概率建模是我们对世界提出推论的最基本方式之一。本文率先将深度学习与可扩展的概率推断(通过所谓的重新聚集技巧摊销的平均场变异推断),从而产生了变异自动编码器(VAE)。这项工作的持久价值植根于其优雅。用于开发VAE的原则加深了我们对深度学习与概率建模之间相互作用的理解,并引发了许多随后的有趣概率模型和编码方法的发展。Rezende等人的并发工作。还提出了在ICML 2014上发表的题为“随机反向传播和深层生成模型中的近似推断”的论文中。
经调查,在松散的土壤中发现一个直径约为 3/16 英寸的小玻璃物体,位于地表以下约六英寸处。在将该物体安全装袋、贴上标签并存放在安全拖车内的上锁保险箱中之前,收集了静态伽马计数和剂量率读数,然后将其带走进行进一步分析。实验室分析发现,该玻璃物体与低水平 Ra-226 活性有关。
分析数字图像的方法多种多样。这些方法使得数字图像可以作为医学 [2, 3]、技术 [4, 5]、技术视觉系统 [6]、人工智能系统 [7] 和人类活动的各个领域 [8-12] 的信息来源。这种分析不仅可以分析原始图像,还可以获取附加信息。然后,主要信息和附加信息可以帮助您做出正确的决定。例如,对于医学来说,这是对疾病的及时诊断,对于技术视觉系统来说,这是识别图像中的物体,对于人工智能系统来说,这是对机器人运动的决策。因此,图像分析方法和获取必要信息是研究人员关注的重点。
为了限制能源消耗和高峰载荷,我们的社会电气化增加,需要更多有关建筑物中能源使用的信息。本文介绍了一个包含4年的数据集(2018年1月至2021年12月/3月2022)每小时测量位于挪威德拉姆的45座公共建筑物的能源和天气数据。建筑物是学校(16),幼儿园(20),疗养院(7)和办公室(2)。对于每个建筑物,数据集都包含有关建筑物的上下文数据,包括其底面积,建筑年,能源标签,有关其加热系统的信息和通风系统的信息,此外还包括能源使用和天气数据的时间序列数据。对于某些建筑物,能源测量仅包含小时进口电力的测量,而其他建筑物的时间序列数据则具有用于不同能源服务和技术的子计算机。研究人员,能源分析师,建筑所有者和政策制定者可以从数据集中受益。小时负载分解,能量负载的预测和灵活性,网格规划和建模活动。
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