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清洁氢监测器
最近12个月，氢在欧盟的最高政治议程中保留了其地位，并且采用了Rediii，建立氢银行及其在欧盟工业计划中的突出性仅举几例。，虽然越来越明显的是，氢将成为欧洲绿色交易的基石，以及欧盟成为第一个气候中立大陆的目标的基石，但仍有挑战。2024是国家一级实施55套餐的年度，该国政府预计不仅实施监管目标和政策，而且还协调基础设施的部署，以确保其行业获得氢气的机会。同时，如果要满足雄心勃勃的氢目标，则欧洲电子制造商需要加快能力扩张的速度，而欧洲工业则需要从当前的项目准备和可行性评估阶段进行进步，以加速最终投资决策的步伐（FIDS）（FIDS）（FIDS）（FIDS）以及随后的项目部署。
![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。
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）。
指导一个本身不良版本的扩散模型
图像生成扩散模型的主要轴是图像质量，结果的变化量以及结果与给定条件（例如类标签或文本提示）的对齐程度。流行的无分类器指导方法使用无条件模型来指导有条件的模型，从而以减少变化的成本，同时及时迅速排列和更高质量的图像。这些效果似乎固有地纠缠，因此很难控制。我们令人惊讶的是，可以通过使用模型本身的较小，训练较低的版本而不是无条件模型来指导生成，而不是通过指导生成来获得对图像质量的控制的控制，而不会损害变化的量。使用公开可用的网络，这会导致ImageNet生成的显着改善，为64×64的创纪录FID定为1.01，为512×512，为512×512的FID定为1.01。此外，该方法还适用于无条件扩散模型，可大大提高其质量。