关键字:神经普通微分方程,Wasserstein生成的广告网络,序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程(NODE)在机器学习中的应用,重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络(WGANS)(WGANS)(WGANS)和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列(seq2seqsssssssssssssss)的集成。我们探索了解决ODE的各种方法,并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离(FID)度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随,自适应公差,网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN,我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分,但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中,我们观察到,增加网络的宽度会始终提高BLEU分数,并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明,ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型,从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
•无法冷冻的液体细胞操作;在冷冻之前断开电池与公共汽车的连接阻止充电/放电电池•已经使用高能量的COTS细胞(LG INR18650-M36和Molicel Inrr18650-M35A)进行了测试•在50%,20%,20%,且多个lunar的较高效果下,在50 k下测试了单细胞,并在50 k下进行了多个型号。
b'show电子特性,从半导体到超导。[4]分层TMDC的整体结构由堆叠的X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X93X三明治组成,这些三明治通过van der waals相互作用将其固定在一起。[5,6]由于与内部的共价键相比,层间相互作用的弱点,因此单个X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X80 \ X93X平板(也称为单层或单层)可以在相关的方式中隔离。主多型型为1T,2H和3R,其中字母数字代码指示X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X80 \ X93X三明治每单位单元单元格以及结构对称性(H = H = Hexagonal,T = Totragonal,R = Totragonal,R = Rhombohed)。[5] MOS 2是层状TMDC低毒性的典型示例。[7] 2H(或单层特定情况下的1H)和1T是MOS 2的最探索类型。2H MOS 2具有三角骨结构,在热力学上是稳定的,可以在自然界中作为钼矿物矿物质。[8]当散装2H MOS 2缩小到1H单层时,它会从'