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附录 – 帐户代码定义 - 密歇根州
本节旨在为读者提供所需编码结构的概述；随后的图形显示和定义应用于此目的。编码结构与国家教育统计中心 2009 年发布的“地方和州立学校系统财务会计”一致。本节中的标准编码对于满足州和联邦报告要求是必要的。每个学区在添加编码结构的其他元素之前都应审查当地的需求。设计的会计系统应适应系统的规划、预算、评估和分析功能，并应与该系统的其他信息文件交叉引用。维度 - 相关数字块。基金 - 一个独立的财政和会计实体，最好有一套自平衡的账户，拥有自己的资产、负债、资源和基金余额，这些资产、负债、资源和基金余额是分开的，目的是根据特殊规定、限制或限制开展特定活动（两个位置）。财务信息数据库 (FID) 中的编辑字段交易代码 - 用于识别会计分录是资产负债表、收入还是支出的代码（一个位置）。在地区会计系统内部使用。不作为单独字段报告给 FID。交易代码用于确定记录是哪个文件（收入、支出或资产负债表）
Slimflow：训练带有整流流量的较小的一步扩散模型
摘要。扩散模型在高质量产生中表现出色，但由于迭代采样而导致缓慢的推断。尽管最近的方法已成功地将扩散模型转换为单步生成器，但它们忽略了模型尺寸的减小，从而将其适用性限制在计算受约束的情况下。本文旨在通过探索推理步骤和模型大小的关节压缩来开发基于强大的整流流框架的小型，有效的一步扩散模型。使用两种操作，回流和蒸馏，整流的流框架训练一步生成模型。与原始框架相比，挤压型号的大小带来了两个新的挑战：（1）在回流过程中，大型老师和小学生之间的初始化不匹配； （2）小型学生模型上天真蒸馏的表现不佳。为了克服这些问题，我们提出了退火回退和流引导的蒸馏，这共同构成了我们的Slimflow框架。使用新颖的框架，我们训练一个一步扩散模型，其FID为5.02和1570万参数，在CIFAR10上表现优于先前最新的一步扩散模型（FID = 6.47，1940万参数）。在Imagenet 64×64和FFHQ 64×64上，我们的方法产生了与较大模型相当的小型单步扩散模型，从而展示了我们方法在创建紧凑，有效的一步扩散模型时的效率。
安全部队援助季刊 - NATO SFA COE
我很高兴介绍第 22 版 SFA 通讯。本期通讯从最近对美国和联盟关系的关注转向内部，关注一些重要的纲领要点和主题，这些要点和主题引发了作战和战略思考。每一项国防授权法案 (NDAA) 都会影响 SFA 行动，因此在本期通讯中，美国安全部队援助司令部和 JCISFA 再次提供了 2022 年 NDAA 中可用的 SFA 和安全合作权限的快照。另一篇文章将 SFA 与外国内部防御 (FID) 进行了对比。虽然对这个话题的看法各不相同，但保持开放的对话以确保对 FID 的共同理解很重要，因为它会显著影响 SFA 的规划、执行和评估。最后，我们转向北大西洋公约组织的 SFA 卓越中心，介绍他们最近关于法治和善治的书如何为美国国家 ICB 努力提供参考。虽然北约和美国对 SFA 及其与稳定的关系的看法略有不同，但两者都受益于对 ICB 的关注。本文实现了这一重点，同时预览了即将出版的北约战略层面咨询书籍。与往常一样，我们欢迎您对时事通讯的反馈，并邀请您在 3 月下旬加入我们，在 CoI 更新期间讨论这些文章和更多内容。我们也欢迎您为 6 月版的 SFA 时事通讯提供想法、创意和文章内容！
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
转型并购：能源过渡投资
，如果专业运营商和/或技术提供商与主要行业参与者或项目开发人员合作，每个方将需要仔细预测FID（最终投资决定）和项目调试的道路，并确保在适当的时间（或有可能携带或其他结构性资金安排）适当的越野越野车，则如果该项目的公平资金要求将超过其参与者的任何参与者的能力。（我们最近关于“绿色氢”项目的文章包括我们对低碳氢部门的JV/M＆A活动的一些见解。）
支持净零排放：伍德赛德的气候战略
1. 伍德赛德股权份额（总运营量 270 万吨）。通过提高能源效率、获得和放弃的自愿补偿以及生成和保留/放弃的 ACCU 来避免。2. 相当于之前披露的股权库补偿目标。3. 基准设定为 2016-2020 年期间范围 1 和 2 的平均股权排放量，并可根据生产或批准资产的潜在股权变化进行调整（上调或下调），并在 2021 年之前做出最终投资决定。4. 伍德赛德股权份额。
新报告：到 2030 年，联邦可再生能源目标为 82% ...
在上届政府引发的长期新能源投资低迷之后，2024 年规划审批数量大幅增加，澳大利亚可变可再生能源 (VRE) 和电池储能系统 (BESS) 的项目提案大幅增加，进入最终投资决策 (FID)、建设和调试阶段的项目提案大幅增加，而电表后屋顶太阳能继续蓬勃发展。BESS 部署尤其蓬勃发展，其结果是电价可能最终面临持续的下行压力。
![arXiv:2308.10187v4 [cs.NE] 2023 年 9 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2470830f54e4215a613245eab08de2c36bcc66a.webp)
arXiv:2308.10187v4 [cs.NE] 2023 年 9 月 22 日
由于具有二进制和事件驱动架构，脉冲神经网络 (SNN) 在节能神经形态芯片方面具有巨大潜力。SNN 主要用于分类任务，但在图像生成任务方面的探索有限。为了填补这一空白，我们提出了一种脉冲扩散模型，该模型基于矢量量化离散扩散模型。首先，我们开发了一个带有 SNN 的矢量量化变分自动编码器 (VQ-SVAE) 来学习图像的离散潜在空间。在 VQ-SVAE 中，使用脉冲发放率和突触后电位对图像特征进行编码，并设计了一个自适应脉冲生成器来以脉冲序列的形式恢复嵌入特征。接下来，我们在离散潜在空间中执行吸收态扩散，并构建一个带有 SNN 的脉冲扩散图像解码器 (SDID) 来对图像进行去噪。我们的工作是第一个完全从 SNN 层构建扩散模型的工作。在 MNIST、FMNIST、KMNIST、Letters 和 Cifar10 上的实验结果表明，Spiking-Diffusion 优于现有的基于 SNN 的生成模型。我们在上述数据集上分别实现了 37.50、91.98、59.23、67.41 和 120.5 的 FID，与最先进的工作相比，FID 减少了 58.60%、18.75%、64.51%、29.75% 和 44.88%。我们的代码将在 https://github.com/Arktis2022/Spiking-Diffusion 上提供。
2023 年股东年度报告
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加速 - 低碳 - 氢气和切割成本，与...
尽管有动态的趋势，但氢市场的发展速度不如预期的，低碳氢在难以抗化的领域的脱碳潜力，再加上其促进能源促进能源在近年内促进资源受限区域的能力。然而，尽管越来越多的新低碳氢项目公告 - 如果所有宣布的项目实现，则可能到2030年达到38吨 - 只有4％的项目达到了国际能源机构（IEA）报告的最终投资决定（FID）或建筑阶段。显然，我们尚未实现我们的目标。