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Giyani 从 IDC 获得 1600 万美元开发融资
• IDC 可以选择将 IDC 融资的未偿还金额转换为 Thabatala Holding (Proprietary) Ltd（“Project HoldCo”）的股份（和股东贷款）或 Giyani 的股份（“Giyani 股份”）。IDC 可在两种情况下行使该选择权，第一次是在完成优化 FS 并成功运营示范工厂之后，第二次是在 Giyani 获得 FID 之后。转换将以当时 Giyani 股份 30 天成交量加权平均价格的 20% 折扣进行，但最低股价不得超过本公告发布前一个交易日 Giyani 股份的收盘价（“最低股价”）。转换后 IDC 所获得的持股比例将被限制为最高 19.9%，或经多伦多证券交易所创业板（“ TSXV ”）、Giyani 及其股东批准的更高百分比（“最高持股比例”）。
使用stylegan2-ada
在这项研究中，我们提出了一种生成数据增强技术，以克服设计基于深度学习的自动化链球菌诊断系统时严重有限的数据的挑战。我们基于用于系统设计的stylegan2-ADA模型实现生成模型，并使用两个分类器评估斜视分类性能。我们根据传统数据增强技术评估了我们提出的方法的能力，并确认了性能的实质性增强。此外，我们进行了实验，以探索眼科医生之间的诊断一致性与生成模型的产生性能之间的关系。超越FID，我们验证了分类器上的生成样本以建立其实用性。通过这些实验，我们证明了基于生成模型的数据增强功能在极端数据稀缺的情况下提高了总体定量性能，并且有效地减轻了深度学习模型培训期间的过度拟合问题。
dolfin：无自动编码器的扩散布局变压器
摘要。在本文中，我们引入了一个新的生成模型，即无自动编码器（DolfIN）的扩散布局变压器，该变压器在现有方法上可显着提高建模能力和透明度。Dolfin采用基于变压器的扩散过程来建模布局生成。除了有效的双向（非因果关节）序列表示外，我们还设计了一种自回归扩散模型（Dolfin-ar），该模型尤其擅长捕获邻居对象的丰富局部语义相关性，例如对齐，大小和重叠。在对标准的无条件布局生成基准进行评估时，Dolfin尤其优于各种指标的先前方法，例如FID，对齐，重叠，Maxiou和DocSim分数。此外，Dolfin的应用程序不仅仅是布局生成，因此它适用于对其他类型的几何结构（例如线段）进行建模。我们的实验既提出了定性和定量结果，以证明Dolfin的优势。
可控制的全原子生成蛋白质序列和结构仅限序列输入
我们提出了格子（p Rotein la tent i doffusion），这是一种通过在预先训练的序列序列序列序列的序列序列的压缩潜在空间上学习扩散，用于蛋白质结构域的发电范围和蛋白质结构域的序列。由于在生成模型训练期间仅需要序列训练数据，因此与其他序列结构生成模型相比，我们将可用的训练数据集增加了10 2×至10 4×。此外，这扩大了可控制生成的注释，我们证明了功能和生物体的组成条件，包括2219个基因本体论功能的丰富词汇。样品表现出跨模式的一致性，同时具有条件弗雷切特（Fréchet）的距离（FID）测量的所需特性。格子范式避免了结构数据库的强烈先验和大规模失衡，可以轻松地使用数据和计算来缩放，并可以控制全原子蛋白质结构和序列。
解锁第一波钢铁突破——...
以使用低碳氢生产直接还原铁为中心的“突破性”初级炼钢技术正在获得关注。一条年产 6000 万吨的商业规模生产能力管道计划于 2030 年投入运营。然而，这条管道还达不到 1.9 亿吨/年的近零排放初级生产能力（约占钢铁总产能的 7%），而这一能力必须在该日期之前投入运营，以确保全球钢铁行业走上与 1.5°C 一致的净零排放道路。在管道项目中，只有三个项目在获得最终投资决定 (FID) 后破土动工，即瑞典博登的 H2 绿色钢铁厂（500 万吨/年）、德国萨尔茨吉特的 Flachstahl 工厂（200 万吨/年）和安赛乐米塔尔位于加拿大汉密尔顿的 Dofasco 工厂（250 万吨/年）。
2021 年概况
ADR：美国存托凭证 API：美国石油协会 ASC：会计准则编纂 BtB：企业对企业 BtC：企业对消费者 CCGT：联合循环燃气轮机 CCS：碳捕获与储存 CO 2：二氧化碳 ECB：欧洲中央银行 EV：电动汽车 FEED：前端工程与设计 FID：最终投资决策 FPSO：浮式生产储存与卸油 FSRU：浮式储存及再气化装置 GHG：温室气体 IAS：国际会计准则 IFRS：国际财务报告准则 JV：合资企业 LNG：液化天然气 LPG：液化石油气 MoU：谅解备忘录 NBS：基于自然的解决方案 NGL：天然气液体 NGV：天然气汽车 NGO：非政府组织 OPEC：石油输出国组织 PLA：聚乳酸 PPA：电力购买协议 ROE：股本回报率ROACE：平均资本使用回报率 SEC：美国证券交易委员会 VCM：可变成本利润率 - 欧洲炼油
附录B
°C Degrees Celsius AEO Annual Energy Outlook ANL Argonne National Laboratory Bcf, BCF Billion cubic feet Bcf/d Billion cubic feet per day BECCS Bioenergy with carbon capture and storage BIL Bipartisan Infrastructure Law Btu British thermal unit CAFE Corporate Average Fuel Economy Standards CCS Carbon capture and storage CCUS Carbon capture, utilization, and storage CDR Carbon dioxide removal CF 4 Tetrafluoromethane CH 4 Methane CO 2 Carbon dioxide CO 2 e Carbon dioxide equivalent DAC Direct air capture DOE Department of Energy EIA Energy Information Administration EPA Environmental Protection Agency EJ Exajoule (10 18 joules) FECM Office of Fossil Energy and Carbon Management FID Final Investment Decision GCAM Global Change Analysis Model GDP Gross domestic product GHG Greenhouse gas Gt Gigaton
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。