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生成面部识别的双峰隐私数据
最先进的面部识别系统的性能至关重要的是大规模培训数据集的可用性。然而，如今的收集和分布生物识别数据的收集和分布已经增加，这已经导致了有价值的面部识别数据集的缩回。合成数据的使用代表了一个潜在的解决方案，但是，对训练识别模型有用的保护隐私面部图像的产生仍然是一个空旷的问题。生成方法，但仍与可见光谱绑定。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的身份条件生成框架，能够生成可见和近红外隐私的面部图像的大规模识别数据集。该框架依赖于一种新型的身份条件条件的双分支样式的生成对抗网络，以允许综合由预识别的识别模型的特征确定的一致性高质量样本。此外，该框架结合了一个新颖的过滤器，以防止隐私阐明身份的样本到达生成的数据集并提高身份可分离性和身份内部多样性。对六个公开可用数据集进行的广泛实验表明，我们的框架可以在保留现实世界主题的隐私性的同时获得竞争性合成能力。合成的数据集还比竞争方法甚至小规模的现实世界数据集生成的数据集更加有助于培训更强大的识别模型。使用可见的和近红外数据进行训练，还可以在现实世界可见的频谱基准上提高识别精度。因此，使用多光谱数据的培训可以潜在地改善仅利用可见光谱的现有识别系统，而无需其他传感器。
燃烧涡轮发电单元
随着燃烧涡轮机的热效率的增加，涡轮发电机产生的电力总燃烧的燃料较小，并且CO 2和其他空气排放量相应减少。效率据报道是转化为电力的燃料中能量的百分比。1热率是表达效率的另一种常见方法。热率表示为英国热单元（BTU）或千焦耳（KJ）的量，以产生千瓦时的电力（kWh）。较低的热率与更有效的发电率有关。效率提高可以以不同的格式表示；它们可能被报告为总体效率的绝对变化（例如，从40％变为42％，代表2％的绝对增加）。它们也可以作为效率的相对变化表示（例如，从40％变为42％会导致燃料使用降低5％）。效率的相对变化是最一致的方法，因为它对应于热率相同的变化。对于大多数燃烧涡轮的EGU，随着热率的降低，燃料提取相关的环境影响以及对冷却水生态系统的相关热影响的相应减少。2
研究声明生成艺术作品...
创造力一直从技术创新中受益[14]，包括机器学习的最新进展 - 例如，用于文本，图像，音频和视频的强大生成模型。但是，除了具有备受瞩目的应用程序外，重要的杂志工作仍然存在很大的差距，因为那些具有文化，艺术家和行为考虑因素或重点的人尚未从这些机器学习方面的进步中得到充分提高。这提出了挑战，尤其是在提出设计师对系统行为或文化考虑的酌处权时。在我的研究中，我旨在将计算方法与艺术家，文化，人文学科和设计师的考虑相结合，以在机器学习可以帮助促进表演的同时满足这些方式。为此，我提出了技术和工具，这些技术和工具都可以满足创意设置的需求以及核心机器学习的进步。它们包括1）通过设计师的自由裁量权生成抗tifacts，2）机器学习增强了用于历史和文化数据的工具，以及3）有关进化策略，最佳运输，语言和图形学习的前进机器学习技术和工具。
华盛顿特区20585年4月2日，2
决定是否与CC进行翻新的化石EGU，使用其他方法减少排放，退休或减少操作将是每个生成单元所独有的，并取决于诸如每个单元的单位年龄，运营和燃料成本，其他燃料和电力生成技术，州和联邦奖学的相对成本，以及CCS的访问以及CC Sotectation和COC 2 COCS的相关成本以及COS 2 COCS的访问。环境保护局（EPA）国家电力数据系统（需求）数据库包括73吉瓦的煤炭EGU，目前尚无坚定的承诺，到2040年之前退休或转化为天然气。2然而，在考虑每个单位的容量和年龄时，可能会使用CC进行改造的煤炭EGU可能会更小。每吨美元的捕获成本对于较小的煤炭EGU往往会更高。3此外，近年来煤炭退休往往来自较旧的单位：计划在2024年退休的煤炭EGU的能力加权年龄差不多54岁。4表1描述了此分析考虑的两种情况。在场景1中，现有煤炭EGU的73 gW（重新油芬前容量）与CC进行了翻新。在情况2中，煤炭EGU的42 gW（重新油芬前容量）与CC进行了翻新。在每种情况下，都假定所有CCS改造的安装均在2028年至2032年的五年期间启动并完成，每个安装需要三年的构造。最后，假定所有煤炭EGU都用CC进行了改造后，其容量因子以70％的能力因素运行。此外，假定CCS的容量部署在三个平等分段中，该批次于2028年，2029年和2030年开始施工，该批次于2031年，2032年和2033年开始操作。表1：使用CCS
生成，建模和评估一组大规模的CRISPR/CAS9凸起的站点
CRISPR/CAS9系统是一种高度准确的基因编辑技术，但也可能导致脱离靶向位点（OTS）。因此，已经开发了许多高通量测定方法来以全基因组的方式测量OT，并且它们的数据用于训练机器学习模型以预测OT。但是，与没有凸起的OT相比，由于数据有限，这些模型在考虑凸起的OT时是不准确的。最近，一种用于检测OTS的新型体外技术Change-Seq用于生产前所未有的规模和质量的数据集。此外，在Belula Guide-seq实验中产生的同一研究，但这些实验都没有包含凸起。在这里，我们生成了具有凸起的最全面的指南seq数据集，并培训和评估了最先进的机器学习模型，这些模型考虑了凸起的OT。我们首先重新处理了Change-Seq研究的公开实验原始数据，以发电20个新的Guide-Seq实验，并在原始和新的Guide-Seq实验中进行了数百个具有凸起的OT。然后，我们训练了多个机器学习模型，并在体外和整体上都展示了其最先进的性能，并在关注凸起的OT上时。最后，我们可以看到模型在独特代表中凸起的OT上学到的关键特征。
使用固定的T4 DNA连接酶生成寡核苷酸探针最大程度地减少样品损失并节省时间
为了解决这个问题，并促进了对改良的寡核的快速，简单，高产的，荧光团的附件，我们在这里证明了固定的T4 DNA连接酶（IM T4 DNA连接酶，NEB＃M0569）的易于有效使用。目标寡聚包含一个昂贵且难以合同的环嘧啶二聚体（CPD）（2）我们附加了5´FAM荧光团以可视化相应酶促反应的修饰（图2，第2页）。采用相应片段的适当化学计量比，可以立即通过毛细管电泳进行筛查，从而可以立即进行纯化的无连接反应。重要的是要注意连接酶反应中3´的寡磷酸成分中5´磷酸盐的要求。可以化学引入磷酸盐或使用T4多核苷酸激酶（NEB＃M0201）添加。
使用固定的T4 DNA连接酶生成寡核苷酸探针最大程度地减少样品损失并节省时间
为了解决这个问题，并促进了对改良的寡核的快速，简单，高产的，荧光团的附件，我们在这里证明了固定的T4 DNA连接酶（IM T4 DNA连接酶，NEB＃M0569）的易于有效使用。目标寡聚包含一个昂贵且难以合同的环嘧啶二聚体（CPD）（2）我们附加了5´FAM荧光团以可视化相应酶促反应的修饰（图2，第2页）。采用相应片段的适当化学计量比，可以立即通过毛细管电泳进行筛查，从而可以立即进行纯化的无连接反应。重要的是要注意连接酶反应中3´的寡磷酸成分中5´磷酸盐的要求。可以化学引入磷酸盐或使用T4多核苷酸激酶（NEB＃M0201）添加。
使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑
拓扑优化是功能最广泛的结构优化方法之一。但是，为了换取其高水平的设计自由，典型的拓扑优化无法避免存在多个本地Optima的多模态。这项研究的重点是开发无梯度拓扑优化框架，以避免被捕获不良的本地Optima。它的核心是数据驱动的多项性拓扑设计（MFTD）方法，其中通过求解低指标拓扑优化概率生成的设计候选者通过深入的生成模型和高级授权评估进行了更新。作为其关键组件，深层生成模型将原始数据压缩为低维歧管，即潜在空间，并随机将新的设计候选者安排在整个空间上。尽管原始框架是无梯度的，但其随机性可能导致结合变异性和过早收敛性。受到进化算法的流行跨界操作（EAS）的启发，本研究合并了数据驱动的MFTD框架，并提出了一种新的交叉操作，称为潜在交叉。我们将提出的方法应用于2D结构机械的最大应力最小化问题。结果表明，潜在跨界改善了与原始数据驱动的MFTD方法相对的收敛稳定性。此外，优化的设计表现出与使用p-norm测量的常规基于梯度的拓扑优化相当或更好的性能。[doi：10.1115/1.4064979]