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使用天气数据模拟通过基于样式的生成对抗网络
在2023年，Pothovoltaic（PV）发电的全球安装能力打破了另一个记录。国际能源机构最近发布了2023年的年度报告显示，去年，全球PV发电的新安装能力约为375 GW，增长了30％以上（Szalóczy等人，2024年）。中国是世界上最大的光伏市场和产品供应商（Fu等，2024）。但是，分布式PV发电的固有间歇性和波动引入了相当大的不确定性，因此需要对PV场景进行建模，以减轻这种不确定性并支持PV行业的增长。在影响PV输出的各种因素中，天气条件在引起光伏生成的爆发和不确定性方面起着重要作用。然而，当前的绝大多数PV场景生成文献都会直接产生PV场景，这可以忽略天气对PV的重要影响（Cai等，2023）。为了说明与天气相关的不确定性并对PV发电模型施加更严格的物理约束，PV方案是通过模拟天气场景模拟的，在模型中既有特定的院子和通用性。因此，开发全年天气情况的随机模拟模型对于为PV发电建模提供准确的天气信息至关重要（Rohani等，2014）。当前的天气生成模型主要依赖于涉及概率计算的数学方法。li et la。提出了一个两阶段的方案。Sparks等。最常见的方法是将天气数据的分布直接拟合概率分布，例如β分布后的阳光强度（Rathore等，2023）和Weibull分布后的风速（Hussain等，2023）。在第一个阶段，天气序列是通过单位多变量天气发生器模拟的，在第二阶段，经验副方法用于重现可变量的相互间隔和相间依赖性以及时间结构（Li等，2019）。理查森（Richardson）基于动态的两参数伽马分布模型和两个参数β分布模型提出了WGEN（Richardson，2018）。WGEN目前是广泛使用的天气生成器模型之一，许多其他天气生成器模型是根据WGEN的改进和扩展而开发的，例如美国农业农业部农业研究服务部开发的小木屋。通过将部分时间序列转换为推断的线性函数模型，提出了一种新颖的方法，将天气变量视为具有时间行为的高斯变量（Sparks
单击以编辑主标题样式 - 健康与安全要点
1. 工作场所健康影响：1. 生物危害（如细菌、病毒、霉菌）可导致传染病、过敏反应和慢性健康问题。2. 人体工程学危害（如工作站设计不良、重复性动作）会导致肌肉骨骼疾病 (MSD) 和生产力下降。2. 经济后果：1. 旷工率增加、医疗成本增加，以及组织的潜在法律责任。3. 法律和法规合规性：1. 欧盟指令和马耳他法律要求对这些危害进行风险评估和控制，以确保工人的安全和健康。4. 预防和控制：1. 及早识别和管理危害可防止工作场所事故、保护工人健康并培育积极的安全文化。5. 跨行业相关性：1. 生物危害影响医疗保健、农业和食品生产等行业。2. 人体工程学风险主要存在于物理环境和办公室环境中。 6. 为劳动力提供未来保障：1. 解决这些危害可以减少长期健康问题，确保可持续的工作实践并提高员工保留率。
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
smu-net：样式匹配脑瘤分割的u-net缺失模态
神经胶质瘤是原发性脑肿瘤最普遍的类型之一，占所有病例的30％以上，它们是从神经胶质茎或祖细胞中发育的。从理论上讲，大多数脑肿瘤可以完全通过使用磁共振成像（MRI）来识别。每种MRI模态都提供有关人脑软组织的不同信息，并整合所有MRI的信息将提供全面的数据，以准确分割神经胶质瘤，这对于患者的预后，诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于多种原因，MRI容易出现工件，这可能导致缺少一种或多种MRI方式。多年来，已经提出了各种策略，以综合缺失的方式或补偿其对自动分割模型的影响。但是，这些方法通常无法对基础丢失的信息进行建模。在本文中，我们为MRI图像上的脑肿瘤分割提供了一种匹配的U-NET（SMU-NET）。我们的共同训练方法利用内容和样式匹配机制将信息从全模式网络提炼为缺失的模态网络。为此，我们将全模式和缺失模式数据编码为潜在空间，然后将表示空间分解为样式和内容表示形式。我们的样式匹配模块通过学习匹配函数以将信息和纹理特征从全模式路径传输到缺失模式路径，从而自适应地重新校准表示空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模式超过了信息较少的特征，并根据歧视性语义特征重新校准表示空间。BRATS 2018数据集的评估过程显示了所提出的方法在缺失模态方案上的重要性。关键字：缺失方式，脑肿瘤，内容式匹配，分割。
研究生宏观理论II：样式化的商业周期事实和...
文献中的惯例是查看HP逐渐数据以检查商业周期。我们专注于偏离光滑的HP趋势。当然，有一个可以查看数据的周期性组成部分的替代方法（例如第一个差异，频带通过过滤器，线性降低等）。“商业周期时刻”主要关注各种第二时刻。特别是，HP过滤系列的标准偏差称为其波动性。我们也有兴趣查看系列的周期性，该周期性将其定义为与GDP的同时相关性。我们将系列量度的第一阶自相关称为其持久性的度量，我们还研究了一个系列与输出LED或滞后滞后期间的密切相关性，以说明哪个系列是“滞后指示器”，哪个系列是“领先指示器”。我们最感兴趣的系列是与简单的真实商业周期模型（产出，消费，投资，总小时时间工作，实际工资和实际利率）相同的内生变量。此外，我们将研究平均劳动生产率（产出与总小时数的比率），价格水平和总要素生产率（TFP）。迄今为止，价格水平不在模型中，但可以轻松地添加。tfp是模型中驱动力的经验对应物。我们将其测量为输出减去加权输入：
MCCSTN：主题驱动样式转移的多尺度对比度和细粒度融合网络
艺术图像的抽象风格转换是当前图像处理字段的重要组成部分。为了访问样式图像的美学艺术表达，最近的研究将注意机制应用于样式转移领域。这种方法通过计算注意力然后通过解码器迁移图像的艺术风格来将样式图像转换为令牌。由于原始图像和样式图像之间的语义相似性非常低，因此导致许多细粒度的样式特征被丢弃。这可能导致不一致的人工制品或明显的文物。为了解决这个问题，我们提出了MCCSTN，这是一种新型样式表示和转移框架，可以适应现有的任意图像样式转移。具体来说，我们首先将功能融合模块（MCCFORMER）引入样式图像中的美学特征，并在内容图像中具有细粒度的特征。特征地图是通过MCCFORMER获得的。然后将功能图馈入解码器以获取我们想要的图像。为了减轻模型并迅速训练，我们考虑了特定样式与整体样式分布之间的关系。我们引入了一个多尺度的增强对比模块，该模块从大量图像对中学习了样式代表。代码将发布在https://github.com/haizhu12/mccstn
magazine-0522.pdf - 加拿大南方铁路
Garlock 机车节流阀样式编号3200 Garlock 空气泵杆样式编号2200 Garlock 泵阀，适用于各种用途 Garlock 倒档齿轮、气缸和杆填料 Garlock 高压蒸汽样式编号200 Garlock 冷水活塞杆样式编号99 Garlock Cabcock 填料样式编号1700 Garlock 高压压缩石棉板样式编号900 Garlock 外填料柱塞热水样式编号1907
这是你，llm吗？使用多语言代码样式测量识别AI编写的程序
摘要 - 基于LLM的代码完成者（例如GitHub Copilot）的日益普及，对自动检测AI生成的代码的兴趣也在增加 - 特别是在由于安全性，知识产权或道德问题所致的策略所禁止的LLMS程序所禁止使用LLMS程序的情况下。我们介绍了一种针对AI代码风格测量学的新颖技术，即，基于基于变压器的编码器分类器，将LLMS生成的代码与人类编写的代码区分代码的能力。与以前的工作不同，我们的分类器能够通过单个机器学习模型在10种不同的编程语言上检测AI编写的代码，从而在所有语言中保持高平均精度（84.1％±3.8％）。与分类器一起，我们还发布了H-AiroSettamp，这是一个针对AI代码定型任务的新颖的开放数据集，由121个247代码片段组成10种流行的编程语言，被标记为人文编写或AI生成。实验管道（数据集，培训代码，结果模型）是AI代码风格任务的第一个完全可重现的。最值得注意的是，我们的实验仅依赖于开放的LLM，而不是诸如Chatgpt这样的专有/封闭的LLM。索引术语 - 编码样式，大语言模型，AI检测，代码生成，数据出处，深度学习
参议院法案106 _____伯恩
打印代码。修正案：每当对现有的法规（或印第安纳州宪法的一部分）进行修改时，现有规定的文本将以这种样式类型出现，添加将以这种样式类型出现，并且删除将以这种样式类型出现。加法：每当制定新的法定规定（或采用新的宪法规定）时，新规定的文本将出现在此样式类型中。此外，新词将以该样式类型出现在每个部分的介绍性条款中，这些条款为印第安纳州法典或印第安纳州宪法添加了新规定。冲突对帐：该样式类型中的法规中的文本或这种样式类型可以调解由2024年常规会议制定的法规之间的冲突。