ASurveyonGenerativeDiffusionModelAbstract由于深度潜在表示，深度学习在生成任务中显示出良好的潜力。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观测值的模型。近年来，扩散模型以其强大的生成能力成为生成模型的一个新兴类别。如今，已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物信息学和自然语言处理之外，该领域还有更多的应用有待探索。然而，扩散模型有其真正的缺点，即生成过程慢，数据类型单一，可能性低，无法降维。它们导致了许多改进的工作。本文对扩散模型研究领域进行了综述。我们首先用两个里程碑式的作品——DDPM和DSM，以及一个统一的里程碑式的作品——Score

AlderLake-N系列堪称Intel目前最弱鸡的处理器，只有2-4个E核小核心，入门级的N50单核性能类似四代酷睿、一代锐龙，多核性能相当于十几年前的初代酷睿2、推土机FX。但是，产品没有好坏，只有合适不合适，N系列用来日常办公娱乐肯定不行，但放在软路由、开发板之类场合，还是相当不错的。研扬科技(AAEON)UP7000系列开发板和树莓派4非常相似，尺寸也同样是85x56毫米，就采用了IntelN系列处理器，可选四核心N100、N97，以及最低端的双核心N50。其中，N100热设计功耗为12W，N97、N95则都是6W，根本都不需要风扇，而整体功耗一般在30-36W，供电为12VDC。其他