IPDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用先验引导的扩散模型，首次把配体-靶标蛋白相互作用引入到扩散模型的扩散和采样过程中，用于蛋白质（口袋）特异性的三维分子生成。来源于文章 《Protein-Ligand Interaction Prior for Binding-aware 3D Molecule Diffusion Models》。文章链接： https://openreview.net/forum?id=qH9nrMNTIW 。 针对原GitHub中代码的问题与报错，本文档对原代码进行了修改，包含了完整的 IPDiff 项目，包含测试体系、可运行（修正报错）、可训练的源代码，并标注了每一个代码修改的位置。 此代码包含了完整的 IPDiff 的使用方法，可以针对某个某个蛋白体系的特定口袋生成结合力强的分子，可以直接用于项目中，或者进行微调再训练。

MetaDiff: Meta-Learning with Conditional Diffusion for Few-Shot Learning MetaDiff：基于条件扩散的元学习方法用于少样本学习 组会汇报ppt MetaDiff是一种创新的元学习方法，它利用条件扩散模型来提升少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）的性能。这种学习方法在面对只有少数样本可用的新任务时，通过设计一种特殊的条件UNet作为去噪模型，优化基础学习器的权重，从而实现在有限数据情况下的快速适应。具体而言，MetaDiff将传统梯度下降过程建模为一个扩散过程，这种方法有效地解决了内存消耗和梯度消失的问题。 在研究背景中，作者指出少样本学习是人工智能领域的一大核心挑战。为了提高学习器在处理少样本时的适应能力，MetaDiff利用了元学习的思想，将外层优化过程视为学习器的扩散过程。仿真结果显示，MetaDiff在处理少样本学习任务时，性能优于其他先进的少样本学习方法，能够提升模型的泛化能力，并且显著减少了内存开销。 扩散模型（Diffusion Models）是一种生成模型，其灵感来源于非平衡热力学中的扩散过程。这些模型通过模拟数据集中逐步添加噪声的过程，直至数据完全转化为噪声，然后再通过逆向过程从噪声中恢复出原始数据。在MetaDiff方法中，扩散模型起到了关键作用，帮助模型在数据集逐渐增加噪声的同时学习如何恢复数据，最终达到从少量样本中快速学习和适应新任务的目的。 作者张保权，来自哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院的助理教授，主要研究方向为小样本学习、多模态学习等人工智能基础理论及其在时空数据挖掘应用。文章中提及的仿真结果表明，MetaDiff方法在miniImagenet和tieredImagenet数据集上取得了明显优于现有先进技术的效果。此外，张教授的研究背景和研究成果也为元学习领域提供了新的思路和方法。 MetaDiff通过条件扩散模型，将元学习方法与数据的扩散过程相结合，创建了一种新的学习范式，这种范式在面对仅有少量样本的新任务时，能够更有效地利用数据，快速适应并提高学习性能。这种研究不仅对元学习和少样本学习的理论发展具有重要意义，而且在实际应用中也具有很大的潜力和价值。

最新的热门生成模型——扩散模型，大多被应用于处理图片数据。这里给出处理表格数据的项目案例。

从DDPM到score-based generative models再到Consistency Models的介绍，对于扩散模型的全面理解有一定的帮助。

Score-Based Generative Modeling的一个代码示例，已经训练好，并且有代码注释，帮助更深入的理解学习。

建立预测污染物通过大气和水扩散的数学模型。利用地理信息系统（GIS）技术，在沈阳市地图上，按照污染事故发生的实际地理位置，对数学模型进行模拟和显示。将模型的数值解和GIS相结合，在时间和空间上对污染扩散进行分析，计算不同污染物在不同时段的扩散面积，分析不同地点的污染物质量浓度和污染程度，获取受污染范围内的人口和周边单位等重要信息；从而预测重大污染事故对环境的影响范围和程度，预报突发性环境污染事故对周围人群、环境造成的危害，为应急监测、现场救护和灾后评估提供科学依据。

1. 基于扩散模型实现的图像恢复代码，只需要修改数据集路径就可以在去雨、去雾、去雪等多个图像恢复任务上直接使用； 2. 附有详细的实验操作流程，以及参数路径等修改方法； 3. 代码训练和测试完整可运行； 4. 对于有需求的可以直接拿来在自己的任务上训练和测试； 5. 附有一些注释，其他地方不懂的可以参考博客https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/128959995学习； 6. 附有 python 版本常用的 psnr 和 ssim 计算方法； 7. 敲代码不易，还请多多支持； 8. 若经济有限可以私聊我。

Vasicek随机利率下跳扩散模型的欧式期权定价，许晴，张建英，本文主要研究在无交易费用无摩擦费用的理性市场条件下，当标的股票价格服从Vasicek随机利率下跳扩散时，欧式看涨看跌期权的定价公�

高斯扩散模式适用于均一的大气条件，以及地面开阔平坦的地区，点源的扩散模式。排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等，虽然其大小不一，但是只要不是讨论烟囱底部很近距离的污染问题，均可视其为点源。

matlab开发-单域反应扩散模型中的螺旋波。采用单域反应扩散系统模拟螺旋波。