11月12日,在COP29的旁观,印度尼西亚的能源和气候变化特使,Hashim Djojohadikusumo,提出了一项计划,将15年内的发电能力提高100 gigawatts(GW),他说,这些投资将需要2350亿美元的投资,其中75%来自这些补充件,而又有75%。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中,从煤(6 GW)和气体(22 GW)中记录了28 gW的额外热基质加载。
结合了标准和深度可分离的扩张卷积,降低了复杂性,同时保持了高度的准确性。它有四种配置,从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是,TwinliteNet +大的达到了92.9%的MIOU(平均交叉路口),用于驱动面积分割,而车道分割的34.2%IOU(与联合的交集)为34.2%。 这些结果实现了能力的性能,超过了当前的最新模型,而仅需少11倍的浮点操作(FLOP)才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估,TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率,从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9%的MIOU(平均交叉路口),用于驱动面积分割,而车道分割的34.2%IOU(与联合的交集)为34.2%。这些结果实现了能力的性能,超过了当前的最新模型,而仅需少11倍的浮点操作(FLOP)才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估,TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率,从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
摘要:数据增强对于像素的注释任务(如语义分割)至关重要,在语义分段中,标签会重大努力和大量劳动。传统方法,涉及简单的转换,例如旋转和翻转,创建新图像,但通常沿关键语义维度缺乏多样性,并且无法改变高级语义属性。为了解决这个问题,生成模型已成为通过生成合成图像来增强数据的有效解决方案。可控的生成模型通过使用提示和来自原始图像的视觉引用为语义分割任务提供数据增强方法。但是,这些模型在生成合成图像时面临挑战,这些图像由于难以创建有效的提示和视觉参考而准确地反映原始图像的内容和结构。在这项工作中,我们引入了使用可控差异模型进行语义分割的有效数据增强管道。我们提出的方法包括使用类别附加和视觉事先融合的类别添加的有效及时生成,以增强对真实图像中标记的类的关注,从而使管道能够生成精确数量的增强图像,同时保留分割标记的类的结构。此外,我们在合成和原始图像合并时实现了平衡算法的类平衡算法。对Pascal VOC数据集的评估,我们的管道证明了其在生成语义分割的高质量合成图像方面的有效性。我们的代码可在此HTTPS URL上找到。
高级标准功能以入门级价格从46,150欧元开始,进入高级电动移动性,起价为46,150欧元,Q4 40 e-tron*。Q4 Sportback 40 E-Tron*起价为48,150欧元。广泛的标准设备包括Audi MMI Navigation Plus,Audi Connect Navigation&Infotainment和全数字10.25英寸Audi Virtual Cockpit仪表仪表。行李箱盖也是电力标准的,结合了可选的舒适钥匙,可以响应脚手势。前排座椅加热也是标准功能。两个车身版本的订单可以从2月中旬开始放置。
海洋CO 2水槽的强度是由两种机制之间的平衡设置的。海洋对拟人化CO 2的摄取主要是对大气CO 2升高的化学反应,迫使二氧化碳(PCO2)在空气海界面上的不平衡不平等。碳浓缩反馈参数是一种通常用于衡量的含量的人为CO 2,海洋被海洋吸收了多少CO 2的每个单位(以PPM表示)添加到大气中,假设海洋动力学和热纳米态保持不变(Arora等人,Arora等人,2020年; boera&arora; fried。 &Williams,2021年; Roy等人,2011年;然而,大气上的上升也导致了全球变暖,这改变了海洋状态。尤其是地表水的变暖和与之相关的海洋分层的增加往往会减慢碳周期,从而导致天然碳的净量超过量,并在全球范围内减少了人为碳的吸收。这种负碳气候反馈
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型,该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击,已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的,并且优于通常使用的平均值。在本文中,我们证明了强大的聚合器太保守了,对于一类弱但实用的恶意攻击,称为标签中毒攻击,一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是,鉴于分布式数据具有足够的异质性,我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上,在这种情况下,平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现,显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年1月27日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634676 doi:Biorxiv Preprint
摘要 — 本文介绍了商用碳化硅 (SiC) MOSFET 器件在高漏源电压下重复性短路应力下的短路 (SC) 性能。研究了两种方案来评估栅源电压 (V GS ) 去极化和短路持续时间 (T SC ) 减少的影响。V GS 去极化可降低功率密度,并允许在增加短路持续时间 T SCmax 的情况下保持安全故障模式 (FTO:开路故障)。结果表明,SiC MOSFET V GS 去极化不会降低 T SCmax 下的短路循环能力。但是,使用 V GS 去极化可以使性能接近 IGBT 稳健性水平,在 T SC =10 µ s 下循环近 1000 次。短路测试期间芯片温度变化的模拟表明,性能下降仍然归因于短路循环期间结温 (TJ ) 的升高,这导致顶部 Al 融合,从而导致厚氧化物中出现裂纹。