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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
疫苗补种流程图和常见问题解答
疫苗补种流程图和常见问题解答是《亚利桑那州 K-12 年级入学必需免疫接种指南》和《亚利桑那州儿童保育、幼儿园或启蒙计划入学必需免疫接种指南》的视觉配套文件。流程图的目的是帮助处理学生免疫接种记录的学校和儿童保育工作人员了解亚利桑那州学校免疫接种要求和免疫接种时间表。这些要求和时间表基于亚利桑那州的法规和规则，并辅以国家免疫实践咨询委员会 (ACIP) 的建议。这些流程图以各种形式存在已有数年，现在我们将它们全部整合为一种易于查找和使用的格式。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
麦克纳里海拔/流量 - 30 天
McNary 温度 - 7 天 0.5 米（1 小时） 1.5 米（1 小时） 3 米（1 小时） 5 米（1 小时） 10 米（1 小时） 15 米（1 小时） 20 米（1 小时） 21 米（1 小时） 流出量（瞬时） MCNA（1 小时）
Salgenx流量电池：使用盐水代替锂>的网格尺度储能解决方案
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