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文本到图像中的进步
文本对图像和图像对文本创建[1，2]由于其广泛使用而变得非常流行。这种比较分析的目的是确定各种文本到图像创建技术的优势和缺点[3]。我们可以通过研究其建筑设计来了解促进其图片综合技能的基本机制。Cogview (ELBO), discrete variational auto-encoders (dVAE), multi-stage AttnGAN, generative adversarial networks (GANs), LSTM+GAN, CycleGAN+BERT, DF-GAN, MirrorGAN, VQ-SEG (a modified VQ-VAE), StackGAN+fine-tuned BERT text encoding models, and DALL-E-2 are among the models investigated.除了建筑比较外，我们还要查看这些模型用于培训和评估的数据集。这包括众所周知的基准，例如可可和幼崽，以及针对文本到图像创建的定制数据集[4]。这些数据集的多样性和数量以及所使用的任何预处理技术都对模型性能产生重大影响。在现场使用了各种性能指标来分析生产照片的质量。我们的研究包含
能源采购策略
AC 交流电 AES 先进储能 BEB 纯电动公交车 BESS 电池储能系统 BEV 纯电动汽车 CA 加利福尼亚州 CA HSR 加利福尼亚州高速铁路 CAISO 加利福尼亚州独立系统运营商 CARB 加利福尼亚州空气资源委员会 CCA 社区选择聚合器 CCE 社区选择能源 CEC 加利福尼亚州能源委员会 CO 2 二氧化碳 COA 综合运营分析 COD 商业运营日期 CPSF CleanPowerSF CSP 限电服务提供商 CPUC 加利福尼亚州公共事业委员会 CUB 合同公交车队 DA 直接接入 DC 直流电 DER(s) 分布式能源 DRAM 需求响应拍卖机制 EIR 环境影响报告 EMU 电动车组 ESP 电力服务提供商 GHG 温室气体 GRC 通用费率案例 HFTZ 高火灾威胁区 IOU 投资者拥有的公用事业 IRR 内部收益率 ITC 投资税收抵免 kW 千瓦 kWh 千瓦时
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
欧洲胃肠道内窥镜学会（ESGE ...
机构1葡萄牙肿瘤学研究所 - 波尔图 - 葡萄牙2 MedCIDS，MedCIDS，医学院，波尔图大学医学院，波尔图大学，波尔图市3港口综合癌症中心（PORTO.CCC）和RISE@CI-IPOP（CI-IPOP（ci-IPOP），卫生研究网络，Porto 4葡萄牙5胃肠病学，Unilabs，葡萄牙，6胃肠病学和肝病学系，阿姆斯特丹胃肠病学和代谢，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹，荷兰7号，荷兰7号，胃肠病学和肝病学系7澳大利亚悉尼9西西部临床学校，悉尼悉尼，悉尼，澳大利亚10号肝胃肠病学系，康维斯大学圣卢克大学，圣卢克大学，比利时布鲁塞尔市，布鲁塞尔大学，saptien and andrea and andrea and andrea and andrea医院，sapienza sapienza coressory，sapien and casertro and sapien and aseratr of sertro and asertr of Momymom prosstry of Momymome hommom of Momymome pros，肝癌和消化肿瘤学，Cub Erasme医院，Libre de Bruxelles大学（ULB），布鲁塞尔，比利时，比利时13号生物医学科学系，意大利米兰人类大学。内窥镜临床和研究中心IRCC，意大利Rozzano的内窥镜检查部
公用事业消费者参与委员会
vii。公众评论（三（3）分钟限制） - 受赠人请求摘要Glrea- John Richter-案例U-21816消费者代表。重点是遵守《清洁能源法》，即未来分销系统升级的成本，并支持通常较低收入的房客。他们想撤回大型公用事业公司可能会推迟其转型为清洁能源的任何原因。GLREA希望增强社区太阳能机会。cub-amy bandyk-解释了这些案例，以及为什么与MEC合作的数量可能会有很大变化，消费者气体速率中的修正案尚未提起案件 - 他们需要更多的专家证人Douglas（6543）（6543） - 在可再生能源计划中提供更高的能源和价格的上下文。他们根据每种情况下的参与程度和成本来量身定制要求。克里斯·特鲁贝克（Chris Trubek）最近才从Cub开始，在立法机关Mecchris Bzdok-在董事会面前提出了一个请求，该备忘录解释了在费率案例请求中对分配资本的关注。MEC与AG办公室合作。他们在倡导和这些情况下取得了一些成功。大量支出获得了批准，但他们也在抓住一些支出前进。VIII。 赠款请求•授予修订请求VIII。赠款请求•授予修订请求
媒体发布 - 美国陆军
斯科菲尔德阵亡将士纪念日纪念活动向公众开放 夏威夷斯科菲尔德兵营（2022 年 5 月 26 日）——陆军将于 5 月 30 日上午 11 点在此地的哨所公墓举行亲密的阵亡将士纪念日纪念仪式。欢迎公众一起纪念为国捐躯的陆军退伍军人和姊妹部队成员。美国驻夏威夷陆军司令丹·米西戈伊上校将担任仪式发言人。紫心勋章军事组织、海外战争退伍军人协会、美国退伍军人协会和金星家庭的代表也将参加，敬献花圈以纪念阵亡战友。仪式开始前，一群士兵、幼童军和女童子军将在每个墓碑上放置小美国国旗。没有军人身份证的访客应通过 Kunia 路上的 Lyman Gate 进入 Schofield，在那里他们将接受设施安全背景调查。所有 16 岁及以上的车辆乘员必须出示有效的州或政府带照片身份证，车辆驾驶员必须提供当前驾驶执照、车辆登记、保险证明和安全检查。墓地位于 Humphreys 路西侧的 Lyman 路上，白色锻铁大门很容易找到。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
伊利诺伊州脱碳研究
首字母缩略词 定义 ACS 美国社区调查 AEO 年度能源展望 ANL 阿贡国家实验室 ASHP 空气源热泵 ATB NREL 年度技术基准 BEV/EV 电池 电动汽车/电动汽车 BTU 英热单位 CAP 气候行动计划 CCS 碳捕获与封存 CEJA 气候与公平就业法案 CETLs 容量紧急转移限制 CO2e 二氧化碳当量 CUB 公民公用事业委员会 DAC 直接空气捕获 DOE 能源部 EDF 环境保护基金 EIA 能源信息管理局 ELCC 有效承载能力 ELPC 环境法和政策中心 EMAAC 东中大西洋地区委员会 EPA 环境保护署 FEJA 未来能源就业法案 GHG 温室气体 GSP 州生产总值 HFCs 氢氟碳化物 ICE 内燃机 IECC 国际节能规范 IPA 伊利诺伊州采购局 IPPU 工业过程和产品使用 IRA 通货膨胀削减法案 LDV/MDV/HDV 轻型/中型/重型车辆 锂离子锂离子 LOLP 负载损失概率 LSE 负荷服务实体 LULUCF 土地利用、土地利用变化和林业 MISO 中部大陆独立系统运营商 MMT 百万公吨 MSW 城市固体废物 NEMS 国家能源建模系统 NETs 负排放技术 NPV 净现值 NQC 净合格容量 NRDC 自然资源保护委员会
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。