我们介绍了Multidiff,这是一种新颖的方法,用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足,因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题,我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型,从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理,从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反,Multidiff共同综合了一系列帧,产生了高质量和多视图一致的RE-
我们提出了EN3D,这是一种增强的生成方案,用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战,我们引入了精心制作的工作流量,该工程实现了准确的物理建模,以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间,我们集成了优化模块,以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块:一个3D发电机,可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成,多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans;几何雕塑家
2. 传达活动气候相关绩效的工具:这些工具用于确定活动(例如特定商品的生产或加工)的排放概况。排放概况可以直接通过活动的排放强度确定,也可以通过传达有助于确定活动排放概况的属性间接确定。这可能包括商品是否使用零碳技术生产,或者来自不会导致森林砍伐和/或转化的活动或地区。根据颁发证书的活动类型,这些工具可分为以下非详尽类别:能源证书(例如可再生能源证书、可再生气体证书、可持续航空燃料证书和绿色氢证书)和商品证书(认证和传达有关不同商品生产过程的可持续性信息的工具,例如绿色钢铁)。呼吁提供有关 EAC 在企业气候目标中有效性的证据
该计划的目标是在作物植物中建立合成遗传单位。具有完全合成基因组的植物可以可持续提供大量的产品和服务,从食物到材料,医学及其他地区。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建基础:建立合成遗传单元,特别是合成染色体和合成叶绿体中,在植物细胞中。该程序旨在设计,建造,交付和维持合成染色体和合成叶绿体,这些叶绿体可在活植物中可行。成功的计划不仅会在完全合成植物基因组的道路上展示至关重要的一步,而且还可以使我们的主要作物更加生产力,弹性和可持续性。该计划将团结合成生物学和植物生物学方面的专业知识,以催化下一代植物合成生物学,释放植物的新能力,以满足人类的未来需求。
这不是因为我们已经用完了数据,否则我们已经用完了所有互联网!我们的问题通常不是数量,而是相关的。合成数据还可以消除通常与现实数据相关的风险,例如偏见或隐私问题。由于缩放问题,我们还创建了合成数据。我们可能希望对天气事件进行建模,并且极端天气记录可能不足以在现实世界数据集中表示整体的百分比。同样适用于用于医学分析的建模系统。,当稀有疾病特别稀疏(占普通人群的一部分)时,可能很难为稀有疾病建模。理想的数据有效地被绝大多数人淹没了。偏见是AI建模的另一个问题,特别是算法偏差。这是数据可能反映历史不平等现象或文化偏见的地方,并散布了抽样错误。使用综合数据,我们可以公平地重新平衡数据集 - 当然,我们可以正确地做到这一点。我们还创建了有隐私问题的合成数据集,例如数据可能具有个人身份特征。匿名数据可以是
摘要:碳纳米植物是一类碳纳米 - 合金支出,已通过来自各种前体的不同途径和方法合成。所选的前体,合成方法和条件可以强烈改变所得材料及其预期应用的理化特性。在此,通过将热解和化学氧化方法结合使用D-葡萄糖从D-葡萄糖中合成碳纳米植物(CND)。在产物和量子产率上研究了热解温度,氧化剂的等效物和回流时间的影响。在最佳条件下(300°C的热解温度,4.41等于H 2 O 2,90分钟的回流)CNDS分别获得了40%和3.6%的产品和量子收率。获得的CND被负电荷(ζ - -potential = - 32 mV),非常分散在水中,平均直径为2.2 nm。此外,在CNDS合成过程中,引入了氢氧化铵(NH 4 OH)作为脱水和/或钝化剂,导致产物和量子产率的显着提高约为1.5和3.76倍。合成的CND显示出针对不同革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌菌株的广泛抗菌活性。两个合成的CND都会导致高度菌落形成单位还原(CFU),大多数测试细菌菌株的范围从98%至99.99%。然而,在没有NH 4 OH的情况下合成的CND,由于充满氧化基团的负电荷的表面,在区域抑制和最小抑制浓度方面表现更好。含有高氧纳米模型的抗菌活性升高与其ROS形成能力直接相关。关键字:D-葡萄糖,热解,氧化,细菌感染,最小抑制浓度,CFU降低■简介
摘要 - 聚噻吩和多吡咯是两个知名的导电聚合物,具有多种特性,并且在电子,传感器和能量存储等扇区中进行了多种潜在应用。本文进一步研究了聚噻吩和多吡咯的合成和分析。息肉吡咯和聚噻吩。分析这些聚合物所采用的方法包括光谱(UV-VIS,FTIR),热分析(TGA,DSC),显微镜(SEM,TEM)和电化学分析(环状伏安法)。研究了多吡咯和聚噻吩的几种特征,并与它们的电化学,热,形态和结构特性有关。我们还讨论了这些导电聚合物如何由于其表征所揭示的独特性能而在电气设备,传感器和能源存储系统中使用。聚噻吩和多吡咯烷现在可以在广泛的高科技应用中使用,因为它们的合成和特性是更众所周知的。
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一,许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络(DF-GAN)是图像生成的直接但有效的模型,但它具有三个关键局限性。首先,它仅支持句子级文本描述,从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二,可以优化残差层和块的结构以及关键参数,以提高性能。第三,现有的评估指标,例如FréchetInception距离(FID),倾向于不适当地强调无关紧要的功能,例如背景,当重点放在生成特定对象上时,这是有问题的。为了解决这些问题,我们引入了一个新的文本编码器,该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型,从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外,我们优化了关键参数,并重新设计了卷积和残留网络结构,从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后,我们提出了一种量身定制的新评估理论,以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
图 6 示例性注意力矩阵,可视化三位参与者在收敛时的注意力得分(来自随机选择的训练样本)(值越亮表示注意力得分越高)。解码器中的时间步长在 y 轴上表示,编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的,例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明,填充输入 sEEG 序列(语音规划和理解)可能是不必要的,因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
呼叫气候变化和生物多样性损失的想法威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济层面上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响,这使得其组合管理对于拥有可居住的气候,自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响,但它们通常在自己的研究学科中单独解决,因此通常无法完全解决联系。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会,对世代代内和几代人的公平产生了影响。
