XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGimpel
疫苗的最后一英里制造
**评估来自Werle等。al。，“分析技术的比较，以量化与腺相关病毒载体的衣壳含量的比较”（2021）和Gimpel等。al。，“重组腺相关病毒基因疗法的过程和产品表征的分析方法”（2021）。
从6月21日，14:00 pm Cest
测试案例管理，用于有效验证Adas E. Karabiyik，U。erersoz，E。Ozkaya，O。Cetin，Cetin，AVL研究与工程（土耳其）模型的开发环境，用于验证和批准自主驾驶功能，以AVL HighwayPilot K. Fuchs，T。knorr，T。knorr，t. Simkin, NVIDIA Simulation Environment Independent LIDAR Modeling Approach With Modern Graphics Pipelines M. Kirchengast, AVL List GmbH Virtual Validation of Objective and Subjective Safety Adas Features in a Cloud Environment P. Nitsche, J. Schlager, AVL List GmbH Personal Driving Simulator: Multi-Domain Simulation With Photorealistic Visualization S. Gimpel, M. Strobel, aSR advanced Simulated Reality GmbH Scenario-Based ADAS/AD测试：OpensCenario 1.0-检查，现在怎么办？S. Terres，D。stracabosko，M。Bulaja，AVL列表GmbH，AVL-AST D.O.O. 克罗地亚S. Terres，D。stracabosko，M。Bulaja，AVL列表GmbH，AVL-AST D.O.O.克罗地亚
让人工智能服务于每个人、造福每个人
Ayah Bdeir，Ziyaad Bhorat，Jillian Bommarito，Ashley Boyd，Joel Burke，Joel Burke，Peter Cihon，Jessica Dai，Matt Davies，Lindsey Dodson，Rebecca Finlay，Maximilian GE，Andrea Hodge，Andrea Hodge，例如Kak，Divyansh Kaushik，Samuel Klein，Kevin Klyman，Kevin Klyman，Nathan Lambert，Em Lewis-Jong，Alexander MacGillivray，Vidushi Marda，Santiiago Martorana，Santiago Martorana，Catherine Miller，Catherine Miller，Deirdre K. Miia niia niia niia niia niia niia naziia nazii andraek danek danek danek danek， Deval Pandya，Nicholas，Nicholas，Nicholas，DeboroSchwäbe，Govind Shivkumar，Aviya Skowron，Derek Slater，Derek Slater，Nabiha Syed，Alek Tarkowski，Udbhav Tiwari，Sarah Vasquez，Kali Villararosa，kali villararosa，cuner Yangien angienn，yang yang yang，yang，yang，yang，yang yang yang angang angang yang yang angang angang wang wang wang wang angang wong。
Pech委员会研究 - 使用离岸风和其他海洋可再生能源对欧洲渔业的影响
作者Thünen海洋渔业研究所：VanessaStelzenmüller，Antje Gimpel，Jonas Letschert，Casper Kraan，RalfDöring研究管理员：Marcus Breuer项目和出版物援助：MarianaVáclavová政策部门有关欧洲政治部门的玛丽安娜·瓦卡瓦沃维奥群岛，促进了欧洲竞争者，促进了欧洲派系：要订阅我们在Pech委员会工作的最新信息，请致信：poldep-cohesion@europarl.europa.europa.eu手稿于2020年10月完成；修订的第二版于2020年11月发布©欧盟，2020年，本文档可在Internet上提供，可在以下位置下载全文：https：//bit.ly/33oc3nl此文档此文档在Internet上可用： https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document.html?reference=IPOL_STU(2020)652212 Further information on research for PECH by the Policy Department is available at: https://research4committees.blog/pech/ Follow us on Twitter: @PolicyPECH Please use the following reference to cite this study : Stelzenmüller，V。等。，2020年，Pech委员会研究 - 使用海上风和其他海洋可再生能源对欧洲渔业的影响。欧洲议会，政策政策政策政策，布鲁塞尔，请使用以下参考文献进行文本引用：Stelzenmüller等人。（2020）免责声明本文件中表达的意见是作者的唯一责任，不一定代表欧洲议会的官方立场。为非商业目的的复制和翻译被授权，只要确认来源并给出了出版商事先通知并发送了副本。©Adobe Stock的许可下使用的封面图像
主的洗礼 - 2025 年 1 月 12 日
James Gill、Danny Gimpel、Patrick Godown、Henry Hagarty、James Hall、Paul Halpine、Fred Hankinson、Kellar Harris、Cindy Herr、Jim Hutelmyer、Mary Kraynik、Kendall Lambert、Rachael Lawless、Hazel Mack、Michael MacNaughton、Michael Mai、Rick Mayberry、Lucille McKee、Richard Meintel、Donald Melhick、Jack Mellon、John 和 Vickie Molar、Kamil Moore、Peggy O'Neill、John Rutkowski、Azlyn Sebold、Jerry Siano、Aryan Patrick Sharma、Elizabeth Simon、Michael Smith、Suzanne Yvette Thomas、Kathleen Troband、Richard Vander Mooren、Jim Wilson、Andrew Wood、Paul Wrenke、Michaela Wyatt、John Barbieri、Colin Somerville、Alexandra Taurino、Grey Warner、Sebastian Soccoa、Aaron Cash Jenkins、Frank Levy、Chris Hirshkind、Jonathan佩雷斯、苏珊娜·乔伊娜、安娜·维加内拉基斯、马丁·莱维、梅弗拉尔·里克特、诺兰·马修斯、芭芭拉·威尔逊、巴里·乔丹、雪莉·惠兰、阿尔·斯卡隆、诺兰·柯伦、布莱恩·罗西卡、维琪·埃德赖希、凯瑟琳·班宁、劳拉·巴多拉托、克里斯蒂·巴多拉托、乔·巴多拉托、莱利·比文斯、迈克尔·麦康纳吉、杰德·凯洛格、贾克琳·邓拉普、弗兰克·塞克斯顿、芭芭拉·迪贝尔纳多、特里·奥劳林、莫琳·麦克马洪、米奇·迪马蒂诺、多萝西娅·西特库兹、埃里卡·古兹曼、罗伯特·L·迪莉娅、玛丽·巴尔福、菲利普·“斯基普”·梅茨、克莱尔·弗雷德里克、约翰·拉诺基亚、罗伯特·莫顿、迈克尔·格莱斯纳、玛丽·阿尔托马雷、维夫·汤普森、多丽丝·德德里克、阿琳·波维奇、约翰·阿尔托马雷、约翰·迈克尔·帕斯夸莱、菲尔·阿尔托马雷Sr.、Larry Mack、Caroline Wright 和 Jana Wright Combs
现代方法，经典约束
[1] Jimmy Lei BA，Jamie Ryan Kiros和Geoffrey E. Hinton。层归一化。2016。Arxiv：1607.06450 [Stat.ml]。[2] Nanxin Chen等。Wavegrad：估计波形产生的梯度。2020。Arxiv：2009.00713 [Eess.as]。[3]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。在CIFAR-10上训练扩散模型。在线。2024。URL：https：//colab.research.google.com/drive/1ijkrrv-d7bosclvkhi7t5docryqortm3。[4]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。v-diffusion。在线。2024。URL：https： / / github。com/crowsonkb/v-diffusion-pytorch/blob/master/diffusion/utils.py。[5] Ekin D. Cubuk等。randaugment：实用的自动化数据增强，并减少了搜索空间。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。 [6] Yann N. Dauphin等。 通过封闭式卷积网络进行语言建模。 2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。 [7] Mostafa Dehghani等。 通用变压器。 2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。[6] Yann N. Dauphin等。通过封闭式卷积网络进行语言建模。2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。[7] Mostafa Dehghani等。通用变压器。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。[8] Yilun Du和Igor Mordatch。基于能量的模型中的隐性产生和概括。2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。[9] Ian J. Goodfellow等。生成对抗网络。2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。[10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。高斯错误线性单元（Gelus）。2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。[11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。剥离扩散概率模型。2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。[12] Jonathan Ho和Tim Salimans。无分类器扩散指南。2022。ARXIV：2207.12598 [CS.LG]。[13]安德鲁·霍华德（Andrew Howard）等人。搜索MobilenetV3。2019。Arxiv：1905.02244 [CS.CV]。[14] Andrew G. Howard等。 Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。 2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。[14] Andrew G. Howard等。Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。[15] Forrest N. Iandola等。squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。[16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。[17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。[18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。亚当：一种随机优化的方法。2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。[19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。[20] Diederik P. Kingma等。变化扩散模型。2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。[21] Zhenzhong Lan等。albert：一个精简版的语言表示学习。2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。[22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。重量衰减正则化。2019。Arxiv：1711.05101 [CS.LG]。[23] Preetum Nakkiran等。深度下降：更大的模型和更多数据损害。2019。Arxiv：1912.02292 [CS.LG]。[24] Alex Nichol和Prafulla Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021。Arxiv：2102.09672 [CS.LG]。[25] Aaron van den Oord，Nal Kalchbrenner和Koray Kavukcuoglu。像素复发性神经网络。2016。Arxiv：1601.06759 [CS.CV]。[26] Prajit Ramachandran，Barret Zoph和Quoc V. Le。搜索激活功能。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。 [27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。 差异推断与归一化流量。 2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。[27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。差异推断与归一化流量。2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。