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dreamsync：将文本到图像的生成对准图像理解反馈
在微调T2I模型上进行对齐方式，但没有重新调整任何人类反馈。Dream-057 Sync背后的关键见解是利用视觉语言mod- 058 ELS（VLMS）的进步，该eLS（VLMS）可以识别生成的图像和用户的输入060文本之间的细粒度差异-059 CIE [7，20]。在高水平上直观地，我们的方法可以将061视为具有人为反馈（RLHF）的强化学习的可扩展版本；正如Llama2 [49] 063使用人类反馈进行了迭代精制一样，DreamSync 064使用VLMS的反馈改善了T2I模型，除了065，而无需加固学习。066给定了一组文本提示，T2i模型首发-067每个提示都有多个候选图像。DreamSync 068使用两个069 VLM自动评估这些生成的图像。第一个测量世代的忠诚070对文本[7，20]，而第二个则测量美学071质量[23]。最佳世代被收集并使用072使用参数有效的lora 073 Finetuning [19]。使用新的FineTuned T2I模型，我们重新进行了多个迭代的整个过程：生成IM-075年龄，策划新的填充设置，然后再次进行Finetune。076我们使用最新的基准-077分和人类评估进行广泛的实验。我们使用两个T2I模型SDXL [37]和SD V1.4 [39]实验Dreamsync 078。两种模型的结果079都表明Dreamsync增强了Align-080
主题感知的Riemannian图神经网络具有生成对抗性学习
图是复杂结构的典型非欧几里得数据。近年来，Riemannian图表的学习已成为欧几里得学习的令人兴奋的替代方法。，里曼尼亚方法仍处于早期阶段：无论结构复杂性如何，大多数方法都会出现单个曲率（半径），由于指数/对数映射而导致数值不稳定，并且缺乏捕获基调规律性的能力。鉴于上述问题，我们提出了主题感知的Riemannian图表的问题，寻求数值稳定的编码器，以在带有无标签的多样化曲面中限制基序的规律性。为此，我们提供了一种具有生成对比度学习（Motifrgc）的新型主题Riemannian模型，该模型以一种自我监督的方式在Riemannian歧管中进行了Minmax游戏。首先，我们提出了一种新型的Riemannian GCN（D-GCN），在该GCN（D-GCN）中，我们用di-Versifed因子构建了由产品层构建多种狂热的歧管，并用稳定的内核层代替了指数/对数映射。第二，我们引入了一种主题感知的riemannian生成对比学习，以捕获构造的歧管中的主题规律性，并在没有外部标签的情况下学习主题感知的节点表示。经验结果表明了Mofrgc的优越性。
细胞壁组成对谷物作物的耐药性的影响：评论
住宿是由于外部因素，植物特征及其相互作用引起的次要细胞壁而导致的茎永久位移。解剖学，形态学和组成性状是引起住宿的植物特征。与形态和解剖学特征相比，住宿抗性和细胞壁组成的相关性并不经常回顾。在本综述中，基于主要细胞壁成分（木质素，纤维素和半纤维素）和微量矿物质，全面审查了细胞壁组成与谷物茎的耐药性之间的关系。从所有谷物作物中回顾的文献体系中，发现木质素和纤维素与住宿耐药性具有显着的正相关。然而，在大多数研究中，纤维素和木质素的结构特征对住宿耐药性的影响均未研究。本综述还强调了生物量顽固性和放置抗性权衡在遗传细胞壁修饰中的重要性。
制造压力和NMC阴极组成对固态电池性能改进的LPSCL电解质的影响
推荐引用推荐引用James，Winervil，“制造压力和NMC阴极组成对LPSCL电解质的影响，以改善固态电池性能”（2023年）。论文。罗切斯特技术学院。从
2028 年底有机增长加上完成对 Southeastern Grocers 的收购将有助于
“我们的增长是由客户推动的，他们要求在全国各地的社区开设更多 ALDI 商店，”ALDI 首席执行官 Jason Hart 表示。“食品杂货最高可节省 40%，新客户会尝试我们的产品，老客户也会不断回头。虽然价格很重要，但我们通过只在货架上摆放最好的产品并提供更快捷、更轻松、更愉快的购物体验来赢得他们的忠诚度。我们承诺在未来五年内增加 800 家门店，我们将出现在购物者需要我们的地方，同时对我们服务的社区产生积极影响。” ALDI 将在未来五年内投资超过 90 亿美元进行全国扩张，在全国范围内开设新门店。作为其增长轨迹的一部分，ALDI 将加强其在东北部和中西部地区已经强大的影响力，到 2028 年底在这两个地区增加近 330 家门店。ALDI 还将通过在南加州和凤凰城开设更多门店以及进入拉斯维加斯等新城市来扩大其在西部的影响力。 “十多年来，ALDI 每年在全国范围内新增数百家门店，”Hart 补充道。“如果没有我们敬业的团队成员和供应商合作伙伴，我们不可能取得这样的成功，他们每天都为我们的客户带来价值和便利。随着我们的成长，我们的团队和供应商也迎来了与我们共同成长的激动人心的机会。”在东南部，收购 Southeastern Grocers 及其 Winn-Dixie 和 Harveys 超市品牌支持 ALDI 在一个关键地区的扩张。除了通过开设新店实现有机增长外，未来几年，相当一部分 Winn-Dixie 和 Harveys 超市将转换为 ALDI 模式。从仲夏开始，ALDI 将分阶段开始门店转型过程。 ALDI 预计，约有 50 家门店将在 2024 年下半年开始转型，其中大多数门店将于 2025 年以 ALDI 的名义重新开业。正如去年 8 月宣布的那样，ALDI 计划让相当数量的 Winn-Dixie 和 Harveys 超市继续以目前的名义运营。ALDI 和 Southeastern Grocers 都致力于实现无缝过渡，并继续为购物者提供卓越的价值和客户服务。Southeastern Grocers 总裁兼首席执行官 Anthony Hucker 表示：“我们长期为东南部地区服务，我们始终坚定不移地致力于帮助客户充分利用他们辛苦赚来的钱，这一直是我们的首要任务。在开启新篇章之际，我们将继续提供客户所期望的质量、服务和价值。” “通过收购 Winn-Dixie 和 Harveys 超市，ALDI 将为东南部更多的社区提供服务，让我们更贴近客户，而该地区对价格实惠、优质食品的需求已经非常大，”Hart 表示。“展望公司历史的新篇章，ALDI 和 SEG 团队都将在推动业务发展过程中发挥关键作用，以实现我们未来的共同成功。”
使用生成对抗的自定义服装生成...
钦奈印度大学摘要：在本文中，我们建议将Cyclegan用于定制服装生成。Cyclegan是一种生成对抗网络（GAN），可以学习从一个域将图像映射到另一个域而不需要配对的训练数据。我们的目标是根据来自其他源域的现有图像生成新的，逼真的图像。我们提出了一种新颖的方法，该方法将Cyclean和使用一小部分配对数据结合在一起。我们的方法能够生成既现实又具有视觉吸引力的自定义服装，并具有高质量的细节和纹理。我们使用服装数据集评估了我们的方法，并证明它在图像质量和视觉相似性方面表现优于其他最先进的方法。索引条款 - Cyclean，Gan。
一种生成对抗网络框架，用于从加速度计生成合成道路条件数据
摘要。这项研究展示了一种新的方法，用于使用生成对抗网络（GAN）有效地生成现实的合成道路状况数据。由于手动数据收集的挑战和危险，我们提议利用GAN来增加加速度计的现实世界道路状况数据。实际加速度计的数据已预处理，并用于训练含有卷积和致密层的gan。定性分析揭示了生成的道路状况数据的视觉现实主义。定量评估还证明了GAN的高精度，精度和召回得分超过0.9。总体而言，这项研究强调了使用gans合成安全至关重要的驾驶数据的希望，从而规定了对详尽的手动数据收集的需求。我们提出的框架可以在道路状况监测和自动驾驶中进行进一步的研究和应用。
使用生成对抗网络
准确的湍流预测非常昂贵，因为它需要一个限定时间的时间步骤来推进管理方程以解决快速发展的小规模动作。随着各种机器学习（ML）算法的最新开发，有限的时间预测成为减轻计算负担的有希望的选择之一。然而，对小规模动议的可靠预测具有挑战性。在这项研究中，开发了基于生成对抗网络（GAN）的数据驱动的ML框架的预测网络，用于快速预测湍流，使用相对较少的参数，高精度降至最小的湍流。特别是，我们使用直接的数值模拟数据在有限的交货时间内学习了二维（2-D）腐烂的湍流。开发的预测模型可以在有限的交货时间内准确地预测湍流场，最多是Eulerian积分时间尺度的一半，大规模动作保持相当相关。量表分解用于解释可预测性，具体取决于空间量表，并研究了潜在变量在歧视者网络中的作用。GAN在预测小规模的湍流中的良好性能归因于潜在变量的尺度选择和尺度相互作用能力。此外，通过利用预测网络作为替代模型，开发了一个名为ControlNet的控制模型，以识别驱动流量段的时间演变的扰动模型，以优化指定目标函数的方向。
生成合成生成对抗网络的基于改善清晰度的多光谱卫星图像
摘要。合成的多光谱卫星图像的产生尚未达到其他领域中可达到的质量水平，例如面部图像的产生和操纵。难度的一部分源于需要在此类图像覆盖的整个电磁频谱上生成一致的数据，该图像的辐射分辨率高于多媒体应用中通常使用的图像。与不同波长相对应的图像带的不同空间分辨率提出了其他问题，其主要效果是相对于原始图像，在合成图像中缺乏空间细节。我们建议通过将样式传输应用于13波段Sentinel-2 Level1-C图像，明确认为基于生成的对抗网络的建筑可以生成合成卫星图像。为避免丢失更细的空间细节并改善生成的图像的清晰度，我们引入了一种类似Pansharpening的方法，从而将输入图像的空间结构转移到了样式转移的图像的情况下，而无需引入可见的文物。我们通过应用所提出的架构将贫瘠的图像转化为植被图像，反之亦然，从而得到的结果（res。冬季）图像进入冬季（res。夏季图像，确认了提出的解决方案的有效性。