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布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
经济建模中Kolmogorov-Gabor多项式的基本图像
摘要。今天，神经网络被积极用于建模复杂的非线性依赖性。在这种强大的工具中，人们如此迅速地增长了建模各种对象和过程的工具，自然科学和工程学的研究，关于神经网络在经济学中应用的工作消失了很小。这既是通过建模工具本身的复杂性（神经网络）的复杂性来解释，以及建模的对象 - 不断发展的经济。在神经网络开发的曙光中，使用Kolmogorov-Gabor多项式（或Wiener Series）建模过程的方法被视为替代方法。由于各种原因，这种方法失去了竞争战，而神经网络占了上风。本文介绍了一种构建Kolmogorov-Gabor多项式的基本图像的方法和技术，并表明，今天可以用作神经网络在建模经济过程中的替代方案。
![[2]高棉的文本图像重建和赔偿...](/simg/1/1436b766064e02f32511275e22f481abc7f51e52.webp)
[2]高棉的文本图像重建和赔偿...
摘要：本研究的重点是使用先进的计算机视觉和深度学习技术提出文本图像重建和赔偿框架来保存柬埔寨的历史高棉棕榈叶手稿。为了解决保存，使用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）来填充受损图像中字符缺失的模式。该研究利用Sulukrith集[1]，该集合由91,600张图像组成，分为两个部分：90,600个训练图像和1,000张测试图像。每个图像包含高棉棕榈叶脚本的单个字符。训练图像故意降解为三种不同的变体，每个变体均遭受三个级别的降解（1级，第2级和第3级）。评估性能并比较卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）模型的有效性，并采用了各种评估指标。这些指标包括均方根误差（MSE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过根据这些指标评估两个模型的结果，可以观察到，GAN模型在MSE，PSNR和SSIM方面始终优于CNN模型。与CNN模型相比，GAN模型达到了较低的MSE值，较高的PSNR值和更高的SSIM值，这表明其在图像重建和保留原始文本方面具有出色的性能。
东南亚氢气生产成本图
用于电力系统分析的 Python (PyPSA) 是一个用于能源系统模型的开源建模框架 (Brown, T.; Hörsch, J.; Schlachtberger, D. (2018) )。灵活且模块化的框架可用于以各种不同的时间、地理和部门表示形式表示能源系统。它被学术界、研究机构、私营公司和公用事业公司使用。从根本上说，PyPSA 是一个自下而上的成本优化模型。该框架将各种技术经济参数作为输入，包括燃料成本、资本支出、运营支出、发电厂容量和互连容量。该框架在给定的技术约束下进行全年成本优化，例如能源平衡（必须在所有时间满足能源需求）（GIZ、CASE 和 Agora (2022) ）。
2D成本图环境中多代理路径计划的深度加固学习
在机器人技术和自动驾驶汽车中的广泛应用中应用，包括无人机和其他无人机（UAVS）（UAVS），以在监视，搜索和救援和运输等领域解决任务。 在当今迅速发展的技术中，植入式智能，多通道Plathningising越来越相关。 多代理路径计划中遇到的主要问题是避免其他代理，逃避障碍物以及从起点到端点的路径。 theSproject，theObjectivesWeretocreteTeLigentAgentsCapablebablebablenavigating通过二维八代代理成本映射环境到静态目标，同时避免与其他代理商共享并同时最大程度地减少路径成本。 使用开发平台Unity和开源ML代理工具包使用了增强学习的方法，该工具包可以通过统一内部的强化学习来开发智能代理。 Perlin噪声用于生成成本图。 使用强化学习算法近端政策优化用于训练代理。 该培训是作为课程的结构，其中包括两个课程，第一堂课旨在教代理人到达目标，而无需与其他代理人相撞或脱离界限。 第二堂课旨在教代理商以最大程度地降低路径成本。 项目成功实现了其目标，可以通过视觉检查和将最终模型与基线模型进行比较来确定。 降低路径成本6％。，包括无人机和其他无人机（UAVS）（UAVS），以在监视，搜索和救援和运输等领域解决任务。在当今迅速发展的技术中，植入式智能，多通道Plathningising越来越相关。多代理路径计划中遇到的主要问题是避免其他代理，逃避障碍物以及从起点到端点的路径。theSproject，theObjectivesWeretocreteTeLigentAgentsCapablebablebablenavigating通过二维八代代理成本映射环境到静态目标，同时避免与其他代理商共享并同时最大程度地减少路径成本。使用开发平台Unity和开源ML代理工具包使用了增强学习的方法，该工具包可以通过统一内部的强化学习来开发智能代理。Perlin噪声用于生成成本图。使用强化学习算法近端政策优化用于训练代理。该培训是作为课程的结构，其中包括两个课程，第一堂课旨在教代理人到达目标，而无需与其他代理人相撞或脱离界限。第二堂课旨在教代理商以最大程度地降低路径成本。项目成功实现了其目标，可以通过视觉检查和将最终模型与基线模型进行比较来确定。降低路径成本6％。基线模型仅经过训练才能达到目标，同时避免碰撞，而不会最大程度地减少路径成本。对模型的比较表明，最终模型的表现优于基线模型，平均达到27。
文本图像通过全局结构引导的扩散模型插图
现实世界文本可能会因环境或人为因素引起的腐蚀问题而损害，这阻碍了文本的完整样式（例如纹理和结构）的保存。这些腐蚀问题，例如涂鸦迹象和不完整的签名，在理解文本方面带来了困难，从而对下游应用构成了重大挑战，例如场景文本识别和签名识别。值得注意的是，当前的介绍技术通常无法充分解决此问题，并且难以恢复准确的文本图像以及合理且一致的样式。将其作为文本图像中绘画的一个开放问题，旨在建立一个基准来促进其研究。在这样做时，我们建立了两个特定的文本插图数据集，分别包含场景文本图像和手写文本图像。它们中的每个图像都由现实生活和合成数据集重新消除，其中包含成对的原始图像，损坏的图像和其他助手信息。在数据集的顶部，我们进一步开发了一种新型的神经框架，全局结构引导的扩散模型（GSDM），作为潜在的解决方案。利用文本的全局结构为先验，提出的GSDM开发了一个有效的扩散模型，以恢复干净的文本。通过彻底的经验研究证明了我们方法的效率，包括识别精度和图像质量的实质性提高。这些发现不仅高出了我们方法的有效性，而且强调了它增强文本图像所构图和处理的更广泛领域的潜力。代码和数据集可在以下网址提供：https：//github.com/blackprotoss/gsdm。
比较医疗补助计划的样本图表
比较医疗补助计划的示例图表 许多退休人员一直在问这个问题：如果我放弃纽约市的健康保险，我应该选择众多不同的医疗补助计划中的哪一项？没有唯一的答案；适合您的政策取决于您的个人健康状况和财务状况。以下图表可帮助您比较不同的医疗补助计划。请注意，计划 G 最接近当前的老年护理（无共付费用）。计划 N 与老年护理类似，但有共付费用。下面的第二张图表显示了纽约市居民的费率示例。在大多数州（纽约州除外），在初次选择后更换计划可能会很困难或不可能。