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基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率(SR)在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是,在获得全球信息时,基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素,已经提出了混合注意模型。此外,通过仅将像素的RGB损失(例如L 1)降至最低而无法捕获基本的高频降低,训练不足。本文提出了两种贡献:i)我们引入了卷积非本地稀疏注意(NLSA)块,以扩展混合变压器体系结构,以增强其接受场。ii)我们采用小波损失来训练变压器模型,以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗,但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明,所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
3.1财务绩效声明83 3.2财务状况声明84 3.3现金流量说明85 3.4财务报表注释87 3.5收入收集的绩效88 3.6分配利用中的绩效88 3.7根据F. R. 208 89 89 89 3.8在非五大阶段的报告中授予其他部门的分配,
立面是控制建筑物太阳能流并影响其能量平衡和环境影响的主要接口。最近,已经探索了半透明聚合物的大规模3D打印(3DP),作为一种制造具有定制特性和功能的立面组件的技术。透射率对于建筑外墙至关重要,因为对太阳辐射的响应对于获得舒适感至关重要,并且会极大地影响电力和冷却需求。但是,仍不清楚3DP参数如何影响半透明聚合物的光学性质。本研究建立了一个实验程序,将PETG组件的光学特性与设计和3DP参数相关联。观察到打印参数控制层沉积,该沉积控制层中的内部光散射和整体光传输。此外,层分辨率决定角度依赖性属性。表明,可以调整打印参数以获得量身定制的光学特性,从高正常透明度(≈90%)到透明度(≈60%),并且具有一定范围的雾霾水平(≈55-97%)。这些发现为大规模3DP的定制立面提供了机会,可以有选择地接纳或阻止太阳辐射,并提供空间的均匀日光。在建筑部门脱碳的背景下,这种组件具有减少排放的巨大潜力,同时确保乘员舒适。
环境设计空间(EDS)是为亚音速飞机设计和评估而设计的建模和仿真环境。将其与其他类似框架区分开来的主要功能之一是其执行飞机性能和尺寸,排气排放和噪音预测的能力。由于多个行业标准工具的集成,这三个要素被无缝执行。自2008年的构想以来,EDS已被用来支持多个研究实体和项目,以评估当前和未来的飞机概念和技术。与该领域的专家小组结合,在多年来对其结果和假设进行了校准和修订。因此,它经历了持续的发展,增强了其能力,不仅可以对传统的管子和翼飞机进行建模,还可以对非常规的配置进行建模。在撰写本文的撰写中,其功能范围超出了标准的单线轴和双线轴发动机,包括齿轮风扇,超高旁路涡轮扇形,开放式转子和部分涡轮推进架构。本文概述了如何使用EDS来支持主要的研究。然后,提出了一种开发和校准发动机和飞机模型以匹配现有开源数据的方法。最后,显示了可用的高级发动机和飞机架构的摘要。结果表明,EDS可以创建与现有系统性能紧密相匹配的模型,以及它具有支持未来飞机设计和技术开发研究的功能。
[School Name Level] School Performance Plan School Code School Designation School Name COLLEGE PARK ACADEMY 2142 School Address 5751 RIVERTECH CT, RIVERDALE MD 20737 Local School System (LSS) Prince George's County Public Schools Grades Served 06 - 12 Principal's Name Gordon Libby Principal's Email Address gordon.libby@pgcps.org School Phone Number 2406963206 Principal Supervisor's Name桑德斯(Elizabeth Ann)校长主管的电子邮件elizabeth.harriday@pgcps.org学校愿景和任务
本研究的目的是检查土耳其伊斯坦布尔可持续性指数中列出的公司的碳排放数据,并分析碳排放与这些公司的财务业绩之间的关系。在这项研究中,使用了2017 - 2020年期间伊斯坦布尔可持续性指数中列出的31家公司的年度数据。使用随机效应面板数据模型分析了公司的财务绩效指标与其碳排放之间的关系。所确定的因变量是资产回报率和股本回报率作为财务绩效的衡量标准,而碳排放量则被视为独立变量,以及控制变量,例如公司规模,杠杆率,公司的增长率,公司增长和公司价值。研究结果表明,碳排放对资产回报率和股本回报率都有负面影响。
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是,它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究,并且只有有限的工作才考虑了基于区域(亚国家)背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步,本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口,并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统(LMS)。在三个学期的典范上,我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75,加权F1得分为0.79。随后,我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估:AUC,加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此,在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
