表文章KGDiff: towards explainable target-aware molecule generation with knowledge guidance。
无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。
是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下，在用户计算机或其他终端上安装运行，侵犯用户合法权益的软件
Spring和Spring Boot中应用程序引导的基本区别在于servlet。 Spring使用web.xml 或SpringServletContainerInitializer作为其引导入口点。 Spring Boot仅使用Servlet 3功能来引导应用程序，下面让我们详细来了解下
ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时，"prompt"通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。
在不同地域的用户访问网站的响应速度存在差异,为了提高用户访问的响应速度、优化现有Internet中信息的流动,需要在用户和服务器间加入中间层CDN. 使用户能以最快的速度，从最接近用户的地方获得所需的信息，彻底解决网络拥塞，提高响应速度，是目前大型网站使用的流行的应用方案.
设想一下，当你站在房间内，准备向门口走去，你是通过自回归的方式逐步规划路径吗？实际上，你的路径是一次性整体生成的。
今天跟大家分享think-cell chart系列的第16篇——树状分布图。 大家不要困惑于该图表的名称——树状分布图，其实它用的技巧非常简单（就是基本图表的组合表达），但是达到的效果却无比惊艳。 初
一致性模型（CM）是一种新兴的生成模型，以高质量和快速生成著称。然而，当一致性模型被应用于潜在空间中的高分辨率、文本条件的图像生成时（即潜在一致性模型，Latent Consistency Model, LCM），效果并不理想。PCM 针对 LCM 的三大主要缺陷进行了改进：
今天为大家介绍的是来自Jennifer Listgarten团队的一篇概述论文。像ChatGPT和DALL-E2这样的模型可以根据文本提示生成文本和图像。尽管它们处理的数据类型和目标不同，但生成模型在蛋白质工程方面同样具有巨大的潜力。
本文借助于《演进式架构》这本书中关于演进式架构体系的描述，探索我们如何在数据这个领域，设计出演进式数据架构。
文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型（例如稳定扩散）的发布有助于这些技术的民主化。预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理和神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
作者：Johanna Karras, Aleksander Holynski, Ting-Chun Wang, Ira Kemelmacher-Shlizerman
来源：PaperWeekly本文约4500字，建议阅读10+分钟本文率先提出了无监督图结构学习的范式，旨在不依赖标签信息的条件下，从数据本身中学习更普适、更高质量的图结构。 ©作者 | Yuki 研究方向 | 推荐系统，图神经网络 论文题目： Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2201.06367.pdf 代码链接： https://github.com/GRAND-Lab/SUBL
内容和风格（Content and style disentanglement，C-S）解耦是风格迁移的一个基本问题和关键挑战。基于显式定义（例如Gram矩阵）或隐式学习（例如GANs）的现有方法既不易解释也不易控制，导致表示交织在一起并且结果不尽如人意。
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
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