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可再生能源发电
本文件除历史信息外，还包含 Repsol 认为构成前瞻性陈述的陈述，这些陈述可能包括有关 Repsol 及其管理层的意图、信念或当前期望的陈述，包括有关影响 Repsol 财务状况、财务比率、经营成果、业务、战略、地理集中度、产量和储备、资本支出、成本节约、投资和股息支付政策的趋势的陈述。这些前瞻性陈述还可能包括有关未来经济和其他条件的假设，例如未来原油和其他价格、炼油和营销利润率和汇率，通常用“预期”、“预期”、“预测”、“相信”、“估计”、“目标”、“潜在”、“增长计划”、“管道”、“项目”、“将”、“可能”、“应该”和类似表述来表示。这些声明并非对未来业绩、价格、利润、汇率或其他事件的保证，并且受重大风险、不确定性、变化和其他因素的影响，这些因素可能超出 Repsol 的控制范围或难以预测。这些风险包括 Repsol 及其附属公司向西班牙国家证券交易委员会以及 Repsol 和/或其附属公司发行的证券上市的市场的其他监管机构提交的文件中所述的因素。
Z代，银行和个人财务管理
传统银行 - E.G.BBVA，Caixabank-被确定为西班牙大型金融危机背后的主要作者。新银行模型 - 例如n26-被认为更“道德”，更适合年轻的客户资料和需求。但是，这还不足以点燃信任。
条件感知的神经网络，用于受控图像生成
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK（CAN），这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行，可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的，该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是，Ca n与有效的T（CAT）结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID，超过DIT-XL/2，同时每个采样步骤需要少52×MAC。
噪声污染产生的电力
摘要：噪声污染，即所有类型的污染中最少的污染都被大多数人忽略了，这些人可以回收并变成电源。噪声就像阳光一样有效的电力来源。噪声（声音）能量可以转换为可行的电力来源。有多种声音来源没有被忽略，其中之一是行业产生的噪音。声波（噪声污染）转化为能量证明噪声可以作为替代能源。这项研究旨在设计和开发具有将噪声转换为电力并将其存储以进行紧急使用的设备。具体目标如下：确定根据硬件和软件开发基于噪声污染的电力库所需的组件；描述基于噪声污染的电力库电路和设计体系结构；确定要收获的噪音或分贝以创造力量；将噪声作为电源来处理噪声；并确定基于噪声污染的电力将产生电压，电流和电阻；在使用不同的移动小工具进行测试时，确定基于噪声污染的电力组的效率。
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。