Computational catalysis is playing an increasingly significant role in the design of catalysts across a wide range of applications. A common task for many computational methods is the need to accurately compute the minimum binding energy - the adsorption energy - for an adsorbate and a catalyst surface of interest. Traditionally, the identification of low energy adsorbate-surface configurations relies on heuristic methods and researcher intuition. As the desire to perform high-throughput screening increases, it becomes challenging to use heuristics and intuition alone. In this paper, we demonstrate machine learning potentials can be leveraged to identify low energy adsorbate-surface configurations more accurately and efficiently. Our algorithm provides a spectrum of trade-offs between accuracy and efficiency, with one balanced option finding the lowest energy configuration, within a 0.1 eV threshold, 86.63% of the time, while achieving a 1387x speedup in computation. To standardize benchmarking, we introduce the Open Catalyst Dense dataset containing nearly 1,000 diverse surfaces and 87,045 unique configurations.

目的：心电图（ECG）信号通常会遭受噪声干扰，例如基线徘徊。心电图信号的高质量和高保真重建对于诊断心血管疾病具有重要意义。因此，本文提出了一种新型的心电图基线徘徊和降噪技术。方法：我们以特定于心电图信号的条件方式扩展模型，即心电图基线徘徊和噪声去除（Descod-ECG）的基于深度分数的扩散模型。此外，我们部署了一个多拍的平均策略，以改善信号重建。我们在QT数据库和MIT-BIH噪声应力测试数据库上进行了实验，以验证该方法的可行性。采用基线方法进行比较，包括传统的基于数字过滤器和基于深度学习的方法。结果：数量评估结果表明，所提出的方法在四个基于距离的相似性指标（平方距离的总和，最大绝对正方形，根距离的百分比和余弦相似性）上获得了出色的性能，并具有3.771 $ \ pm $ 5.713 au，$ 5.713 au， 0.329 $ \ pm $ 0.258 au，40.527 $ \ pm $ 26.258 \％和0.926 $ \ pm $ 0.087。与最佳基线方法相比，这至少导致了至少20％的总体改进。结论：本文证明了Descod-ECG的最新性能用于ECG噪声，该噪声可以更好地近似真实的数据分布和在极端噪声腐败下较高的稳定性。意义：这项研究是最早扩展基于条件扩散的生成模型以去除ECG噪声的研究之一，并且Descod-ECG具有广泛用于生物医学应用的潜力。

使用摄像机和计算算法的生理学（例如心脏和肺）生理学的非侵入性，低成本和可扩展性测量的生命体征非常有吸引力。但是，代表各种环境，身体运动，照明条件和生理状态的各种数据是费力的，耗时且昂贵的。合成数据已被证明是机器学习的几个领域的有价值工具，但并未广泛用于摄像机测量生理状态。合成数据提供“完美”标签（例如，没有噪声且具有精确的同步），可能无法获得其他标签（例如，精确的像素级分段图），并提供了对数据集中变化和多样性的高度控制。我们提供Scamps，这是一个合成学数据集，其中包含2,800个视频（168万帧），并带有对齐的心脏和呼吸信号以及面部动作强度。 RGB框架与分割图一起提供。我们提供有关潜在波形的精确描述性统计数据，包括beat间间隔，心率变异性和脉搏到达时间。最后，我们介绍了这些合成数据和对现实世界数据集测试的基线结果培训，以说明可推广性。