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。...下图说明了扩散模型在RL中的独特作用。目前，将扩散模型应用于RL的工作主要分为四类：使用扩散模型作为规划器、策略、数据增广和潜在表示。...(2)当用作策略时，扩散模型可以对任意动作分布进行建模，而高斯策略只能将可能多样化的数据集分布与单峰分布进行拟合。...(3) 当用作数据合成器时，扩散模型使用从学习的数据集分布中采样的生成数据来增强数据集，而随机扰动的增强可能会生成偏离数据样本的样本。 图2 扩散模型在RL中的不同作用。(a)扩散模型作为规划器。...5.2 模仿学习 模仿学习通过提取专家演示中的知识，在环境中再现专家行为。扩散模型已被证明能有效表示策略，提高采样行为质量。Pearce等人将其应用于顺序环境，Chi等人则应用于机器人动作空间。
NIST Special Publication中描述的目标旨在将安全功能与非安全功能分开，并且可以通过使用最小特权功能来实现。将此概念应用于云时，您的目标是将云平台功能严格限制为它们的预期功能。...通过将安全功能隔离和最小权限原则应用于您的云安全程序，您可以显着降低外部暴露和数据泄露的风险。 云平台加固 从唯一的云帐户开始隔离和强化您的云数据湖仓一体平台。...身份管理和认证 身份是审计和为云数据湖仓一体提供强大访问控制的重要基础。使用云服务时，第一步是将您的身份提供商（如 Active Directory）与云提供商集成。...漏洞管理 无论您的分析堆栈和云提供商如何，您都希望确保数据湖仓一体基础设施中的所有实例都具有最新的安全补丁。应实施常规的操作系统和软件包修补策略，包括定期对基础架构的所有部分进行安全扫描。...总之，为了降低数据丢失的风险，创建适合您的预算、审计和架构需求的备份和保留计划，努力将数据放在高可用性和冗余存储中，并限制用户出错的机会。
不过，对于prompt中没有明确说明的文字，DeepFloyd IF大概率还是会出错。...扩散： DeepFloyd IF的基本模型和超分辨率模型都是扩散模型，其中使用马尔可夫链的步骤将随机噪声注入到数据中，然后反转该过程从噪声中生成新的数据样本。...阶段2： 为了「放大」图像，团队将两个文本条件超分辨率模型（Efficient U-Net）应用于基本模型的输出。其中之一将64x64图像放大到256x256图像。...数据集训练 DeepFloyd IF是在一个定制的高质量LAION-A数据集上进行训练的，该数据集包含10亿（图像，文本）对。...LAION-A是LAION-5B数据集英文部分的一个子集，基于相似度哈希去重后获得，对原始数据集进行了额外的清理和修改。DeepFloyd的定制过滤器用于删除水印、NSFW和其他不适当的内容。
：数据标准 + 数据模型 元数据采集上来之后，要做的第二个事情就是数据标准和数据模型，这个步骤和元数据管理并没有非常明确的切分，但在一般企业做数据资产管理时一般会先做元数据管理，因为见效比较快。...线下调研、收集、整理数据问题，按业务目标进行分类管理 根据业务分类进行规则集管理，根据数据质量反馈不断优化、沉淀规则集 4、如何量化数据价值 量化数据价值从两个方向入手，一个是数据成本...** 湖仓数据资产管理平台（DataAssets），** 通过元数据管理、数据标准规范设计、数据质量提升、数据热度和成本计算，优化数据生产成本、量化数据收益价值，广泛应用于湖仓建设的中后期阶段。...湖仓数据资产管理平台的产品特点是通过统一平台以达到治理闭环的效果。...提升数据规范性 建设数据标准体系，通过数据模型的自动引入，完成规范的模型设计 提升数据质量 通过事前规则配置、事中规则执行、事后质量报告，及时发现问题数据，有效避免问题的影响扩散 量化数据价值 通过分析数据的成本
” 雁栖学堂-湖存储专题直播第六期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”，介绍数据湖加速器 GooseFS 数据安全篇 。...分享内容 本次分享内容主要讨论构建数据湖过程中需要注意的数据安全事项，比如通过 Apache Ranger 控制 GooseFS 的资源访问权限，通过 COS 用户策略、存储桶策略等管控存储在对象存储上的数据安全等...通过本次分享，听众可以初步了解如何构建一个安全的数据湖。...分享大纲 数据湖加速器 GooseFS 数据安全篇： 1、GooseFS Ranger 的权限体系方案 2、对象存储 COS 的安全能力介绍 直播时间：11月11日（周四） 19：00 报名方式：只需扫码输入手机号即可报名...最新福利：转发朋友圈集赞60个将有机会获得精美礼品一份哦！ 活动截止时间：11月11日 12：00完成发送（微信号：tsh1262863） — END — 「有用就扩散」
数据模型 元数据采集上来之后，要做的第二个事情就是数据标准和数据模型，这个步骤和元数据管理并没有非常明确的切分，但在一般企业做数据资产管理时一般会先做元数据管理，因为见效比较快。...线下调研、收集、整理数据问题，按业务目标进行分类管理 根据业务分类进行规则集管理，根据数据质量反馈不断优化、沉淀规则集 4、如何量化数据价值 量化数据价值从两个方向入手，一个是数据成本，...湖仓数据资产管理平台（DataAssets），通过元数据管理、数据标准规范设计、数据质量提升、数据热度和成本计算，优化数据生产成本、量化数据收益价值，广泛应用于湖仓建设的中后期阶段。...湖仓数据资产管理平台的产品特点是通过统一平台以达到治理闭环的效果。...提升数据规范性 建设数据标准体系，通过数据模型的自动引入，完成规范的模型设计 提升数据质量 通过事前规则配置、事中规则执行、事后质量报告，及时发现问题数据，有效避免问题的影响扩散 量化数据价值 通过分析数据的成本
输入prompt「湖中央的圆形小岛，湖周围有森林，高对比度」—— 解决AI画手难题 连AI不会画手的老大难问题，都被CM3leon轻松解决了。 自回归模型首次击败Diffusion？...仅用单个TPU，CM3leon就在图像数据集上进行了有效的训练，并在MS-COCO数据集上达到了4.88的FID分数，超过了Google的文本到图像模型Parti。...此前，SFT已被用于训练像ChatGPT这样的文本生成模型，效果很好，但Meta认为，应用于图像领域时，它也很有用。...尤其是，当涉及复杂对象或提示包含多个必须在输出中出现的约束条件时。 根据具有高度组合结构的提示文本，CM3leon可以生成一个指令跟随的图像。...这些模型通过对数百万个示例图像进行训练来学习视觉和文本之间的关系，但它们也可能反映出训练数据中存在的偏见。 因此，Meta采用了有许可的数据集对CM3Leon进行训练。
领域需要以一种易于使用的方式托管和服务它们的领域数据集，而不是将数据从各自领域流向集中的数据湖。 3.1 数据与领域驱动架构的融合 领域驱动设计深刻影响了系统架构的思维方式，进而影响了组织建模。...它通过将系统分解为围绕业务域的分布式服务，从而成为微服务架构的诱因之一。它从根本上改变了团队的形式，使得团队可以独立自主地拥有领域能力。 奇怪的是，在涉及到数据时，业务领域的概念被忽略了。...安全性：对于每个领域的数据产品，访问控制都是以更细的粒度应用的。访问控制策略可以集中定义，但在访问每个单独的数据集产品时应用。SSO和RBAC是实现产品数据集访问控制的一种简便方法。...4.1 Data Mesh 与 数据湖 数据湖是一种技术方法，其主要目标是作为一个单一的存储，以尽可能简单的方式将数据转移到中央团队负责管理的地方。...数据湖不再是Data Mesh的中心，而是将数据湖的一些原则应用于面向数据源的领域数据产品。然而，无论是用于数据产品的内部实现，还是作为共享数据基础设施的一部分，人们仍然继续使用数据湖工具。
5Why分析法，是一种分析问题根本原因的方法，由丰田集团创始人丰田佐吉提出，后来成为丰田汽车公司获得成功的重要方法，并且被融入到各种管理方法中。...事故即将发生时，数据库中正在执行的线程数超过预先设置的阈值 32 个，于是系统监控发出报警，随后数据库的CPU使用率开始飙高，紧接着系统的所有模块访问数据库失败，然后整个系统呈不可用状态。...答：同时删除相同的一批数据，而删除时出现乱序。 问题 4：为什么删除相同的一批数据？ 答：代码逻辑问题，不需要重复删除。 解决方案：更改代码逻辑，避免重复删除。 角度二 “检验”，为什么没有发现？...解决方案：将各模块使用的数据库进行隔离，即使单模块出现问题，也不会通过数据库影响到其他模块（但是该方案的成本较高，相当于进行整体的重构了） 以上笔者通过三个角度来对此次事故进行分析，随着追问，对问题的认识也会更加清晰...希望这个5Why分析法的案例能对你有启发，可将其作为一种思维方式，应用于实际的问题分析中。 我是草捏子，一只热爱技术和生活的草鱼，我们下期见！
正如David Loshin所写的：“数据湖的想法是提供原始格式的原始数据，直到需要时为止。”数据处于休眠状态，除非有人或某物需要它。 在访问数据湖时，用户确定： 他们需要的具体数据类型和来源。...正确使用时，数据湖为业务和技术用户提供查询更小，更相关和更灵活的数据集的能力。因此，查询时间可能会减少到数据集市，数据仓库或关系数据库中的一小部分。...对数据湖的怀疑并不害羞。愤世嫉俗的人把数据湖看作是流行语或软件供应商的大肆宣传。而且，有些人认为数据湖是一个旧概念的新名称，对企业适用性有限。...除了围绕这个话题的合理混淆之外，很少有人会以一致的方式使用术语“数据湖”。一些人把任何数据准备，存储或发现环境称为数据湖。...当出现业务问题时，用户将越来越需要比传统数据存储和报告中心能够提供的更快的答案。正确使用时，数据湖允许用户分析较小的数据集并快速回答关键问题。
虽然令人印象深刻，但这些图像通常无法描绘微妙的细节，并且由于输入文本的模糊性而容易出错。缓解这些问题的一种方法是在类标记数据集上训练扩散模型。...这种方法有两个缺点：（i）与训练文本到图像模型的大规模抓取的文本图像数据集相比，监督数据集通常较小，从而影响生成图像的质量和多样性，或者（ii）输入是硬编码标签，而不是自由格式的文本，限制了对生成图像的控制...为了展示 BLIVA 实现的广泛行业应用，我们使用一个新数据集来评估该模型，该数据集包含 YouTube 缩略图以及 13 个不同类别的问答集。...这阻碍了扩散模型应用于实际场景中的自然视频编辑。在本文中，我们通过向现有的文本驱动扩散模型引入时间依赖性来解决这个问题，这使得它们能够为编辑的对象生成一致的外观。...具体来说，我们开发了一种用于扩散视频编辑的新颖的帧间传播机制，该机制利用分层表示的概念将外观信息从一帧传播到下一帧。
为了指导性地调整该系统，我们提出了一个以视频为中心的指令数据集，该数据集由数千个与详细描述和对话相匹配的视频组成。该数据集强调时空推理和因果关系，为训练以聊天为中心的视频理解系统提供了宝贵的资产。...我们首先利用高质量的面部反射率 UV 数据集（漫反射和镜面反照率和法线），我们在不同的照明设置下渲染以模拟自然 RGB 纹理，然后在串联的渲染纹理对上训练无条件扩散模型和反射成分。...在测试时，我们将 3D 可变形模型拟合到给定图像，并在部分 UV 纹理中展开面部。...例如，一个人可能更喜欢将衬衫存放在抽屉中，而另一个人可能更喜欢将它们放在架子上。我们的目标是构建可以通过与特定人的先前交互从少数示例中学习此类偏好的系统。...我们表明，机器人可以将基于语言的规划和感知与大型语言模型 (LLM) 的少量摘要功能相结合，以推断广泛适用于未来交互的广义用户偏好。
传统强化学习数据增强方法通常只能对原有数据进行小幅扰动，而扩散模型强大的分布拟合能力使其可以直接学习整个数据集的分布，再采样出新的高质量数据。...例如，DIPO 对动作数据重标注并使用扩散模型训练，使策略避免了基于价值引导训练的不稳定性；CPQL 则验证了单步采样扩散模型作为策略能够平衡交互时的探索和利用。...扩散模型生成的动作数据或视频数据被用于构建仿真模拟器或训练下游决策模型。UniPi 训练了一个视频生成扩散模型作为通用策略，通过接入不同的逆动力学模型来得到底层控制命令，实现跨具身的机器人控制。...例如，SynthER 和 MTDiff-s 通过扩散模型生成了训练任务的完整环境转移信息并将其应用于策略的提升，且结果显示生成数据的多样程度以及准确性都优于历史方法。...加入安全约束 通过将安全约束作为模型的采样条件，基于扩散模型的智能体可以做出满足特定约束的决策。
2、多米诺骨牌 多米诺骨牌(domino)是一种用木制、骨制或塑料制成的长方体骨牌。玩时将骨牌按一定间距排列成行，轻轻碰倒第一枚骨牌，其余的骨牌就会产生连锁反应，依次倒下。...齿轮被广泛应用于机械设备中。它们有一些非常重要的作用，但其中最重要的则是它们在机动设备中提供的齿轮减速功能。...常用的齿轮箱润滑方式有齿轮油润滑，半流体润滑脂润滑，固体润滑剂润滑几种方式。...现有的爬行机器人由铰链杆件机构组成。运动时平稳，适合不同环境下的使用；但它对控制的要求很高，操作比较复杂，在平地行走时运动幅度不大，动作缓慢。...活塞本身并没有活门，但在吸管的顶部，却有一个向上开的活门v2，第二个活门v1则装在压力管接连唧筒的开口处。提高活塞时，唧筒内便形成空气稀薄的空间，大气压将水从低处压入这个空间。 ?
论文将重点放在最近的文本到图像扩散模型的对齐上，例如稳定扩散XL (SDXL)，并发现由于视觉模式的非结构化性质，这种“参考不匹配”确实是对齐这些模型时的一个重要问题:例如，对特定风格方面的偏好很容易导致这种差异...我们的方法建立在一个预训练的扩散模型上，并在一个合成的重照明数据集上对其进行微调，揭示和利用扩散模型中存在的对照明的固有理解。...这个数据集是之前最大数据集的5倍，但成本却降低了数万个GPU小时。为了测试所提出的数据集，论文还提出了一个能够进行主题驱动的图像编辑和生成的模型。...通过简单地在数据集上训练模型，它得到了有竞争力的结果，说明了数据集构建框架的有效性。...以前的方法通常需要训练模型来编码运动线索或微调视频扩散模型。 当这些方法应用于训练域之外时，往往会导致次优运动生成。
数据湖将通过提供一个单一的数据存储库来消除信息孤岛，整个组织都可以使用该存储库来进行业务分析、数据挖掘等各种应用。...当有了数据湖之后，大家会倾向于认为这东西将会成为一个全方位和万能的大数据集，例如点击流数据、物联网数据、日志数据等都会被要求进入这个湖中，而这些数据很难处理的问题却会被忽略。...与此同时，AI的大众化以及自服务工具的蔓延使得数据科学技能有限的数据工程师，甚至是数据分析师在执行一些基本操作时变得更加容易了，而这些操作直到最近仍然是数据科学家的领地。...为了取得成功，数据管理员在进行大数据系统的维护工作之外，还必须了解数据的含义以及掌握应用于数据中的一些技术。...数据管理员需要清楚整个组织内需要执行的数据分析类型，哪些数据集非常适用于这项工作，以及如何将数据从原始状态转换为数据使用者执行这项工作所需的形态和形式。
现有的补丁交互方法将这三个对象之间的交互视为一致的，而我们期望“人”和“马”之间的交互比“人”和“天空”之间的交互更为重要。因为常识表明，“人”和“马”的共现比“人”和“天空”的共现更为重要。...为了证明CAE-GReaT的有效性和效率，我们在几个代表性和具有挑战性的DIP任务的几个数据集上进行了广泛的实验，即语义分割、实例分割和全景分割。...对于CAE-GReaT，输入是图像 ，输出是预测的语义掩模 ，其中 表示所使用的数据集的类别大小（包括一个背景）。CAE-GReaT主要由变换器编码器网络和变换器解码器网络组成。...4 实验 4.1 数据集和评估指标 4.1.1 数据集 在本文中，实验在三个具有挑战性的密集图像预测数据集上进行，即Cityscapes和ADE20K用于语义分割（SS），以及COCO用于实例分割（IS...对于训练集的数据增强，我们首先使用0.5-2.0范围内的随机缩放。
值得注意的是，这些公共数据集具有预处理的神经图像，特别是dMRI数据的概率扩散模型拟合，可用于重建白质纤维，然后构建网络。...因此，使用预处理的dMRI 数据开发管道来构建白质网络将大大加快使用这些数据集的研究。...除了原始数据外，这些公共数据集发布的预处理概率扩散模型还可以直接下发到DCP中，跳过已经完成的步骤，特别是涡流校正和扩散模型估计等一些耗时的步骤，从而节省了大量时间。...在此文件夹中，应有用于容纳 DICOM或NIfTI格式的DTI和T1文件的不同子文件夹。当将NIfTI图像用作输入文件时，将跳过格式转换步骤。...此外，我们将DCP应用于HCP数据集，以评估白质网络的重测可靠性。除聚类系数外，所有拓扑指标均表现出较高的可靠性。获得的ICC值与先前研究的结果相当。这两个实验表明DCP是有效的。
数据集是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...软骨没有血液供应，而是通过扩散来获取营养。它在全身多个部位存在，如关节的表面。...它覆盖在骨头的关节表面，允许骨头之间的平滑运动。 半月板：在膝关节中起到缓冲和稳定作用，它分散膝关节的负荷，减少胫骨和股骨之间的直接接触，提供关节稳定性，并有助于润滑和营养关节。...半月板：由于其血液供应的特点，半月板的边缘部分受伤后有一定的愈合能力，而中央部分的损伤则较难自我修复。 了解这些区别有助于我们更好地理解这些组织在人体中的作用以及它们在受伤时的修复机制。...其它软骨（cartilage）的单细胞数据集 在GEO可以看到GSE104782和GSE169454也是取样了软骨（cartilage）后做单细胞转录组， 如果我们下载它们的表达量矩阵文件后走降维聚类分群也是几乎全部是软骨细胞本身
NIfTI-1数据格式与ANALYZE格式基本相同，但提供了一些改进：将header和图像信息合并到一个文件（.nii）中，将348个字节固定的header重新组织为更相关的类别。...Magnetic Resonance Imaging (MRI) Diffusion MRI tractor.base是一个支持扩散MRI特定元数据的软件包，包括扩散敏感梯度方向和b值。...当比较近似与非近似版本的结果时，前者更具优势，因为在不进行近似时，估计的准确性的提高很小，计算负担也不那么繁重。 R包fmri提供了用于功能磁共振成像（fMRI）数据分析的工具。...该软件包的目标是在R中完全与FSL进行接口，您可以传递基于R的NIfTI对象，函数将执行一个FSL命令并返回基于R的NIfTI对象。...ERP），并将多个数据集的ERP存储在类似数据框的对象中，以便可以使用熟悉的R建模框架进行统计分析（线性模型，(M)ANOVA）。
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