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通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
联系人：Yasaswy Sarma Veluri先生的名称：代表手机：7200324403电子邮件：crihon@dva.world地址：3楼305，West End Mall，
联系人：Sivasankari TP夫人指定：代表性手机：9363521611电子邮件：sankari@ar4-tech.com地址：491/1B，Srinvasa Avenue附近，Senthampalayam，Mastiyam，Mastiyam，Mastiyam，Mastiyam，Mastiyam，Annur，Sarkarsamakulam，Sarkarsamakulam，Sarkarsamakulam，coimbatore，coimbatore，tim/dive>印度641107110711071107.
Florencio Lopez de Silanes Molina
2019年国际研究项目Eumodfraud（欧盟提案878513 - 2019年赫尔库勒III 2019年法律培训和研究，大力神2019-LT-AG，于2019年11月19日于2019年11月19日由欧洲委员会在欧盟项目H2020和Hercules III III III III III eumodaud – eumodaud oumodaud oumodaud（EUU）中，于2019年11月19日在2019年12月19日批准。和研究，Hercule-2019-LT-AG，于2019年11月19日批准了2019年11月19日，欧洲委员会在欧盟项目H2020和Hercule
根据需求费和双向功率流的分配能源合作化的分布式能源
摘要 - 我们解决了落后的（BTM）分布式能源（DER）的合法化，包括净能量测定（NEM）框架下的可易加需求，可再生分布生成（DG）和电池能量存储系统（BESS），并具有需求费用。我们将问题提出为随机动态程序，该程序说明了可再生生成的不确定性和操作盈余最大化。我们的理论分析表明，最佳策略遵循阈值结构。最后，我们表明，即使利用这种阈值结构的简单算法在仿真中都表现良好，强调了其在开发近乎最佳的算法中的重要性。这些发现为在复杂的关税结构下实施制造商能源管理系统提供了关键见解。索引术语 - 电源储存系统，分布式能源，动态编程，能源管理系统，灵活的需求，马尔可夫决策过程，净能量计量。
评估自然洪水管理的多重好处
在过去的十年中，已经做出了巨大的努力来量化和绘制NFM的潜力，包括环境局的国家战略NFM机会地图（仅英格兰）和为英国气候变化风险评估进行的研究。尽管这些努力提高了我们对NFM空间潜力的理解，但较少的研究集中在量化NFM的全部利益，尤其是与人，气候和自然有关的福利。这一研究差距对于为未来的投资决策，公共部门资金和私营部门的参与和融资而言，尤其重要，在这些决策中，缺乏有关NFM洪水泛滥和其他福利的定量数据，这使得难以衡量的投资回报。
狭窄神经ODE的定量流近似特性
在本说明中，我们重新审视了形式的神经常见微分方程（节点）的流量近似特性问题κx = a（t）σ（w（t）x + b（t））。近似特性已被视为最近文献中流量的可控性概率。当参数的维度等于神经网络的输入时，神经极被视为狭窄，因此宽度有限。我们得出了狭窄节点在近似值的近似流中的关系。由于现有的浅神经网络近似特性的结果，这有助于使用狭窄的神经ODE近似地估算哪种动态系统的流量。虽然在文献中已经建立了狭窄节点的近似特性，但这些证明通常涉及广泛的构造或需要从控制理论中调用深层可控性定理。在本文中，我们提供了一种更简单的证明技术，它仅涉及ODES和Gr'onwall的引理。此外，我们提供了一个估计狭窄节点所需的开关数量，以模仿单层宽神经网络作为速度领域的节点的行为。
Banpu Primes 4提高能源交响曲策略的方法：提高现金流，重新平衡资本结构，优化投资组合和ustholdin
In 2024 , the Company reported total sales revenue of USD 5,148 million (**approximately THB 181,549 million), the earnings before interest, taxes, depreciation and amortization (EBITDA) of USD 1,330 million (**approximately THB 46,970 million), operating profits of USD 83.3 million (**approximately THB 2,964 million) and a net loss of USD 2367万（**约68242万泰铢）。这是由于日本Nakoso发电厂撤资的影响以及由于泰国泰晤士报对美元的欣赏而导致的未实现的外汇翻译损失的影响。无论如何，该公司在上一年还取得了重大业务进展，包括美国纽约证券交易所BANPU的子公司BKV Corporation（BKV）IPO；撤资日本的中田电厂的股份；日本经济，贸易和工业部（METI）授予的补贴旨在在日本开发两个新的电池储能系统（BESS）项目 - AIZU和TSUNO项目，总生产能力为208 MWH，预计将在Q2/2028中开始商业运营； BKV的CCUS项目的开发名为“ Eagle Ford”，预计每年将隔离90,000吨二氧化碳等效含量，并预测到第一季度/2026年将完全运行。有关更多信息，请访问：www.banpu.com和https://www.facebook.com/banpuofficialth *ebitda是指利息，税收，折旧和摊销之前的收入。**根据2024年的平均汇率计算出1：THB 35.2936
