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皮尔巴拉发电项目
2020 年 1 月 30 日 公司官员 澳大利亚证券交易所有限公司 中央公园 40 楼 152-158 St Georges Terrace 珀斯 WA 6000 尊敬的女士或先生 福蒂斯丘通过皮尔巴拉发电项目投资 4.5 亿美元用于能源基础设施建设 福蒂斯丘金属集团 (Fortescue, ASX: FMG) 今天宣布投资 4.5 亿美元的皮尔巴拉发电项目，这是其皮尔巴拉能源连接计划的下一阶段。皮尔巴拉发电项目是对 2019 年 10 月宣布的投资 2.5 亿美元的皮尔巴拉输电项目的补充，并将为节能的铁桥磁铁矿项目提供低成本电力。皮尔巴拉输电项目由 275 公里的高压输电线组成，连接 Fortescue 的矿场，而皮尔巴拉发电项目将包括 150MW 的燃气发电，以及 150MW 的太阳能光伏 (PV) 发电。这将辅以大规模电池存储，并将由 Fortescue 建造、拥有和运营。总价值 7 亿美元的输电和发电项目共同构成了皮尔巴拉能源连接工程计划，为 Fortescue 提供混合太阳能燃气能源解决方案，使低成本电力输送到 Iron Bridge。这使 Fortescue 能够利用其现有的能源基础设施，包括 Fortescue 河燃气管道和所罗门发电站的发电能力，并支持大规模可再生能源的纳入。皮尔巴拉能源连接项目以去年宣布的奇切斯特太阳能燃气混合项目为基础。这项与 Alinta Energy 达成的具有里程碑意义的协议将使奇切斯特枢纽铁矿石业务的白天固定能源需求 100% 由可再生能源提供。Alinta 将在奇切斯特枢纽建造、拥有和运营 60MW 太阳能光伏发电设施，以及连接圣诞溪和 Cloudbreak 采矿业务与 Alinta Energy 的 Newman 燃气发电站的 60 公里输电线路。竣工后，它将通过皮尔巴拉输电项目与皮尔巴拉能源连接计划整合。首席执行官伊丽莎白·盖恩斯 (Elizabeth Gaines) 表示：“采矿是一项全天候运营的工作，高效、可靠、有竞争力的能源发电仍然是西澳大利亚采矿业的重要考虑因素。皮尔巴拉缺乏综合输电网络一直是进入大规模可再生能源的主要障碍，而 Fortescue 的投资将解决这一问题。 “Fortescue 承诺投资 7 亿美元建设发电和输电基础设施，这将使 Fortescue 在皮尔巴拉地区的固定能源需求完全整合到一个高效的网络中，同时降低现有和未来站点的电力总成本。“通过安装 150MW 太阳能光伏发电作为皮尔巴拉发电项目的一部分，模型表明我们将避免高达 285,000 吨二氧化碳当量/年排放量，相比仅使用天然气发电而言。重要的是，Pilbara Energy Connect 允许在综合网络的任何一点连接大规模可再生能源发电，例如太阳能或风能，这使得 Fortescue 能够在未来轻松增加可再生能源的使用量，”Gaines 女士说道。
基于AI的图像生成
基于机器学习的图像生成模型（例如稳定扩散）现在能够生成很难与真实图像区分开的合成图像，这引起了许多法律和道德问题。作为缓解措施的潜在度量，可以训练神经网络检测许多生成模型合成的图像中存在的数字伪像。但是，由于所讨论的伪影通常是特定于模型的伪像，因此这些所谓的探测器通常会出现来自模型的图像时的性能差，因此尚未接受过培训。在本论文中，我们研究了Dreambooth和Lora，最近出现了两种精细方法，以及它们对假图像探测器的性能的影响。Dreambooth和Lora可用于微调一个稳定的扩散基础模型，该模型具有创建基本模型更改版本的效果。可以这样做的便捷性导致了社区产生的合成图像的扩散。然而，模型微调对图像可检测性的影响尚未在科学背景下研究。因此，我们提出以下研究问题：使用Dreambooth或Lora对稳定的扩散基本模型进行微调会影响仅在基本模型图像上训练的探测器的性能指标吗？我们采用了一种实验方法，使用验证的VGG16架构将二进制分类作为检测器。我们在来自Imagenet数据集的真实图像上训练检测器，以及由三个不同稳定扩散基础模型合成的图像，从而产生了三个训练有素的检测器。然后，我们在这些模型的微调版本生成的图像上测试他们的性能。我们发现，在使用微调模型发生的图像上测试检测器的准确性低于对训练的基础模型生成的图像进行测试的准确性。在前者类别中，与洛拉生成的图像相比，Dreambooth生成的图像对检测器的影响更大。我们的研究表明，在伪造图像探测器培训的背景下，有必要在Dreambooth微调模型中考虑到不同的实体。
