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摄影中的生成对抗网络（GAN）：创建零
生成的对抗网络（GAN）是人工智能的重要突破之一，对摄影世界产生了重大影响。该技术允许创建随机数据的逼真的照片图像，然后在照片制作中创造新的机会。这项研究探讨了许多研究结果有关BRO在摄影中的应用的结果，并研究了它们在使用时产生的美学和道德含义。所使用的方法是一种定性方法，它是文献研究的一种定性方法，收集了各种科学文章，书籍和学术出版物的数据，这些数据的重点是BRO及其在制作照片图像中的应用。结果表明，BRO允许新的照片图像创建以前无法做到，并提供了创造性修改的能力。但是，该技术的应用也提出了与其产生的照片的真实性和信誉相关的挑战，尤其是在深层和操纵的背景下。此外，人们担心使用BRO对公众对其真实性的看法的影响。这项研究得出结论，Gan为摄影美学的发展做出了重大贡献，但是需要更多的法规和关注道德方面的方面来维持数字时代摄影艺术的完整性。
电池集成对澳大利亚国家电力市场中可变可再生能源的影响
2024 年 10 月 4 日 摘要 澳大利亚的可再生能源项目一直依赖电力购买协议 (PPA) 或差价合约 (CFD) 来管理商业风险并保证收入确定性。本研究调查了锂离子电池在多大程度上可以替代澳大利亚国家电力市场 (NEM) 中商业风电场投资组合开发商的 CFD 和 PPA。通过开发技术和财务模型，该研究探索了综合投资组合在能源、衍生品（对冲）和频率控制辅助服务 (FCAS) 市场中的最佳表现。此外，它还评估了电池电力和能源容量如何影响假设的风电场投资组合在不同场景中的现金流，这些场景包括两种电池电力容量替代方案：25 MW 和 50 MW，每种方案都具有两种不同的存储持续时间：2 小时和 4 小时。结果表明，商业风电场投资组合存在资金缺失问题，但组合投资组合可以抵消这一问题，并且在 50MW 电力容量的场景下，可使投资组合的调整后自由现金流产生正的净现值 (NPV)。因此，电池可以成为 PPA 和 CFD 的可行替代方案。关键词：商用可再生能源、收入确定性、锂离子电池、最佳性能 JEL 代码：C61、L22、P28、Q40
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
零件的双线性模型和生成对抗网络中的外观
摘要 - 对生成对抗网络（GAN）的理解进步已导致视觉编辑和合成任务的显着进步，并利用了嵌入在预训练的gan的潜在空间中的丰富语义。但是，现有方法通常是针对特定的gan体系结构量身定制的，并且仅限于发现不促进局部控制的全球语义方向，或者需要通过手动提供的区域或细分口罩进行某种形式的监督。从这个角度来看，我们提出了一种建筑敏锐的方法，该方法共同发现代表空间部分及其外观的因素，以一种完全无监督的方式。这些因素是通过在特征图上应用半非谐音张量分解来获得的，这反过来又可以通过像素级控制来实现上下文感知的本地图像编辑。此外，我们表明发现的外观因子对应于无需使用任何标签的概念的显着图。对广泛的GAN体系结构和数据集进行了实验，表明，与最新的状态相比，我们的方法在训练时间方面更有效，最重要的是，提供了更准确的局部控制。
使用生成对抗网络在药物发现中提高毒理学 - 第二部分
Toxicology-Related Academic Programs Duke University Integrative Toxicology and Environmental Health Program Degree(s) Offered: PhD Department: Nicholas School of the Environment URL: https://nicholas.duke.edu/academics/doctoral-programs/university-program-integrated- toxicology-and-environmental-health-itehp Program Contact: Jessica Straehle Email: jessica.straehle@duke.edu研究生计划的重点和专业领域：我们的计划提供了机械毒理学，流行病学分析和暴露科学方法的培训，并能够研究环境健康中的基本研究问题。夏季研究实习计划？是实习计划：杜克超级基金中心 - 暑期实习印第安纳大学医学学院翻译毒理学学位：MS，博士学位系：药理学和毒理学635 Barnhill MS 549 MS 549 Indiana University Medicine，46202 URL：HTTPS：// HTTPS：//medicine.iu.iu.edu.eedu/pharmacology：replabersology：replyans emlagration： ricnass@iu.edu电话：317.278.8505研究生课程重点和专业知识领域：毒理学包括各种各样的学科，包括生物学，化学，物理学和药理学，以及评估毒性对环境对治疗和实验性药物的不良影响的不良影响的跨度专业。毒理学家还大量参与了药物批准过程和风险评估。目前，制药/化学工业以及政府和非政府组织（NGOS）需要硕士级毒理学家。学生还获得相关的职业经验并发展专业的网络和联系。这项为期一年的非论文的研究生课程包括在其中一个行业或学术领域的十周实习，这将为学生提供毒理学职业的第一手经验。该计划的关键特征是学生有机会将从课程中获得的知识直接应用于专业的工作环境。不确定是否在毒理学或相关学科中获得博士学位的学生有机会
关于人工神经任务中生成对抗行为的调查
摘要：生成相反的网络是一种在没有大量带注释的培训数据的情况下学习深层表示的技术。这种竞争技术采用两个网络来生成背景信号。生成对抗网络（GAN）使用学习的表示形式，用于各种应用，包括图像综合，语义成像，样式转移，超级磁性和分割。图像可以在许多方面使用。gans是一个独特的阶级，由于深层生成模型的流行，最近引起了极大的兴趣。gans隐式分发复杂和高分辨率的图像，声音和数据。但是，鉴于无意间构建了网络架构，目标函数使用和优化算法选择，在训练gans时会发展出重要的困难，例如模式崩溃，不一致和不稳定。这项研究对供gans设计和优化策略的发展进行了彻底的研究，以解决甘恩的困难。我们在这个快速发展的领域提供了有趣的研究可能性。gan是一个受欢迎的研究主题，因为它们能够生成合成数据以及不论应用程序如何都可以理解的代表性。迄今为止，已经对图像处理领域中的gans进行了各种评论，但没有人专注于对多学科领域中的gan的审查。因此，本研究通过彻底搜索与GAN相关的研究文章来研究gan在跨学科应用领域及其实施问题的利用。
CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集 多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达 蛋白质生成进化扩散 注释冷冻卷：机器学习挑战 胎盘猪中的胎盘HIGF1纳米颗粒基因治疗在肝脂质和葡萄糖代谢相关的信号通路中以胎儿性别特异性方式改善胎儿生长限制相关的变化 西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰 单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础 SPAMTP：空间代谢组学和转录组学数据的综合统计分析和可视化 使用捕获的离子迁移率和DDAP 通过成对的细胞表面和病毒1 增强了慢病毒基因递送到哺乳动物细胞 坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础 Devider：多种单倍型的长阅读重建 pyr1生物传感器驱动的全基因组CRISPR筛选，用于改善Kluyveromyces Marxianus的单甲苯样产生 果糖-2,6-双磷酸盐恢复TDP-43病理 - bean（psophocarpus tetragonolobus）
蛋白质tau的抽象聚集定义了tauopathies，其中包括阿尔茨海默氏病和额颞痴呆。特定的神经元亚型有选择地容易受到tau聚集的影响，随后的功能障碍和死亡，但潜在的机制尚不清楚。系统地揭示了控制人类神经元中Tau聚集体积累的细胞因子，我们在IPSC衍生的神经元中进行了基于基因组CRISPRI的修饰筛网。屏幕发现了预期的途径，包括自噬，以及意外的途径，包括ufmylation和GPI锚构成。我们发现E3泛素连接酶CUL5 SOCS4是人类神经元中tau水平的有效修饰符，泛素化tau，与小鼠和人类中的auopanty的脆弱性相关。线粒体功能的破坏会促进tau的蛋白酶体错误处理，从而产生tau蛋白水解片段
使用生成对抗网络的生成合成飞机着陆轨迹
摘要 - 空中交通管理（ATM）系统的需求增加和复杂性需要在自动化方面取得重大进步，以确保安全和效率。人工知识（AI）和机器学习（ML）正在成为管理这种日益复杂性的有希望的解决方案，提供了增强的决策和预测能力。但是，ML模型在ATM中的有效性在很大程度上依赖于广泛的高质量数据的可用性。在许多情况下，此类数据是稀缺或不完整的，这为训练强大的模型带来了主要障碍。合成数据生成（SDG）是解决此问题的可行解决方案，从而可以创建解锁ML值求主的现实数据集。终端操纵区域（TMA）是空域的关键部分，其特征是交通密度高和轨迹类型，需要颗粒状数据才能准确地对这些情况进行建模。这项工作的主要研究目标是调查时机在产生合成的4维飞机着陆轨迹方面的适用性，能够捕获该空域中的交通模式，从而有助于分析空域约束并延迟传播。根据数据多样性，保真度和实用性评估了所得的合成轨迹。研究期间确定的主要挑战是数据类别的不平衡，这影响了模型准确捕获数据模式的能力，尤其是在较不频繁的情况下。这项工作证明了时刻在产生多种现实的轨迹方面的能力，这些轨迹难以与实际历史数据区分开。基于单独的分组生成合成数据显示了解决这些不平衡的希望，尽管这种方法对组的名称敏感。关键字 - 空气流量管理，深层生成模型，生成对抗网络，多元时间序列序列，合成数据质量评估