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非洲的金融发展和影子经济：
该研究使用41个非洲国家的数据调查了金融发展对非洲影子经济的影响。非正式输出，由Elgin等人计算。（2021），三个金融发展指标分别来自世界银行和国际货币基金组织（IMF）。动态面板分数回归技术被采用了，因为它可以更好地捕捉非洲经济的本质和影子经济的异质性质。研究表明，非洲的平均国际足联和FID分别为0.074和0.160。建议从金融机构获得信贷，以及非洲信贷和其他金融服务的覆盖范围很低，并且可能伴随着高度的瓶颈。FIE平均为0.520；建议将非洲金融机构的信贷用于其预期目的。但是，必须与其他宏观经济目标（尤其是城市化）一起追求金融发展。关键字：影子经济，金融发展，撒哈拉以南非洲，经济发展分类：C33，E44，G23，O17，P52，F43，F43，G20，G20，G21 1。简介
多年来先驱者
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
EDM2+：探索有效的扩散模型...
扩散模型的训练和采样已在先前的艺术中详尽阐明（Karras等，2022; 2024b）。取而代之的是，底层网络架构设计保持在摇摇欲坠的经验基础上。此外，根据最新规模定律的趋势，大规模模型涉足生成视觉任务。但是，运行如此大的扩散模型会造成巨大的综合负担，从而使其具有优化的计算并有效分配资源。为了弥合这些空白，我们浏览了基于u-NET的效率扩散模型的设计景观，这是由声望的EDM2引起的。我们的勘探路线沿两个关键轴组织，层放置和模块插入。我们系统地研究基本设计选择，并发现了一些有趣的见解，以提高功效和效率。这些发现在我们的重新设计的架构EDM2+中，这些发现将基线EDM2的计算复杂性降低了2倍，而不会损害生成质量。广泛的实验和比较分析突出了我们提出的网络体系结构的有效性，该结构在Hallmark Imagenet基准上实现了最先进的FID。代码将在接受后发布。
海上风电行业现状：从现在到 2050 年
BOEM 海洋能源管理局 CAPEX 资本支出 CCS 碳捕获和储存 CHN 中国 COP 建设和运营计划 DOE 能源部 DNV 挪威船级社 EPC 工程、采购和施工 ETO 能源转型展望 EUR 欧洲 EV 电动汽车 FEED 前端工程设计 FID 最终投资决策 GWEC 全球风能理事会 IAC 阵列间电缆 IND 印度次大陆 LAM 拉丁美洲 LCOE 平准化能源成本 MEA 中东和北非 NAM 北美 NEE 东北部 欧亚大陆 NREL 国家可再生能源实验室 OPA 经合组织太平洋地区 OPEX 运营支出 ORE 海上可再生能源 OSW 海上风电 O&M 运营和维护 R&D 研究与开发 SSA 撒哈拉以南非洲 SEA 东南亚 TRL 技术就绪水平（评估技术成熟度的方法） US 美国 WFO 世界论坛海上风电 WTG 风力发电机
附录A
C Degrees Celsius AEO Annual Energy Outlook ANL Argonne National Laboratory AR6 Sixth Assessment Report ATB Annual Technology Baseline 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 CCS Carbon capture and storage CDR Carbon dioxide removal 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 EMF Energy Modeling Forum EPA Environmental Protection Agency EJ Exajoule (10 18 joules) FECM Office of Fossil Energy and Carbon Management FID Final investment decisions FTA Free trade agreement GCAM Global Change Analysis Model GDP Gross domestic product GHG Greenhouse gas Gt Gigaton GtCO 2 Gigatons二氧化碳
实验室调查使用桑托琳娜植物从石油污染土壤中去除总石油碳氢化合物
石油烃是环境中最常见的持续有机污染物组之一。植物修复是一种新技术，其中使用耐药植物去除或减少环境中有机和矿物质污染物和危险化合物的浓度。这项研究旨在研究桑托利纳植物对以不同浓度的油受污染土壤从油污染土壤中去除总石油的影响。首先，从Ahvaz油场周围收集土壤，并以5％，7和10％的重量污染。在4个月内用两次重复和五个保留时间测量了TPH的量。具有FID检测器的GC设备用于确定其余的TPH浓度。结果表明，在120天内，Santolina植物去除了91％的石油碳氢化合物在5％的油污染中被去除。这项研究的结果表明，7％治疗中微生物种群的最大变化在120天内为9：78 10 6 CFU/g。这项研究的结果表明，圣托利纳植物具有从污染土壤中去除油污染的高能力。
CADS-毫无疑问多样性的扩散模型 - ...
已知有条件的扩散模型对数据分布具有良好的覆盖范围，但它们仍然面临输出多样性的限制，尤其是在使用无分类器的无分类引导量表进行采样以实现最佳图像质量或在小型数据集中进行培训时。我们将这个问题归因于调节信号在推理中的作用，并为扩散模型提供了改进的采样策略，这些模型可以增加产生多样性，尤其是在高导度量表下，而采样质量的损失最小。我们的抽样策略通过在推断期间将高斯噪声添加到调节矢量中，以平衡多样性和条件比对，从而使调节信号降低了调节信号。我们的条件 - 退火扩散采样器（CADS）可以与任何验证的模型和采样算法一起使用，我们表明它可以提高各种条件生成任务中扩散模型的多样性。此外，使用现有的预处理扩散模型，CADS分别以256×256和512×512的形式获得了新的最先进的FID和2.31。
![arXiv:2402.19043v2 [eess.IV] 2024 年 7 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a395d8573e4dc80c17be95bf840cf6a8f016b8d5.png)
arXiv:2402.19043v2 [eess.IV] 2024 年 7 月 19 日
摘要。由于 CT 或 MR 扫描的三维特性，医学图像的生成建模是一项特别具有挑战性的任务。现有方法大多采用逐块、逐片或级联生成技术，将高维数据放入有限的 GPU 内存中。然而，这些方法可能会引入伪影，并可能限制模型对某些下游任务的适用性。本文介绍了 WDM，这是一种基于小波的医学图像合成框架，它将扩散模型应用于小波分解图像。所提出的方法是一种将 3D 扩散模型扩展到高分辨率的简单而有效的方法，可以在单个 40 GB GPU 上进行训练。在 128 × 128 × 128 分辨率下对 BraTS 和 LIDC-IDRI 无条件图像生成的实验结果与最近的 GAN、扩散模型和潜在扩散模型相比，展示了最先进的图像保真度 (FID) 和样本多样性 (MS-SSIM) 得分。我们提出的方法是唯一能够以 256 × 256 × 256 的分辨率生成高质量图像的方法，优于所有比较方法。项目页面位于 https://pfriedri.github.io/wdm-3d-io 。
比较了地球的环境生命周期表现 -
图形结构的场景描述可以在生成模型中有效地使用，以控制生成的图像的组成。以前的方法基于图形卷积网络和对抗方法的组合，分别用于布局预测和图像生成。在这项工作中，我们展示了如何利用多头关注来编码图形信息，以及在潜在的图像生成中使用基于变压器的模型可以提高采样数据的质量，而无需在训练稳定性方面采用后续的对抗模型。所提出的方法，具体来说，完全基于用于将场景图编码为中间对象布局的变压器体系结构，并将这些布局解码为图像，通过矢量定量的变异自动编码器所学到的较低维空间。我们的方法在最新方法中显示出改进的图像质量，以及从同一场景图中的多代人之间的较高程度的多样性。我们在三个公共数据集上评估了我们的方法：视觉基因组，可可和CLEVR。我们在可可和视觉基因组上分别达到13.7和12.8的成立分数和52.3和60.3的FID。我们对我们的贡献进行消融研究，以评估每个组件的影响。代码可从https://github.com/perceivelab/trf-sg2im获得。
p riv i Mage：使用具有语义意识读写的扩散模型差异私有合成图像生成
年龄，精心选择预训练数据，促进具有高保真和效率的DP数据集的有效创建。p iVimage首先使用公共数据集建立语义查询函数。然后，此功能有助于查询敏感数据集的语义分布，从而促进了从公共数据集中选择使用类似语义进行预训练的数据。最后，我们使用选定的数据预先培训图像通用模型，然后使用私有随机梯度下降（DP-SGD）在敏感数据集上微调此模型。p Ivimage使我们能够训练一个易于参数化的生成模型，从而在DP-SGD训练过程中降低了梯度的噪声并增强训练稳定性。广泛的实验表明，与最先进的方法相比，P iVimage仅使用1％的公共数据集进行预训练和7.6％的参数，而实现了卓越的合成性能并保守更多的计算资源。平均而言，P铆接比最先进的方法提高了6.8％的FID和分类精度13.2％。可以在线访问复制软件包和数据集1。